導讀：從一定程度上，物聯網可以說是個“舊瓶裝新酒”的概念，提出物聯網——IoT（Internet of things）這個概念的確是一種創新，但是要把這個創新與傳統的M2M——機器互聯（machine to machine）區分開。

二者其實并沒有一條經緯分明的界限，它們最 大的區別在于思維方式的轉變，M2M是以機器為主角，通過網絡將機器與傳感器聯系起來，隨著互聯網技術的進步，M2M也在向互聯網方向伸出觸角，基于網絡的發布方式與遠程訪問，在感覺上已經非常接近物聯網了。但M2M終究并不是物聯網，物聯網作為思維方式的變化，是從網絡端向設備與傳感器端的逆向思維，兩者的區別就像先有雞還是先有蛋一樣。

舉例來說，一間工廠的監控系統，按照傳統思維，先有機器，有機器必要的控制系統，有分散的控制器（人機界面或者工業計算機），隨著計算機技術的進步，網絡技術在滲透，那么可以通過改造，將工廠里的控制器集中到一個中央控制系統中，再通過增加傳感器來獲取更多的信息，這是M2M的思維方式，在這個基礎上，增加網絡發布功能，用戶可以通過遠程訪問看到系統的實際運行情況，這樣也是把設備連接到了互聯網上，但依然是M2M的思維方式：架構固定，對象確定，應用的行業固定，系統擴展規模可以預期……這些都是M2M的特征。

物聯網思維與此相反，有一個通用的或者針對某一領域的基于互聯網的設計接口，對用戶而言可能仍然是一個網站、一個獨立的APP等等這和M2M的網絡端展現出來的功能是接近的。但在這個網絡門戶的背后，是一系列復雜的應用和數據分析、機器學習的算法和加架構，是為了對獲取到的數據進行大規模分析與處理的引擎。數據的獲取成了自此向下的另一個層面，系統并不一定要將原先分散的控制系統集中到一起，甚至并不一定要和原先的控制系統相關聯。

通過嵌入式的傳感器與分散的微處理器，通過4g網絡，zigbee或者藍牙技術，就可以將需要連接的設備與系統接入互聯網。這一接入也并不是針對特定一個車間或者一個系統，需要單獨編寫程序實現的，而是通過統一的傳感器終端完成的，對于不同類型的設備，可能僅需要改變末端傳感器的類型與配置即可。

物聯網可能應用于某一個車間或者系統，也可能大規模應用于某個電力網絡的一部分，其增長在一定程度上是不能準確預期的，因此，采用可擴展的分布式架構、云計算以及大數據技術，將架構分布在大規模的計算機集群上，從一開始就是非常有必要的。而這也正是現代互聯網架構從一開始必須考慮的方向。

因此，我們提出了工業物聯網（IIOT）的概念，想讓它為制造業變革提供潛力。事實證明確實如此，無論內部還是外部——增加設備利用率、改進工作流程和優化供應鏈。通過了解工業物聯網如何提供更好的業務成果，制造商和價值鏈中的其他參與者可以降低成本、提高產品和服務質量、縮短上市時間、提高靈活性，并更好地與客戶和供應商進行互動，而所有這些都導致了當今數字經濟的顯著競爭優勢。

更智能的工廠

工業物聯網能夠改善業務成果的最重要方式之一是讓制造商能夠保護、分析和使用來自工廠設備的數據，從而創建高效運營的“智能工廠”。具體來說，制造商可以將物聯網設備集成到工業物聯網解決方案中，并使用移動和其他無線技術收集和分析來自設備的數據，然后，這些數據被傳輸到制造執行和質量管理系統中，并與其他工廠數據相結合，進而為優化工廠所有制造活動的性能提供見解。

制造商可以獲得有價值的見解，使他們能夠：

▲通過識別設備問題來降低操作風險，以便能夠在負面影響出現之前糾正這些問題。

▲識別工作流程問題和其他可能導致生產速度減緩或質量問題的挑戰。

提供新服務

工業設備供應商可以使用工業物聯網向制造商提供新的服務，以增加其設備的價值。例如，由于無線技術，連接更容易，設備供應商可以將傳感器集成到設備中，從而可以通過全天候遠程監控設備來提供豐富的操作見解。這種監控功能有助于供應商解決問題，并使其能夠提供預測性維護服務。這樣，他們就可以通過以下方式為制造商帶來業務價值：

