工业4.0的重点是智能制造，智能制造的重要核心是数据的连接。制造行业企业通过物联网关联各类设备，这些设备会产生大量的数据，如何从这些数据“石油”当中提炼出价值，将成为实现“智造”的关键。在这个过程中，数据不应被单独的看待与处理，企业需要分析他们之间的关联性，从数据的连接中找到更大的价值，这也是我们通过物联网构建万物互联的信息物理系统(CPS)的主要目的。以此来帮助我们构建信息互联网和价值互联网。

• 信息互联网
  • 当今的互联网已经近乎完美地解决了信息在任何人、任何时间、任何地点之间点对点传递的问题，非常高效并且成本极其低廉，极大地提升了整个社会的运转效率
• 价值互联网
  • 以极低的成本实现即时的安全的价值转移
  • 新一代技术革新的浪潮
  • 将带来产业与社会颠覆性的变革

而从信息到价值，需要一个过程，这个过程包括信息的收集，清洗，关联，分析等等多种步骤，最终从海量的信息中挖掘并提炼与用户业务相关的信息，并从这些精炼信息中再挖掘相应的业务价值。在这个信息到价值的过程当中，物联网将发挥巨大的作用，以下从几个典型的场景，介绍物联网在智能制造中的应用。

设备和环境数据的采集——从单点到全局

场景：某工厂的有多品牌、多种类的生产设备，在构建智能产线时需要联网，并且对它们进行实时监控，看上去非常复杂。

在传统制造模式下，企业构建产线时会采购多种不同品牌和类型的设备，有些设备会带有自己的数据采集程序，会提供设备的运行数据，但是，这些数据仅限于设备本身，用户能够依据这些数据对本台设备做出一些调整处理，对于由不同设备所组成的生产线来说，只看这些单点数据，对产线的排产和优化意义就不是太大了。

构造符合智能制造要求的产线，企业需要从全局进行着眼，产线当中各个环节与设备都是相互关联的，而且产线设备与所处环境(温度、湿度等等)也有很大的相关性，因此想要对整个产线进行优化，发挥产线的最大性能，进行合理排产，必须将设备、环境及其他相关数据进行关联和整合进行处理，最终实现全局的决策。

物联网可以作为全局数据的采集的接入端，帮助企业从设备中采集各类运行数据，并且通过各类传感器采集各类环境数据，并将这些数据汇入一个统一的数据平台当中，在平台中对数据进行关联、清洗和处理，产生对产线的决策信息，帮助企业实现提升生产效率、节约能源以及合理排产等效果。

 

生产设备的故障与检修——从被动到主动

场景：某汽车组装工厂有上百道工序，每天的产量是1000台小轿车，能否确保365天无故障？

对于制造企业来说，生产线也是生命线，生产线中的设备发生故障，如果影响到产线的运行，那么对订单的完成、产品的质量、货物的交付都会有重大的影响，直接影响到企业的经济利益乃至企业声誉，因此确保产线的无故障运行非常重要。对于企业来说，如果能够提前发现产线中的设备存在的潜在问题，提前安排维修，就能够最大限度的保障无故障的运行。

在物联网环境下，企业能够通过安装在产线设备上的传感器实时的采集设备的运行状态，运行状态数据结合相应的故障预测与检测算法，能够帮助企业快速发现设备运行状态中可能存在的异常。这些异常信息可以被自动化的传输到企业的管理系统当中，帮助产线迅速安排检修、备件等检修的决策支持，并帮助企业记录并积累产线检修当中的所获取的知识内容，帮助后续的产线故障中进行参考。 在这种模式下，物联网帮助企业将以前发生了故障再行动的模式转变为故障发生之前主动行动模式，大大减少了非计划停产造成的生产损失。 在这个过程中，物联网帮助企业实现如下功能：

• 装备监测
• 故障诊断
• 故障预测
• 维修决策支持
• 维修活动

 

 

降低产品的维护成本和运行风险

场景：某锅炉制造企业需要对本厂出厂的锅炉定期进行维护保养，如何控制维护成本呢？

• 传统制造模式
  • 人工巡检，成本越来越高。
  • 锅炉运行数据丢失，无法进行优化
• 智能制造模式
  • 将锅炉的所有的运行数据远程传回原厂，能够有针对性的安排巡检，大大降低售后服务成本；
  • 对锅炉的运行数据进行分析并进行运行优化，延长锅炉使用寿命，降低风险。

 

