kaiyun-别把工业4.0吹得太玄乎 找到切入口至关重要！

本文摘要：市场上有关工业4.0的应用于场景大多刻画得较为玄乎，比如云工厂，听得着矮小上，但如果我们之后质问下去，经常还是不告诉项目如何落地。然而，一旦我们把眼光抬起，从基础工作，即：搜集设备或其它物件动态状态的数据，严肃转行，就不会找到，实行面向工业4．0的从技术到商业的全解决方案远在天边，近在眼前。

市场上有关工业4.0的应用于场景大多刻画得较为玄乎，比如云工厂，听得着矮小上，但如果我们之后质问下去，经常还是不告诉项目如何落地。然而，一旦我们把眼光抬起，从基础工作，即：搜集设备或其它物件动态状态的数据，严肃转行，就不会找到，实行面向工业4．0的从技术到商业的全解决方案远在天边，近在眼前。

在沿着数据链更进一步探究工业4．0全解决方案之前，我们再行来讲出物联网生态圈企业的决策者和执行者们的声音：某大型机械制造企业物联网项目经理：“当我们开始启动物联网项目的时候，我们对自己必须什么，或者该找谁咨询没什么头绪。说实话，我们甚至都不理解自己在去找什么。”德国某大型钢铁集团CEO：“我们之前并不知道＇工业4．0＇这个概念，但我们早已实际实行工业4．0好多年了。

”某国际硬件公司物联网销售副总裁：“许多商家向我们咨询物联网，他们并不理解物联网有什么优势，也不告诉如何利用物联网数据切换为商业价值。他们因为受到外部市场压力，在预估报酬很不明晰的情况下就开始自己思索物联网实施方案了。”深圳某工业服务公司物联网项目负责人：“当今市场竞争环境并非大鱼吃小鱼，而是慢鱼不吃快鱼，企业必需提高执行力才能打破更慢的竞争者。

”IoT Analytics公司总裁：“物联网正在从物物网络（第一波）向实际不会产生什么新的商业模式（第二波）发展，其潜在主题可以明确地总结为‘一切即服务’。”IDC高级副总裁：“（在来自25个国家4500位商业决策者中），55％ 对此者称之为物联网对他们公司的业务具备战略意义。”这些有所不同的声音体现了我们广泛正处于工业4．0的加压或启动阶段，虽然少数行业革新者早已驾轻就熟地回头在前沿，更好的是由于受到外部市场压力或者企业内部面对某个技术痛点问题开始采取行动，边学边腊，边干边学。首先，什么是工业4．0？通俗来讲，我是这么解读的：工业4．0由物联网推展，企业通过构建关联物件之间的动态通信产生动态大数据，然后对这些数据展开分析切换为需要提高生产率和客户满意度的商业价值，进而在更大范围内创建纵横交错的商业合作伙伴关系，提高企业竞争力。

简而言之，工业4．0某种程度是一场产品和工艺渐趋智能化的技术革命，更加最重要的是，它将引发一场服务也渐趋智能化的商业革命！目前的情况是，正处于物联网上游的一些创意企业于是以设法解决重重困难转入下游行业应用于基地垦荒；汇集在中游的物联网云平台企业则无暇圈地布局，期望在渐行渐进的工业4．0时代占领市场先机；正处于下游的工业用户多数还较为迷茫，不过领先企业，特别是在是与能源、机械、电气、交通、水电行业涉及的厂商早已跃跃欲试，期望需要寻找适合的用更低成本生产产品并提升竞争力的解决方案。这些方案无论多么千差万别，毫无疑问都将还包括物联网数据四要素：硬件（产生数据）、通信（传输数据）、软件（管理数据）和应用于（数据切换为价值）。

所以，根据物联网数据链这条最关键的线索来刻画工业4．0全解决方案，我指出就是顺理成章的。以下这张示意图展现出了合适现阶段生产企业的工业4．0全解决方案。它还包括方案实行过程的三个阶段、五个步骤：第一阶段是横向部署，包括物联网数据采集、数据传输和数据分析三个步骤，在车间或工厂等局部范围内展开，构建局部工艺智能化和自定义化生产，或通过某个产品用于过程中动态把状态参数持续传到工厂，为生产计划和产品质量改良获取依据。上图三个步骤下面的注解代表了现阶段较为前沿的物联网技术解决方案。

由于物联网技术突破层出不穷，这张示意图的细节内容将不会展开定期改版。这张图还可以说明为什么不少云平台公司明确提出的工业物联网解决方案听得一起好像悬在空中？这是因为他们过分特别强调云和数据分析，而弱化了前期更为基础的物联网数据搜集。想象一下，如果没动态、精准、优质的数据搜集，后面的数据分析也就无从谈起。幸运地的是，我们看见了更加多的物联网大公司和初创企业早已在严肃注目基础的数据搜集问题并且在这个领域取得了技术突破。

比如，不具备边缘计算出来功能的物联网终端操作系统和智能网关口以及不具备人工智能的传感器，早已在有所不同场景的物联网解决问题方案设计中转入商业应用于。关于数据传输，一般来说工业物联网面临多种类型的设备，它们通过数据采集集中器相互相连，构成多个既独立国家又关联运营的系统，并对应多种组网方式，包括局域、广域和传统通信等。

工业物联网继续执行设备种类多样的事实对通信协议和数据安全明确提出更高的拒绝，OPC UA的分层模型及公布订阅者拓展功能也许是获取应付这种错综复杂场景的解决方案。最后是数据分析，这个步骤尤其值得一提的是人工智能。

至今它早已在消费市场中广泛应用，还包括医疗保健、音乐作曲、语音解说、人脸识别、图像搜寻、金融信用风险评估等，并且展出了强劲的引起经济变革的潜力。人工智能在工业领域的应用于主要反映在系统能耗分析和故障诊断上，未来随着工业数据的非常丰富，坚信一定会有更大的充分发挥空间。第二阶段是纵向部署，即：第四步的数据应用于，它是在前面三个步骤的基础上更进一步发展企业外部生态，从牵涉到整个产品生命周期的数据分析中挖掘出更加多商业价值和更加多合作伙伴。

其中有一条重要途径是制订行业标准。所谓标准，只有用的人多了才有意义。如何让用的人多一起呢？除了技术本身的易懂和实用性以外，还必需通过多种渠道，比如建设对外开放的开源社区、创建初创企业的加速器、有序企业的战略合作和投资收购、培育行业代理商、各种市场推广等。

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