工業化控制層包括智能產品/智能生產設備/智能測試設備、數據采集、設備維修、設備維護保養、預測性維護、機器人自動巡檢點檢、遠程監測與控制等。

智能產品/智能生產設備/智能測試設備：集先進制造技術、信息技術和智能技術為一體，具有感知、分析、決策功能的監測、控制與驅動設備及產品。

? 數據采集：指通過在線的傳感器或軟件技術對被測對象進行自動采集數字或模擬信號，并傳送到DCS、PLC、DNC、SCADA、儀表等系統進行分析、處理。全部的數據采集系統包含了傳感器、信號調理、模\數轉換、通訊接口，以及信號處理設備、信號處理軟件等。

??設備維修：指為保持、恢復以及提升設備技術狀態進行的技術活動。其中包括保持設備良好技術狀態的維護、設備劣化或發生故障后恢復其功能而進行的修理，以及提升設備技術狀態進行的計劃性或緊急性的技術活動。

??設備維護保養：是設備維修與保養的結合。為防止設備性能劣化或降低設備失效的概率，按事先規定的計劃或相應技術條件的規定進行的技術管理措施。包括事后維護、預防維護、生產維護、預測維護等。

??設備預測性維護：基于生產過程、設備運行數據及運行日志文件數據的分析，對設備狀態進行有效性評估，并通過預測可能的失效模式，動態、及時地發現設備潛在故障，并形成具有針對性的預警及維護方案。

??機器人自動巡檢點檢：制定對設備進行定點、定位的周期性或臨時性的檢查方案，通過自行走機器人、無人機等方式，按照預設的路線，以傳感器、儀器儀表、視覺、紅外線等接觸式或非接觸式的檢測技術，對設備運行狀態及環境進行數據、影像采集，并可做出預判。同時需采用無線傳輸技術，將以上信息及時傳送給管理中心。在特殊工況下比較適用，但是在正常的環境下可以用遠程監控來替代。

??遠程監測與控制：通過有線或無線網絡的方式，通過計算機系統對遠程的設備進行運行狀態的數據采集與視頻監控，并可通過網絡實現遠程對設備的啟停、運轉速度等運行狀態的控制。智能產品/智能生產設備/智能測試設備在開發階段就需在設備內部建立運行狀態的數據采集系統，并具有可連接到專網、寬帶、4G、5G等的通訊接口。

1、概述

IT信息化5層架構如下圖所示：

? 第一層（設備基礎層）：包括工業生產各類設備、傳感器、PLC控制、傳輸網絡以及物聯網網關等，是工廠的最底層加工單元。主要完成數據的采集、轉換、收集、處理和計算，以及必要的控制。通過統一的接口（如OPC UA），按照傳輸協議（比如工業以太網傳輸協議）連接到工業監測、控制、執行系統中。

??第二層（自動化控制層）：設備監測控制系統，比如HMI、DNC、SCADA等。HMI稱作人機接口（也叫人機界面），是系統和用戶之間進行交互和信息交換的媒介，實現信息的內部形式與人類可以接受的形式之間的轉換。SCADA是數據采集與監測控制系統，是以計算機為基礎的DCS與電力自動化監控系統?？梢詫ΜF場的運行設備組網進行監測和控制，以實現數據采集、設備控制、測量、參數調節以及各類信號報警等功能。

??第三層（生產執行層）：由MES、MOM等滿足不同工業需求的生產執行系統構成，負責拿到任務并進行任務的分配與過程執行。在這個過程中，需要通過網絡和各類接口，向控制層系統或基礎層設備請求所需要的各種參數、變量、狀態和數據，反向控制指令的原理一樣。其技術基礎是與現場設備進行通訊，實現數據的自動化采集甚至智能采集以及反向控制。

??第四層（業務管理層）：包括PLM、ERP、SCM、CRM等上層系統。其中，PLM負責產品從研發到報廢的“全生命周期管理”，ERP負責企業內部資源的配置和協調，SCM負責企業資源和外部的對接，CRM負責促進企業和消費者的溝通。

