工业物联网（IIoT）如何改变制造业、运输业和建筑业？探索物联网的真正影响

物联网真的要来了吗？工业物联网究竟是做什么的？“智能制造”到底是做什么的？

什么是工业物联网

但还有另一个趋势：建筑物、工厂设备、车辆、仓库、托盘和工人本身越来越多地连接到网络。设备范围从微型环境传感器到复杂的工业机器人。他们使用的网络可以是有线或无线的。一些低功率设备将由电池供电或使用以太网供电 （PoE） 连接。其他设备必须插入或连接到建筑物的电气系统。许多设备都有自己的固件，可以远程更新或重新编程。

换句话说，传感器、控制器和专用设备现在存在于网络边缘，分配唯一的 IP 或网络地址，收集数据，并执行一系列任务，以通知和扩展企业的能力。这就是工业物联网 （IIoT），它将改变制造业、运输业、建筑业、采矿业和能源业。

什么是智能制造

智能制造的发展经历了三个阶段：20 世纪 80 年代，人工智能开始应用于制造业领域;90 年代，开始提出智能制造技术和智能制造系统的概念;进入21世纪以来，新一代信息技术条件下的“智能制造”已初具规模。

智能制造被定义为“知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器人控制的集成，以对制造技术人员的技能和专业知识进行建模，使智能机器能够在没有人工干预的情况下进行小批量生产。

看完这九大场景，你会对工业互联网和智能制造有更好的了解

1. 设备及环境数据的采集 - 从单点到全局场景：一个工厂的多品牌、多类型的生产设备需要联网和实时监控，太麻烦了......u 传统制造模式

品牌 A、品牌 B、品牌 C......设备数据和环境数据分别收集并上传到不同的数据库;

这

不同品牌的设备数据标准不统一，所有设备数据与环境数据无关，因此只能做单点分析，不能做整体数据分析。

u 智能制造模式

实现了数据标准的常态化，使品牌 A、品牌 B 和品牌 C ......设备数据以及温度、湿度、空气质量、电压、电流......和其他环境数据被收集并上传到同一个数据库。

可以在同一个数据库中将所有设备运行数据和环境数据作为一个整体进行分析。

2. 生产设备的故障与维护 - 从被动到主动场景：一家汽车装配厂有数百道工序，日产量为1000辆，能否保证365天无故障？u 传统制造模式

监控设备的运行状态，被动判断每个过程是“正常”还是“有故障”，如果有任何一个过程出现故障，整个流水线就要停止生产。要求加工厂家修理设备至少 2 天，每天损失 1000 辆汽车的利润。

u 智能制造模式

对设备运行数据进行分析比较，提前预测可能发生故障的设备，邀请相关厂家维修人员上门更换，并安排2小时主动停机，将故障损失降到最低。

3、降低产品的维护成本和运行风险：某锅炉制造企业需要对出厂的锅炉进行定期维护，如何控制维护成本呢？u 传统制造模式

人工检查的成本越来越高。

锅炉运行数据丢失，无法进行优化

u 智能制造模式

锅炉的所有运行数据都可以远程传回原厂，可以安排针对性检查，大大降低售后服务成本;

分析锅炉的运行数据并优化运行，以延长锅炉的使用寿命并降低风险。

4. 企业转型升级：从制造商到运营服务商：2005年，GE航空发动机公司更名为“GE航空”，业务模式发生了重大转变。

u 传统制造模式

转型前：只做发动机产品。

u 智能制造模式

转型后：提供航空管理服务，包括运维管理、能力保障、运营优化、财务规划等一整套解决方案，以及安全管控、空管组件、调度优化、航班信息预测等各类服务，带来更大的价值管控;

效果：过去飞机落地后进行大修，但现在飞行过程中可以实时监测发动机的健康状态，着陆后可以及时维护飞机。现在，芝加哥飞往上海的航班落地后只需大修 3 小时，即可从上海出发返回芝加哥，航班周转率得到了大幅提升。

