与物联网在消费领域近乎从零开始的情况不同，传感器、PLC等物联网技术已经在工业领域存在了几十年。如过程控制和自动化系统、工业化以太网连接和无线局域网(WLAN)等系统已经在工厂运行多年，并连接可编程逻辑控制器（PLC）、无线传感器和射频识别技术标签（RFID）。

　　*2016德勤中国制造业工业物联网应用调查：受访企业工业物联网认知及实施情况

　　但目前制造企业物联网应用主要集中于感知，即通过硬件、软件和设备的部署收集并传输数据，这只是物联网应用的开始。而工业物联网是数据驱动的产业，数据采集只是“信息价值环路”发挥作用的开始，如何分析和利用所采集到的海量数据支持决策才是价值创造的重点。

　　举例而言：工业传感器实时采集设备及生产线上的温度、压力、振动等信息，汇集成海量数据，再通过挖掘分析、处理、应用，最终实现价值创造。典型应用包括故障预测、远程诊断、工业生产线分析、能耗优化等诸多方面。

　　转型三难和一个优势

　　由于工业物联网整体解决方案设计和实施的复杂性，虽然深知物联网战略的重要性，很多企业还不确定自己是否做好准备，也尚未形成工业物联网的清晰战略。

　　*受访企业利用传感器采集数据和利用情况

　　事实上，制造业企业工业物联网的应用主要受到受到来自技术、监管、组织层面的三大挑战，包括互联互通的标准、数据所有权及数据安全、相关技术人才缺失等问题。

　　*受访企业工业物联网应用面临的主要挑战

　　在工业物联网建设中，传感器、接口标准、通信协议, 管理协议等方面都需要标准化。工业物联网发展需要信息的共享和信息服务，就意味着要破除跨行业间的壁垒，建立新的共享与协同型的管理体系和生产流程。

　　数以亿计的互联设备产生数据的速度和数量将推进有洞察力的商业决策，加速破坏性的创新，并改变商业模型。目前市场尚无定论究竟是设备制造商还是设备用户拥有数据所有权。此外，工业物联网的安全涉及各个方面，从工业过程和应用，到安全和可靠性需求，因此安全问题无法孤立解决。

　　相关技术人才是企业工业物联网应用的另一大挑战。考虑到各种各样的工业物联网应用案例与场景，其中也包括新数据源，改变系统架构的数据以及多结构化数据等因素，我们今天的制造企业并不完全拥有适当的分析能力与相关的人才。在公司和大学之间构建一个真正的合作关系已经变得日益重要。

　　然而，值得注意的是：中国制造企业多年基于应用研发积累了大量经验数据，如果将这些数据提取并模型化，形成可实用的专家算法，数据将变成具有良好盈利能力的金矿。

　　*受访企业提升数据能力的投资优先选择

实现商业价值的三大招

　　*受访企业工业物联网应用的主要目标

　　效率提升

　　*受访企业应用工业物联网提升效率的重点领域（数字代表企业数量）

　　通过工业物联网应用优化供应链最受企业关注，其他目标还包括提高商业敏捷性和提高合规性。以优化供应链为例，获取实时供应链信息有助于在问题发生之前确定问题，减少库存并可能降低资本要求。工业物联网可以帮助制造商更好地了解这些信息。

　　通过将工厂连接到供应商，参与供应链的所有各方都可以追踪其互动，物料流和制造周期时间。支持工业物联网的系统可以实现位置跟踪，库存的远程监控以及获得零件和产品在供应链中移动时的报告。它们还可以收集和提供交付信息到ERP，PLM和其他系统。

　　我们已经看到一些工业物联网在供应链领域的应用。现在已经有公司分析社交媒体上的信息和留言，通过分析更精准的把握用户需求，更好地规划库存。也有企业开始利用智能眼镜技术，通过集中式的专家队伍指导远程工厂，甚至海外工厂的现场生产经营 。

　　收入增长

　　*企业希望通过何种途径实现收入增长

　　工业企业思考物联网的价值定位时，不仅局限于提高效率及节约成本，还将目光投向业务成长。通过数据分析——包括以前尚未开发的数据——将其转化为具备可操作性的市场洞察力将帮助企业实现更高程度的客户服务转型，为企业提高客户忠诚度和满意度提供新的机遇。

　　轮胎制造商米其林开发了一项基于工业物联网的全新服务——Dubbed Effifule。该服务为其客户在卡车轮胎和引擎上安装传感器。传感器会将收集到的油耗、胎压、温度、速度和位置等数据传到云端服务器。米其林的专家团队会据此进行数据分析，并为客户提供建议和驾驶培训。这项服务帮助客户每百公里减少耗油2.5升。

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