??第五層（商業決策層）：經過層層數據的采集、處理、存儲、分析、利用，最終能夠為商業決策層（BI商務智能）提供精益的數據基礎。商業決策層將企業中現有的數據進行有效整合，快速準確地提出決策依據，幫助企業做出明智的業務經營決策。

通過以上IT信息化5層架構的打通，能夠打破數據孤島，使得智能產品從設計、制造、安裝、運維到服務的所有環節都被打通。PLM的設計數據直接進入ERP系統，ERP系統立即調配工廠資源，如需外界供貨則由SCM系統自動調配。而借助于CRM系統，整個生產過程可以和客戶保持實時溝通。MES系統在其中起到了信息化和工業自動化的橋梁作用。這一切的基礎是實現軟硬件的結合，用智能信息化系統結合智能產品/智能生產設備/智能測試設備，最終實現整個制造工廠到服務現場的智能化。

2、數據采集

數據采集作為產品生產和服務運維過程中的信息收集手段，是連接底層工業控制系統與上層信息化系統的橋梁，為企業信息化提供有效的基礎數據，比如工藝參數、設備數據、質量數據等。數據采集將管理同生產緊密結合，形成“信息源于生產，運維服務數據又最終指導、優化生產”的有效閉環。

2.1 數據采集類型

工業數據主要來源于機器設備數據、工業信息化數據和產業鏈相關數據。不僅要涵蓋基礎數據，還要逐步包括用戶行為數據、社交關系數據、用戶意見和反饋數據、設備和傳感器采集的周期性數據等各類數據。目前主要包括以下幾種數據采集類型：

（1）海量的Key-Value數據：在傳感器技術飛速發展的今天，光電、熱敏、氣敏、力敏、磁敏、聲敏、濕敏等不同類別的工業傳感器在工業現場得到了大量應用，而且很多時候機器設備的數據大概要到毫秒的精度才能分析海量的工業數據。因此，這部分數據的特點是每條數據內容很少，但是頻率極高。

（2）文檔數據：包括工程圖紙、仿真數據、設計CAD圖紙等，還有大量的傳統工程文檔。

（3）信息化數據：是由工業信息系統產生的數據，一般是通過數據庫形式存儲的，這部分數據是最好采集的。

（4） 接口數據：由已經建成的工業自動化或信息系統提供的接口類型數據，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。

（5）視頻數據：工業現場的視頻監控設備產生的大量視頻數據。

（6）圖像數據：工業現場各類圖像設備拍攝的圖片，例如巡檢人員用手持設備拍攝的，或機器人自動拍攝的設備、環境信息圖片等。

（7）音頻數據：語音及聲音信息。例如操作員的通話、設備運轉的音量等。

（8）其他數據：例如遙感遙測信息、三維信息等。

2.2 數據采集方法

（1）傳感器

傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并將信息按一定規律轉換成電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足數據的傳輸、處理、存儲、顯示和控制等要求。生產車間中存在許多傳感節點，24小時監控著整個生產過程，當發現異常時，迅速反饋至上位機，是數據采集的感官接收系統，屬于數據采集的底層環節。

（2）RFID技術

RFID射頻識別技術是一種非接觸式的自動識別技術，通過射頻信號自動識別目標對象、獲取數據信息并交換數據。RFID技術可識別高速運動物體并可同時識別多個標簽，操作快捷方便。

在工作時，RFID讀寫器通過天線發送出一定頻率的脈沖信號，當RFID標簽進入磁場時，憑借感應電流所獲得的能量發送出存儲在芯片中的產品信息，或者主動發送某一頻率的信號。閱讀器對接收的信號進行解碼，然后送到后臺主系統進行相關處理。主系統根據邏輯運算判斷該卡的合法性，針對不同的設定做出相應的處理和控制，發出指令信號控制執行動作。

2.3 數據采集難點

（1）數據量巨大

如果單純是將數據采集到，可能還比較好完成。但是，因為必須要考慮數據的規范與清洗，所以在存儲之前需要對海量的數據進行處理，從技術上又提高了難度。

（2）工業數據的協議不標準

互聯網數據采集一般都是常見的HTTP等協議，但在工業領域，有ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等各類型工業協議，而且各個自動化設備生產及集成商還會自己開發各種私有的工業協議，導致在工業協議的互聯互通上，出現了極大的難度。很多企業在工業現場實施綜合自動化等項目時，遇到的最大問題就是面對眾多的工業協議，無法及時有效的進行解析和采集。