5、保证零配件的销售：重要的利润来源 情景：主要设备销售的利润越来越低，零配件的销售成为一家公司的重要利润来源。

u 传统制造模式

由于无法监控所售设备和元器件的运行状态，用户可能会使用“山寨厂家”生产的备件，这不仅造成生产隐患，还影响原厂备件的销售。

u 智能制造模式

可实时监控远程设备和部件的运行情况，并提前安排备件的销售与用户对接。

可以及时发现“山寨产品”的应用，并采取相应的对策。

6. 企业信息化：从数据孤岛到真实的企业大数据场景：一个企业投入了大量的人力、物力和财力来进行“信息化建设”。u 传统制造模式

公司拥有MES、ERP、CRM、OA和财务管理等许多管理体系。然而，这些系统之间的数据并未打通，一一形成“数据孤岛”，“企业信息化”已沦为“互联网+部门墙”。要打通这些数据是一个比较雄心勃勃的项目，尤其是不利于企业的整体决策。

u 智能制造模式

彻底打破“部门壁垒”，整合企业运营中涉及的所有数据，包括但不限于制造、资源管理、设备状态、环境、能耗、财务、物流、仓储、人员管理、供应商、客户关系等......它们都上传到同一个数据库，可以根据企业整体决策的需要，随时从这个集成数据库中调用数据进行分析。

7. 工业大数据与大数据分析：从数据到价值场景：某制造企业的所有数据都已上传到数据中心/云端，但这够吗？u 传统制造模式

如果没有数据的逻辑和正确的分析工具，“大数据”就会变成“死数据”，不会产生任何价值。

世界上 90% 的大数据工程师将时间浪费在无效数据上。

u 智能制造模式

根据制造企业的需求，建立各种数据之间的关联和逻辑，如建立“设备能耗-环境温度”和“生产-仓储-物流”的数据关联模型，以利于生产优化和决策。

8. 企业投资决策：从盲目投资到规则化场景：公司明年的总投资是 5000 万，需要用钱的地方很多，如何平衡各个部门的需求？

u 传统制造模式

没有数据分析和支持，很容易形成“拍头”的盲目投资，甚至各部门领导与企业决策者之间的“个人关系”也成为影响投资的因素之一（将被叫来的孩子有奶吃），一旦投资失误就可能导致整个市场亏损。

u 智能制造模式

由于前期的所有数据都已记录和分析，因此建立了市场需求、生产、物流、仓储、供应链、人力资源等数据之间的动态关联模型，使每一次投资都有规则可循，不会忽视其中之一。

9、工业人工智能：企业运营与自动优化，辅助决策 u 传统制造模式

企业中的数据收集越来越多，已经不可能依靠人脑进行合理的数据分类

如果老板/业务主管负责所有决策，他经常显得不知所措，所以他越来越相信 “运气”。

u 智能制造模式

企业运营中数据的积累让工业 AI 机器人能够学习，并逐步将标准化、流程化的生产运营优化交给工业 AI 机器人。

老板/企业高管可以将精力集中在战略决策上。

10、深圳智屋公司的核心优势

1、数学逻辑和核心算法：智能物联网完全拥有最低的数学逻辑和核心算法，并以此为基础构建整个产品体系，这就是智能物联网与那些“仿”或“追随”企业最大的区别。智能物联网非常重视知识产权的保护，迄今为止已申请和正在申请的各种专利数量已超过 100 项，并持续增加;

2、产品化解决方案：物联网解决方案包括硬件终端、工业云、工业大数据分析软件、工业人工智能算法、手机APP、大屏系统等。全部由智能物联自主研发，并经过众多行业和用户的测试，能够充分适应客户的需求;

3、实践经验和持续优化：智武联在技术产品化、产品市场化、具体市场项目和客户服务过程中，积累了丰富的实际应用经验，反过来又对智武的产品开发和优化起到了积极的推动作用。智能物联网形成了“技术-产品-应用-服务-反馈-技术”的闭环，实现了产品和技术的持续优化。