▲減少計劃外停機時間

▲消除過早或不必要的維護

▲提高整體設備效率

▲簡化維護計劃和零件訂購

▲提高設備的能源效率

此外，工業物聯網使工業設備供應商能夠向制造商提供新的增值服務，例如機器狀態的自動警報和設備耗材供應的自動交付。一些供應商甚至可以依靠工業物聯網應用程序提供的現場操作數據，使其從銷售設備轉向銷售服務。這些“設備即服務”商業模式使制造業客戶能夠避免大量的前期資本投資，而只為設備的使用支付費用，這樣做可以更好地將費用與設備價值結合起來。這些商業模式還使設備供應商能夠根據制造商的特定需求定制服務，并使用數據分析來優化設備的長期使用，從而提高設備效率并為客戶節省更多費用。

工廠外部的工業物聯網

除了改造工廠車間之外，工業物聯網還使制造商能夠更有效地將材料和產品進出工廠。最近的一項研究估計，僅在全球供應鏈/物流部門使用物聯網設備和資產跟蹤解決方案就可以創造1.9萬億美元的經濟價值。

輸入供應鏈

如果沒有所需的零件和備件，工廠就無法進行生產。跟蹤傳感器（位于零件、托盤或運輸集裝箱上）與移動連接性和基于云的跟蹤服務相結合，使供應商能夠向制造商提供所需物資的位置。有了這種洞察力，制造商可以：

▲通過及時交付簡化運營

▲預測和應對材料短缺

▲通過精簡庫存創造更大的現金流動性

▲優化工人生產力

▲更好地管理客戶期望

▲消除了對工廠內某處耗材的頻繁搜尋

輸出供應鏈

結合傳感器、移動連接和基于云的跟蹤服務的工業物聯網解決方案，還可以使第三方物流公司優化制造商產品的分銷。通過將車隊連接到中央可視平臺，第三方物流公司可以優化產品從工廠到客戶和分銷商的運輸。

產品位置/狀態信息還可以幫助第三方物流公司通過揭示瓶頸和其他潛在的延誤來源來加快交貨速度。第三方物流公司還可以對不斷變化的交通和天氣狀況做出快速反應。知道產品的確切位置甚至可以幫助第三方物流公司預防或應對盜竊。

尋找合適的解決方案

制造商、工業設備供應商、工廠供應商、第三方物流公司和制造業價值鏈中的其他公司如何實現工廠內外的工業物聯網好處？為他們的工業物聯網數字轉型計劃選擇合適的合作伙伴。

要實現工業物聯網的全部好處，需要具備多個領域的專業知識，包括物聯網設備、云應用、網絡連接和物聯網安全最 佳實踐。公司應該與在所有這些領域都有經驗的，并對制造業流程和供應鏈有深刻了解的合作伙伴合作。

另一個關鍵是尋找解決方案，這些解決方案使制造商能夠簡化和加快工業物聯網應用的部署，以及在全球范圍內的快速擴展，并能夠輕松協調物聯網數據從云到邊緣設備（或邊緣設備到云）的流動。（來自物聯之家網）例如，新的綜合性設備到云(D2C)解決方案使用數據編排技術將邊緣設備、網絡和云應用編程接口集成到單個解決方案中。

這些解決方案無需將工業物聯網基礎設施拼湊在一起，而是使制造業價值鏈上的公司能夠輕松、安全地從其邊緣資產中提取、編排和處理數據，從而確保在正確的時間、以正確的優先級將正確的數據發送到正確的記錄系統。D2C數據編排解決方案使制造業價值鏈中的所有參與者能夠專注于構建新的、更好的工業物聯網應用，同時最 大限度地提高這些應用所交付的數據價值，而不是把精力放在支持這些應用所需的底層基礎架構上。

結語

如果仍然采用M2M的傳統思維，工業物聯網的發展與互聯網技術間的鴻溝會越來越大，而唯有采用物聯網思維，兩者間的距離才有可能急劇縮小。這個時間可能需要10到20年，也有可能是5到10年。因為網絡技術的爆炸性進步，這一時間有可能急劇縮短。對于工業自動化領域從業者而言，如果要趕上這一趨勢，留給我們的空間與時間非常有限。

同時，就現階段而言，工業物聯網距離其應該到達的程度還有相當遙遠的距離，據推算，2024年電力物聯網產值要超過240億美元，而當下才剛剛勉強超過10億，如何加速這一過程，仍然需要多方面的努力。