（3）視頻傳輸所需通訊帶寬巨大

隨著云計算技術的普及、公有云的興起，大數據需要大量的計算資源和存儲資源，因此工業數據逐步遷移到公有云已經是大勢所趨了。現在一個工業企業可能會有幾十路視頻，成規模的企業會有上百路視頻，如此大量的視頻文件如何通過互聯網順暢的傳輸到云端，也是需要面臨的巨大挑戰。

（4）對原有系統的采集難度大

在實施大數據項目時，數據采集往往不僅僅是針對傳感器或者PLC，而是采集已經部署完成的自動化系統的上位機數據。這些自動化系統在部署時，廠商水平參差不齊，大部分系統是沒有數據接口的，文檔也大量缺失，大量的現場系統沒有點表等基礎設置數據，使得對這部分數據采集的難度極大。

（5）安全性考慮不足

原先的工業系統都是運行在局域網中，安全問題不是突出考慮的重點。一旦需要通過云端調度工業之中最為核心的生產能力，又沒有對安全的充分考慮，造成的損失是難以彌補的。

3、數據展示

數據采集、處理之后，需要對采集數據進行展示，例如智能產品/智能生產設備/智能測試設備運行狀態報告，可以顯示出當前每臺設備的運行狀態，是否空閑、空閑時間多少、是否加工中、加工時間多少、狀態設置如何、正在運行中或是出了故障等。

數據展示需要對采集到的項目數據提供多種報表的展示，例如設備綜合利用率OEE報表，能夠準確清楚地分析出設備效率如何，在生產的哪個環節有多少損失，以及可以進行哪些改善工作。設備實時狀態跟蹤、能耗看板，將生產現場的設備狀況第一時間傳達給相應的使用者。企業通過對工廠設備狀態的實時了解，可以實現即時、高效、準確的精細化設備管理。

1、概述

要實現設備的智慧管理、智慧數據處理，第一步需要拿到智能產品/智能生產設備/智能測試設備數據。除了智能產品/智能生產設備/智能測試設備數據采集，還要對智能產品/智能生產設備/智能測試設備數據進行聚合、清洗和優化等。

? 數據聚合：是數據處理的最后一步，通常指的是轉換數據，是每一個數組生成一個單一的數值，比如sum( )、mean( )和count( )等。首先確保采集數據結構的完整性，然后借助聚合功能，使用規范格式（比如XML）在任何格式之間按需轉換。

??數據清洗：清洗、匹配數據并對所有異常進行處理，以確保數據的規范化、高質量。數據采集是一個大集合，難免會出現一些錯誤或有沖突的不想要的“臟數據”。需要按照一定的規則把“臟數據”“洗掉”，過濾掉那些不符合要求的、不完整的、錯誤的、重復的數據。

??數據優化：要獲得高信息含量的、有用的數據，除了要進行數據聚合及清洗，還要對數據進行優化，根據數據分析優化模型，對數據進行分析重組。

2、數據分析

在設備自動化過程中，產生了大量的數據，這些數據所蘊含的信息和價值并沒有被充分挖掘，數據分析的目的就是弄清楚智能產品/智能生產設備/智能測試設備數據背后的含義。

從工業物聯網角度來說，數據分析可以從以下兩個方面來看：

（1）分析數據，形成分析結果，這是數據分析必須要做的一個基礎事情。

（2）合理應用分析結果。分析的目的是把分析的結果應用起來，實現安全生產+節能減排+提高效率。這件事情是一件實實在在的事情，如果只是吹捧概念，無法真正落地，是很難做到數據的完美應用的。

3、邊緣計算

邊緣計算是一種分散式運算架構，將應用程序、數據資料與服務的運算，由網絡中心節點，移往網絡邏輯上的邊緣節點來處理。它是將原本完全由中心節點處理的大型服務加以分解，切割成更小更容易管理的部分，分散到邊緣節點去處理。如果把云端比作大腦，那么邊緣計算就是神經末梢，對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。