企业转型升级：从生产制造商到运营服务商

场景：2005年，GE旗下的飞机发动机公司改名为“GE航空”，业务模式发生重大转型。

• 转型之前：只做发动机产品
• 转型之后：提供航空管理服务，包括运维管理、能力保障、运营优化和财务计划的整套解决方案，还可以提供安全控件、航管控件、排程优化、飞航信息预测等各类服务，带来的价值控件更大了

生产制造企业向运营服务转型，帮助企业拓展更大的市场，挖掘更多的商机。在这个过程中，物联网能够帮助企业获取产品在市场端运行的数据，通过这些数据掌控产品的运行情况，既能够帮助最终用户对所购产品进行了解，也能够帮助企业获得用户的使用信息，为用户提供运行维护、备件维修等服务，提升企业在用户端的价值。

 

确保备品备件销售：重要利润来源

场景：主设备销售的利润越来越低，而备品备件的销售成为某公司的重要利润来源

对于很多装备制造企业来说，备品备件的销售是企业的重要利润来源，并且备品备件的提供与配送也是企业为用户提供服务的一个重要体现，能够帮助企业加强服务质量，提升客户忠诚度。通过物联网，企业能够使用安装在设备上的传感器能够实时监控远程设备和部件的运行情况，提前安排备品备件销售与用户对接，既能够帮助用户减少提前备件所带来的资金占用，也能够帮助用户及时获取必要的备件，避免影响用户的生产。

 

企业信息化：从数据孤岛到真正的企业大数据

物联网应用产生了大量的数据，这些数据来自于不同的设备，分属于不同的业务，将这些数据采集起来，并且与企业各类应用系统中的业务数据一起存入企业大数据平台当中。在这个平台中，数据不再被孤立的使用，而是按照不同的业务维度对设备数据和应用系统进行关联，梳理，通过这些数据之间的关联关系，发现设备与业务之间的相互影响，从而获得对业务的决策。

这种企业大数据平台将原有的数据孤岛进行了整合，充分发挥了数据的价值，也将企业业务作为一个相互关联的整体来对待，帮助企业决策层更全面的把握企业的运营。

 

工业人工智能：企业的运营与自动优化、辅助决策

物联网所产生的海量数据对企业的运营优化与辅助决策非常重要，但是对于这些海量的数据仅凭借人工方式或者传统的计算模式进行处理，无论在时效性还是准确性方面显然是无法达到智能化的要求的。

在这种情况下，企业运营的数据积累可以让工业人工智能机器人进行学习，逐渐将标准化、流程化的生产和经营优化交由工业AI机器人完成，从而大幅提升生产的效率。而物联网可以为这些人工智能的学习提供原始积累的数据，帮助工业人工智能机器人不断的进行学习的优化。这样老板/企业高管可以将精力集中到战略性的决策上来，帮助企业获得更大的发展。

 

企业数字化转型平台整体架构

以汽车行业为例，汽车行业的产业链涉及从多级零部件供应商到整车厂到经销、售后等多个环节。这其中，并非所有的环节都属于整车制造业企业的内部，很多环节会分属于不同的企业，形成整个汽车产业的生态圈。但是，这些分散的环节之间是相互影响的，比如整车厂对于汽车的设计会影响零配件企业的生产计划；零配件企业的交付能力也会影响到整车厂对订单的交付；而下游经销商以及用户对汽车产品的销售及使用情况，也会对上游环节产生影响。此外，对于汽车行业来说新的服务模式，比如汽车金融，二手市场等，都会关联着整个行业的业务发展情况。

因此，我们不难看出，如果能够通过各类技术手段，将整个汽车行业产业链进行贯通，那将会对整个产业的发展产生巨大的作用。而物联网，也在这种贯通当中具有重要的地位。

在零配件及整车的生产环节，物联网能够帮助我们抓取产线信息以及产线上产品的生产进度；在物流环节，物联网能够帮助我们获取产品的配送信息及配送位置；在用户端，物联网能够收集汽车产品在使用过程中的状态以及用户的使用习惯；在服务端，物联网可以获取各个零件仓库的库存情况及使用情况，等等等等。这些信息通过物联网收集起来，结合企业业务情况进行分析之后，能够极大的帮助任何一个环节的企业进行详尽的业务决策与分析。

由此可见，当今进行数字化转型的企业需要一个整合的信息化平台，帮助企业关联内外部的企业信息，打通产业链中端到端的业务交互，从而能够全面掌控业务的发展动向。而在这个平台当中，物联网是非常重要的一个环节。

AWS作为当今领先的云计算解决方案提供商，能够从多个层面，不论是从设备数据采集、设备数据分析还是应用的集成，能够帮助企业实现物联网应用的建设，帮助企业建立整合的信息化平台。