工业互联网正在给传统制造业带来前所未有的冲击，越来越多的工厂开始数字化转型，运用人工智能、物联网、云计算和大数据等新一代信息技术将工厂升级到工业4.0，以获得快速应对市场的能力，并大限度提升生产效率和节省成本。
近年来，受到人力和材料成本快速上涨等因素影响，制造业的利润空间越来越薄，加上全球经济放缓，在订单不稳定的形势下，稍有不慎工厂将会血本无归。因此，厂商开始寻找机器人等先进自动化技术来消除成本和提升产能。
还有，随着个性化需求的日益增长，工厂不仅要满足多样化的订制需求，还要对快速变化的市场有强大的响应能力。工业互网网打通了物理世界和虚拟世界的隔阂，制造业的所有参与者，包括用户消费者都可以通过智能手机、平板等终端设备去查看产品的生产进度，了解故障或突发事件以及获得准确发货、收货时间。
同样，工厂企业可以获得产品使用过程的数据，收集问题建议用于优化产品设计，甚至可以了解到消费者的喜好，并分析和评估下一个产品的方向，合理规划生产和及时准备原材料，从而减少资源浪费的风险，并能实现精益制造的效果。可以说，工业互联网带给制造业的是生产、销售、消费环节更加协调和高效的运营模式。
数字化制造革了谁的命？
数字化制造也称为工业4.0，是对制造业运营的重新思考，其主要目标是利用智能物联网技术提升工厂的动态响应能力。数字化工厂将使用大量的传感器，通过无线和有线网络连接大量生产设备和产品，可以实现生产流程和供应链的优化管理。
工业4.0通过物理信息系统，现实世界的物理对象和虚拟技术融合，从而让管理者可以更透明地掌握生产实时情况。这种信息系统可以应用到机器的预测性维护、资产管理、统计评估等，有效保障资产的可靠性，并可以延长资产的生命周期。
数字化将改变全球制造业的制造能力和价值形式，使用大数据分析、增材制造等技术减少劳动力投入，机器人将人力从一些重复性、无聊和危险的工作岗位就解放出来，同时先进设备提供了更高的效率和降低了企业运行的风险。
未来制造业将融合先进的自动化和信息技术，由人力工厂转变为智能的自动化机器工厂，这个过程将需要更多新技术装备、高科技和IT技术的支持。由于生产系统的复杂性，IT人员需要了解生产工艺，而操作人员将配合IT人员完成系统的升级，也就是说IT部门和操作部门关系将更密切。由于智能制造需要通过大数据分析去优化流程工艺，所以那些既会IT又懂工艺的高级人才将是未来趋势。
随着信息化与工业的融合发展，工厂企业可以分析出客户需求，提供个性化订制服务。客户可以时刻查看订单进度，了解生产的实际情况和反馈意见问题。工业互联网将企业与客户紧密连接在一起，这样就减少了沟通上的成本。传统企业在客服和销售环节的大量工作将逐步减少，这意味着企业不再需要配置大量的客户和销售人员。
中小企业如何升级互联工厂
工业互联网对企业的运营有着重要影响，通过物联网、大数据分析等技术可以增强制造水平，提高产品的质量和企业服务水准。不过要升级互联工厂可能要投入高级技术人才，这对于中小企业来说将是个难题目。此外，并不是升级生产系统就能带来价值提升，如果没有匹配企业的实际需求，那可能是做了一个错误的无益决定。
升级之前要对自身进行全面的评测，分析工厂效率低下的原因是什么，哪些环节存在问题，哪些资源没有合理利用。对生产流程、系统、人员和信息进行统计和分析，也可以和同类企业做比较，找出优点和缺点。然后，再根据自身情况来制定数字化转型的策略。
数据采集是一个关键，所以工厂需要投入大量的传感器，去监测生产过程各个环节的参数。这些传感器的连接可能需在用到无线通信技术，如NB-IoT、Lora等新一代无线技术。数据采集之后还要经过筛选、清洗，因为不准确的数据可能导致管理者作出错误的决策。
目前已经有不少企业提供强大的物联网联台，例如IBM公司推出的Watson IoT Platform云端服务平台等，该平台融入了人工智能技术，拥有强大的认知分析能力，提供数据和分析、预测、语义识别、存储等丰富的模块功能。Watson可以监控和分析工业过程中的电压、温度、故障历史以及环境条件，帮助企业有效减少资产停机时间。关于Watson的功能和应用安全可以查看近期IBM举行的“对话工业互联网在线研讨会”。
工业4.0模式下的创新机遇
随着设备的相互连接，机器与机器之间可以自由对话，将使得生产各个环节之间更加协调，整体效率大幅提升。其实，工厂所获得的好处不只是提升效率，工业4.0的模式为企业创造了很多可能，利用数据分析可以为企业提供增值服务。
在互联互通的大环境下，企业能更好地了解用户的真实需求，然后就可以主动向客户推广一些新的产品。在设备维护环节，通过远程监控和数据采集分析，厂商能够准确预测设备部件需要更换时间，并在合适的时间为客户提供二次服务。
未来，设备厂商可能考虑用出租机器的方式来服务客户。这样，客户只需要专心运营自己的生产即可，机器设备交给设备厂商管理和维护。对于设备厂商家来说，这样能获得更高的报酬，也意味着设备的管理更集中、更专业。
设备商通过采集不同地区的机器设备数据，形成丰富的数据历史记录，数据越丰富意味着在分析预测的结果可能越准确。同时设备商集中管理和维护设备，将可以进一步降低运营的成本。还有，利用机器学习等人工智能技术，可以帮助处理和分析大量的数据，并找到更大商业价值。