隨著物聯網的發展，智能產品/智能生產設備/智能測試設備所產生的數據將越來越多，這些大規模數據需要放到云端進行處理。放到云端，就需要無窮無盡的傳輸帶寬和數據處理能力，“云”難免不堪重負，因此需要邊緣計算來分擔云計算的壓力。所以，在工業現場的邊緣側進行數據采集、處理及傳輸的邊緣計算網關承擔著不可小覷的重任。后期邊緣計算與云平臺再進行融會貫通，實現“邊云一體化”，利用大數據分析賦能生產，能夠發揮工業數據的真正價值。

邊緣計算能夠提供隨處可得的不間斷的互聯網接入、全面的安全性和無線服務等，為真正意義上的智能產品/智能生產設備/智能測試設備信息化、智能化提供數據的高速通道。其強勁的邊緣計算能力，在物聯網邊緣節點實現數據優化、實時響應、敏捷連接、智能分析，顯著減少現場與中心端的數據流量，并避免云端運算能力遇到瓶頸。能夠優化網絡架構，更安全、更快響應，同時更智能化地實現現場業務。

另外，邊緣計算具有多種工業協議，比如Modbus TCP、Modbus RTU、OPC UA、PROFINET、PROFIBUS-DP、EtherCAT、EhterNET/IP、CC-LINK、PPI等，還具有完善的網絡功能，支持QoS功能、VLAN功能、虛擬IP映射功能、Sniffer功能等。

4、BI商業決策

4.1 ?BI概述

BI即商業智能，泛指用于業務分析的技術和工具，通過獲取、處理原始數據，將其轉化為有價值的信息來指導商業行動。BI能夠為企業的商業運營提供基于歷史、當下和未來的分析視角，涵蓋了從運營到戰略的每個層面。

BI可以為企業提供外部、內部兩方面的信息分析。外部信息包括競爭對手、供應商、原材料、需求等信息，內部信息包括產品和服務的成本、質量等。BI能幫助企業了解最新趨勢、抓住新的市場機會、發現潛在的威脅，從而更好地優化資源、改進財務績效、引導產品潮流、提高服務水平，提升企業的競爭優勢。

從行業發展來看，BI的發展是以較為完善的企業信息系統和穩定的業務系統為基礎的，其未來的應用是與企業信息化的基礎狀況密切相關的。商業智能等于商業加智能，需要積累大量的設備、生產、業務數據，借助于數據倉庫、數據建模、數據分析、數據挖掘等技術，結合商業知識建立分析模型，然后進行統計分析、深層挖掘，以可視化交互的方式進行展現。

4.2 ?BI系統的組成

（1）業務系統

不同于業務管理類的信息系統，BI系統對企業信息化本身提出了更高的要求。隨著業務的推進，企業信息系統會產生大量的數據，BI系統通過定時、實時的方式從各個業務系統中獲取最新的業務數據，然后進行規范加工、計算匯總，最后展示給各級用戶。

（2）企業數據模型

BI系統中最有價值的部分是企業數據模型。數據模型是數據倉庫落地的業務基礎，數據倉庫中按業務主題存儲著企業的經營數據，是商業智能系統的核心組件。

（3）應用層

BI系統通過規范的數據管理，可以為用戶提供多渠道、多種形式的數據服務：

綜合報表：為企業各級人員提供傳統、復雜的統計報表，大大減少各級數據分析人員的日常制表工作。

管理駕駛艙：為公司高層管理人員提供全面的、可視化的關鍵績效指標分析工具，通過圖形化的經營戰略地圖、KPI儀表盤、各種經營指標的變化趨勢等，為不同的管理人員提供個性化的可視化展示。

監控和預警：實時監控企業各種關鍵績效指標，并基于管理規則和業務計劃，對超出正常范圍的指標和計劃延遲事項提供郵件、短信等多種提醒方式，保證關鍵問題能夠及時獲得管理層及相關人員的關注和解決。

