工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用現(xiàn)狀

制造企業(yè)普遍認(rèn)同工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的重要性，但尚未形成清晰的物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略。根據(jù)Deloitte2016年調(diào)查顯示，89％的受訪企業(yè)認(rèn)同在未來(lái)五年內(nèi)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)對(duì)企業(yè)的成功至關(guān)重要，72％的企業(yè)已經(jīng)在一定程度上開(kāi)始工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，但僅有46％的企業(yè)制定了比較清晰的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略和規(guī)劃。

與物聯(lián)網(wǎng)在消費(fèi)領(lǐng)域近乎從零開(kāi)始的情況不同，傳感器、PLC等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)領(lǐng)域存在了幾十年。這也是為什么多數(shù)受訪企業(yè)認(rèn)為自己已經(jīng)在一定程度上開(kāi)始工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的原因。但目前制造企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用主要集中于感知，即通過(guò)硬件、軟件和設(shè)備的部署收集并傳輸數(shù)據(jù)，這只是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的開(kāi)始。由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)整體解決方案設(shè)計(jì)和實(shí)施的復(fù)雜性，雖然深知物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的重要性，很多企業(yè)還不確定自己是否做好準(zhǔn)備，也尚未形成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的清晰戰(zhàn)略。

制造企業(yè)仍處在數(shù)據(jù)應(yīng)用的初級(jí)階段，從“后知后覺(jué)”到“先見(jiàn)之明”尚需時(shí)日。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)。如工業(yè)傳感器實(shí)時(shí)采集設(shè)備及生產(chǎn)線上的溫度、壓力、振動(dòng)等信息，匯集成海量數(shù)據(jù)，再通過(guò)挖掘分析、處理、應(yīng)用，最終實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造。典型應(yīng)用包括故障預(yù)測(cè)、遠(yuǎn)程診斷、工業(yè)生產(chǎn)線分析、能耗優(yōu)化等諸多方面。

正如前文所述，數(shù)據(jù)采集只是“信息價(jià)值環(huán)路”發(fā)揮作用的開(kāi)始，如何分析和利用所采集到的海量數(shù)據(jù)支持決策才是價(jià)值創(chuàng)造的重點(diǎn)。我們的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，企業(yè)目前仍處在數(shù)據(jù)應(yīng)用的感知階段而非行動(dòng)階段。大部分企業(yè)利用采集到的數(shù)據(jù)解釋歷史表現(xiàn)的規(guī)律和根本原因，僅有少部分企業(yè)開(kāi)始將數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)性分析指導(dǎo)企業(yè)行動(dòng)。

更深層次的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需要企業(yè)改變利用數(shù)據(jù)的方法——從“后知后覺(jué)”到“先見(jiàn)之明”。企業(yè)需要思考除了利用從各種傳感器采集到的數(shù)據(jù)解釋歷史業(yè)績(jī)的規(guī)律和根本原因，企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)后臺(tái)、中間和前臺(tái)業(yè)務(wù)流程改善？未來(lái)什么樣的產(chǎn)品和服務(wù)可能帶來(lái)新的收入？什么樣的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用可能開(kāi)拓新的市場(chǎng)。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

未來(lái)企業(yè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重點(diǎn)由設(shè)備和資產(chǎn)轉(zhuǎn)向產(chǎn)品和客戶。工業(yè)企業(yè)借助物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)成長(zhǎng)的主要途徑包括新的產(chǎn)品和服務(wù)和更緊密的客戶關(guān)系。為了開(kāi)發(fā)更具吸引力的產(chǎn)品或提升現(xiàn)有客戶關(guān)系，企業(yè)將需要大量產(chǎn)品和客戶的相關(guān)信息支持。目前工業(yè)企業(yè)所獲得的產(chǎn)品和客戶的信息量遠(yuǎn)少于資產(chǎn)和設(shè)備的信息量，在效率提升和業(yè)務(wù)成長(zhǎng)的雙重訴求驅(qū)動(dòng)下，未來(lái)企業(yè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的關(guān)注度將由設(shè)備和資產(chǎn)轉(zhuǎn)向產(chǎn)品和客戶。

數(shù)據(jù)能力提升將以數(shù)據(jù)分析計(jì)算能力提升為投資優(yōu)先選擇。物聯(lián)網(wǎng)的整體突破不僅依賴于硬件能力和商業(yè)模式創(chuàng)新，算法與數(shù)據(jù)同樣不可或缺。中國(guó)制造企業(yè)多年基于應(yīng)用研發(fā)積累了大量經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如果將這些數(shù)據(jù)提取并模型化，形成可實(shí)用的專家算法，數(shù)據(jù)將變成具有良好盈利能力的金礦。