分析挖掘：屬于BI系統的高端應用。企業可以使用系統提供的數據分析工具和方法，對歷史經營數據進行分析和挖掘，發現隱含的未知業務知識和規律，指導業務創新和輔助決策。

4.3 BI帶來的價值

（1）給決策層帶來的價值

BI能給高層管理者帶來的最直接效益就是信息獲取的效率獲得極大提升，過去數天或者數周才能獲得的數據報告，可以直接從管理駕駛艙中獲得。管理者可以及時掌握公司整體運營狀況，對關鍵項目進行全程的跟蹤監控，及時發現或預見潛在偏差，組織通知相關人員分析問題的原因，采取相應措施進行調整。

管理駕駛艙是企業圍繞著長期規劃與短期計劃、執行監控、問題分析、調整等過程實現的商業智能應用。

（2）給管理層帶來的價值

BI幫助企業各級職能管理者面對行業環境的快速變化做出敏捷反應、科學決策，制定業務范圍的合理經營目標，洞察出日常經營活動與計劃產生偏差時能夠及時采取的糾偏措施。在日常運營管理決策時用數據說話，無論好壞對錯，是非成敗，都要拿出數據，檢查工作，研究問題，改進工作。從收集和分析信息開始，按規律辦事，從工作中找出規律性，而不是拍腦袋的決策。

（3）給執行層帶來的價值

BI能夠帶來的最直接的影響是效率的提升。通過BI系統，大部分報表變得隨手可得。

綜合以上，BI商業智能帶來的最積極的影響是企業整體效率的提升，可以保證企業各級業務有序、按計劃地執行，出現偏差后能夠及時獲得關注和處理，降低了企業的經營風險。

隨著制造業的發展，智能產品/智能生產設備/智能測試設備的性能越來越好，功能也越來越強大，結構越來越復雜，自動化程度越來越高。同時，工廠對智能產品/智能生產設備/智能測試設備的安全、穩定性要求也越來越迫切。無論是智能制造還是智能產品/智能生產設備/智能測試設備，核心都是數據。過去，數據沉淀在設備里，無法提取出來，生產管理只能依賴經驗，而不能依靠數據。而如今，可以通過設備聯網，采集生產、設備數據甚至環境數據，設備成了能聽懂指令和會說話的智能設備。

如今工業云環境已經初具規模，如果能將智能產品/智能生產設備/智能測試設備數據上云，對智能產品/智能生產設備/智能測試設備開展全面的狀態監測、故障診斷及健康管理，將大幅保障設備安全可靠地運轉。并且可以對智能產品/智能生產設備/智能測試設備數據進行分析，充分挖掘數據的價值，找到生產效率提升的關鍵因素。

數據的挑戰是所有新技術挑戰的主要表現形式。如何做好設備與設備之間的互聯，不同設備之間數據的交互，在生產過程中、安裝運維過程中的海量數據處理，已經不單純是要解決數據聯通，而是需要全方位的技術思考。

1. 人工智能賦能的數據產生價值

《人工智能標準化白皮書（2018版）》認為，人工智能是利用數字計算機或數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。

1.1 人工智能的特征

（1）由人類設計，為人類服務，本質為計算，基礎為數據。通過對數據的采集、加工、處理、分析和挖掘，形成有價值的信息流和知識模型。

（2）能感知環境，能產生反應，能與人交互，能與人互補。能夠幫助企業做人類不擅長、不喜歡但機器能夠完成的工作。

（3）有適應特性，有學習能力，有演化迭代，有連接擴展。人工智能系統具有一定的隨環境、數據或任務變化而自適應調節參數或更新優化模型的能力，并且能夠在此基礎上通過與云、端、人、物等，進行越來越廣泛的、深入的數字化連接擴展，使系統具有適應性、靈活性、擴展性，來應付不斷變化的現實環境。

1.2 智能制造對人工智能的需求

（1）智能產品/智能生產設備/智能測試設備：包括智能產品/智能生產設備/智能測試設備、自動識別設備、人機交互系統、工業機器人以及數控機床等具體設備，涉及到跨媒體分析推理、自然語言處理、虛擬現實智能建模以及自主無人系統等關鍵技術。

（2）智能工廠：包括智能設計、智能生產、智能管理以及集成優化等具體內容，涉及到跨媒體分析推理、大數據智能、機器學習等關鍵技術。

（3）智能服務：包括大規模個性化定制、遠程運維以及預測性維護等具體服務模式，涉及到跨媒體分析推理、自然語言處理、大數據智能、高級機器學習等關鍵技術。

1.3人工智能賦能價值

舉個例子：比如設備預測性維護的人工智能應用。傳統的設備維護方法是人工經常性的巡視、定期預防性檢修，憑外觀現象、指示儀表等判斷可能出現的異常；定期對設備實行停止運行的例行檢查，做預防性絕緣試驗和機械動作試驗等。一旦設備出現問題，只能逐個排查，需要耗費大量的人力、物力。

通過人工智能技術的賦能，可以實現預測性維護。通過邊緣側的數據采集、處理，基于數據驅動型的機器學習方法，充分發揮算法、模型的作用，借助于計算機的算力、學習力來尋找最優的維護參數，并獲得更高的預測準確度。通過預測預控，變被動為主動，在機器發生故障之前自動檢測到異常，并提醒用戶進行有針對的維修維護。

再舉個例子：比如商業決策BI的人工智能應用。傳統的BI看板報警是基于事先設定好的規則，比如：閾值、警戒線等。一旦超出了設定的閾值或警戒線就自動告警。

通過人工智能技術的賦能，可以實現模型控制，比如：機器學習、深度學習等。人工智能對比過去的數據，自動選擇適合的算法、自動判斷告警、觸發上述預測性維護指令等商業決策。

2. 云計算賦能的數據產生價值

隨著物聯網、工業大數據等信息網絡技術和制造技術的融合發展，作為基礎設施的云計算逐步向制造和服務領域滲透。解析服務、云數據、云存儲等產品和解決方案的出現，極大地方便了物聯網、大數據的工業部署，打通了工廠間的信息孤島，使制造企業能夠實現跨平臺的海量數據分析和管理，實現快速響應和柔性高效的生產制造。工業云平臺的推出為制造企業提供了協同設計、模擬仿真、物流追蹤、智能控制等云服務，生產管理智能化水平得到明顯提升。

無論工業物聯網、大數據驅動、數字孿生這些概念說的如何天花亂墜，在實際工業生產過程中，如果不能解決企業的核心問題——提高利潤、降低成本，都難免是紙上談兵。雖然數據本身很重要，但能直接解決問題的服務應用對企業才更有價值。當前，除了如何采集數據之外，絕大部分企業面對的關鍵問題是如何運用數據產生價值！

通過云計算賦能，可以產生如下價值：

（1）通過云計算，能夠將原本隱性的問題，通過對數據的挖掘變得顯性，進而使以往不可見的風險能夠被避免。

（2）將云計算與大數據、其他先進的分析工具相結合，能夠實現產品的智能化升級，利用數據挖掘產生的信息為客戶提供全生命周期的增值服務。

（3）利用數據尋找用戶價值的缺口，開拓新的商業模式。云計算平臺可以為客戶的產品需求和企業的制造資源搭建溝通橋梁，企業可以通過客戶端與云平臺的雙向溝通開展面向客戶個性化需求的產品設計，并通過云平臺將產品的生產狀況和制造進度及時反饋給客戶，實現產品全生命周期的用戶參與。以用戶需求為原點配置企業制造資源和能力，打造個性化產品，實現商業模式創新。

（4）云計算應用逐步普及，并不斷向細分領域滲透，加速企業由硬件制造商向“制造+服務”的提供商轉型。企業利用云計算結合大數據、物聯網、在線監測等技術能夠將產品的運作過程虛擬化傳輸到云資源池中進行故障診斷、壽命預測，并為軟件問題提供在線解決方案，產品附加值得到提升。制造企業通過構建云平臺，對外開放自身數據、知識、專家和制造資源，能夠為第三方企業和用戶提供數據分析、融資租賃、供應鏈管理等產業鏈延伸服務。

工業物聯網是將上述所有創新技術融合的最新業務場景。具有感知、監控能力的各類采集、控制傳感器或控制器，以及移動通信、智能分析等技術不斷融入到工業生產過程各個環節，從而大幅度提高制造效率，改善產品質量，降低產品成本和資源消耗，最終實現將傳統工業提升到智能化的新階段。從應用形式上看，工業物聯網的應用具有實時性、自動化、嵌入式、安全性和信息互聯互通性等特點。

工業物聯網是工業系統與互聯網，以及高級計算、分析、傳感技術的高度融合，也是工業生產加工過程與物聯網技術的高度融合。它將制造業生產、監控、企業管理、供應鏈以及客戶反饋等信息系統融為一體，通過數據中心對不同渠道的數據進行智能處理，從而提高生產效率、產品質量和用戶滿意度。

工業物聯網具有全面感知、互聯傳輸、智能處理及自組織和自維護的特點。即利用RFID、傳感器、二維碼等技術即時獲取產品從生產、銷售、市場等各個階段的信息數據，通過專用網絡和互聯網相連的方式實現設備和網絡的數據交互，利用云計算、模糊識別、神經網絡等智能計算對數據進行分析并處理。同時，一個功能完善的工業物聯網系統通過全方位互相連通，實現了自組織和自維護功能。

以前制造企業一直處于把數字世界和實體世界分離的局面，現在制造業廠商正逐步通過物聯網將兩個世界進行融合。從“管理、控制、智能”的角度來看，其實物聯網與工業自動化是一脈相承的，工業自動化包含采集、傳輸、計算等環節，而物聯網是全面感知、可靠傳遞、智慧處理，兩者是相通的。

智能產品/智能生產設備/智能測試設備如何與工業物聯網接軌？

（1）實現遠程控制

為用戶提供高效的服務。實現隨時隨地獲取設備位置、工況、報警、故障、服務等信息，即便遠在千里之外，設備出現了故障，各種故障信息數據也可及時傳輸至廠家系統控制室，再由專家將解決方案回傳，最終完成問題的解決。實現設備操作的簡單化、無人化、智能化，實現基于多設備類型的協同精細化生產管理水平，提升設備的質量和效率，并且節能降噪，保障效益的最大化。

（2）大數據的應用

智能產品/智能生產設備/智能測試設備融入物聯網可以采集到龐大的數據量，這其實是一個金礦，如果利用得好，企業可以挖到非?？捎^的財富。比如能夠實現全國甚至全球各地庫存互聯互通，實現泛供應鏈數字化管理，實時提供設備和備件、配件、易損品、易耗品庫存和物流情況，向市場營銷、售后服務、生產管理、電子商務等提供數字支持。并提供庫存在線查詢及周轉率和成本統計分析，提供物流端到端監控及安全管理和物流成本核算等。

（3）完善售后服務

傳統的后市場服務模式可以稱為“被動式”服務，客戶有需求，才會有專門的服務人員上門服務。隨著物聯網的發展，這樣的服務模式越來越不能滿足客戶的需求，服務的方式需要由被動變為主動，即在客戶尚未意識到自己需要服務時，企業就已經預知到客戶需要相應的服務從而主動聯系或者提醒客戶，這樣的場景化服務模式無疑會極大地提高客戶的滿意度和服務質量?？梢酝ㄟ^物聯網采集設備狀態，對設備進行遠程監控和故障診斷，避免設備非計劃性停機，進而實現預測性維護，提供增值服務，并促進備品備件銷售。

（4）服務轉型

搭載物聯網的東風，可以更大程度地實現智能產品/智能生產設備/智能測試設備的信息化和智能化，有助于完善信息化推進機制，推動信息技術深度應用，加快設備制造業向服務型制造的轉型。

綜上所述，工業物聯網云平臺除了通過對現場海量的設備以及他們產生的數據進行采集、進而聯網，實現整個架構的縱向信息化、數字化整合，還有橫向的業務、數據整合。方方面面的數據最終構成了萬物互聯的智能工廠。