2018年，中國制造業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型升級(jí)的步伐明顯加快，取得了一系列顯著的發(fā)展成效。
這一趨勢主要體現(xiàn)在三個(gè)方面
首先，中國工業(yè)企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)提升，大部分企業(yè)已經(jīng)開始利用傳感器采集設(shè)備數(shù)據(jù)，開始重視數(shù)據(jù)價(jià)值。
第二、智能制造對(duì)企業(yè)的利潤貢獻(xiàn)率明顯提升，發(fā)揮出降本增效的價(jià)值。
第三、具體應(yīng)用方面，中國已連續(xù)六年為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國，且需求不斷增長。
中國智能制造進(jìn)入高速成長期，原因有二
一是，政府加強(qiáng)智能制造頂層設(shè)計(jì)，開展試點(diǎn)示范和標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)。在2018年底召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上，會(huì)議明確提出：“要發(fā)揮投資關(guān)鍵作用，加快5G商用步伐，加強(qiáng)人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”，將5G、物聯(lián)網(wǎng)等科技領(lǐng)域?qū)懭虢?jīng)濟(jì)重點(diǎn)工作中，充分說明國家對(duì)于推動(dòng)制造業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型的政策支持；
二是，在行業(yè)內(nèi)，智能制造在中國制造業(yè)內(nèi)成為一個(gè)共識(shí)，企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，積極擁抱新技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用供應(yīng)商大量涌現(xiàn)并且提供的技術(shù)服務(wù)和解決方案越來越成熟。這兩股力量不僅直接推動(dòng)中國智能制造進(jìn)入高速成長期，而且還吹響了企業(yè)抓住機(jī)遇加快升級(jí)轉(zhuǎn)型的號(hào)角。
在大趨勢下，對(duì)于企業(yè)而言，既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。
有羅克韋爾自動(dòng)化宣布將向物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、PLM和CAD領(lǐng)軍企業(yè)PTC投資10億美元的好消息；
也有協(xié)作軟件制造商LogMeIn在物聯(lián)網(wǎng)市場上的布局受挫，以5000萬美元的價(jià)格將Xively IoT連接平臺(tái)出售給谷歌的壞消息。
勇立潮頭，就有被浪打碎的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于企業(yè)而言，在大趨勢下找準(zhǔn)企業(yè)自己的“落點(diǎn)”，變得尤為重要和急迫。
數(shù)字化工廠被企業(yè)列為智能制造部署的首要任務(wù)
通過新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流和服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)串連，加速?zèng)Q策，提高準(zhǔn)確性。
但一些企業(yè)需要提升產(chǎn)品的質(zhì)量，另一些企業(yè)需要提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)生產(chǎn)和管理的效率，數(shù)字化工廠確實(shí)能解決這些問題，但是這種“全家桶”式的解決方案，真的就是最優(yōu)解嗎？
事實(shí)上，大部分的企業(yè)根本承受不起這種解決方案，也并不真正需要，如果供應(yīng)商都朝著這一種“高大上”的解決方案發(fā)力，可能就找錯(cuò)了自己的“落點(diǎn)”，這就好比一個(gè)人，明明只是小感冒，你卻開出了治療全身的藥方，顯然是不夠精準(zhǔn)，也讓“病人”兩難。
所以找準(zhǔn)“落點(diǎn)”很關(guān)鍵。
當(dāng)前企業(yè)面臨愈發(fā)激烈的市場競爭和日益透明的產(chǎn)品定價(jià)，不得不尋找新的價(jià)值來源。
設(shè)備和用戶價(jià)值深度挖掘是企業(yè)智能制造部署的重點(diǎn)領(lǐng)域，尤其是在售后階段，對(duì)出廠設(shè)備和產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測，并進(jìn)行性能分析、預(yù)測性維護(hù)，故障診斷等，為企業(yè)創(chuàng)造更多服務(wù)機(jī)會(huì)。告別從前“一錘子買賣”的模式，延伸企業(yè)價(jià)值鏈。
這些能力的核心均涉及物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)場景的五大要素：“人、機(jī)、料、法、環(huán)”上皆有應(yīng)用，如設(shè)備與資產(chǎn)管理、產(chǎn)品洞察、生產(chǎn)調(diào)度管理和服務(wù)創(chuàng)新。
設(shè)備與資產(chǎn)管理的應(yīng)用場景
通過在設(shè)備上安裝具備感測與聯(lián)網(wǎng)功能的硬件，實(shí)時(shí)采集設(shè)備數(shù)據(jù)并上傳至云，在云端在進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、整理及分析，然后由SaaS系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)的安全機(jī)制和權(quán)限規(guī)則，將數(shù)據(jù)分別發(fā)送給設(shè)備制造商、設(shè)備代理商和設(shè)備用戶（APP+PC)，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)寫入”這3類應(yīng)用。
1、數(shù)據(jù)讀?。喊ㄉa(chǎn)可視化、數(shù)據(jù)報(bào)表等，替代人工點(diǎn)檢和抄表，遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)掌控生產(chǎn)情況，輔助生產(chǎn)管理。
2、數(shù)據(jù)分析：基于設(shè)備數(shù)據(jù)，對(duì)設(shè)備整個(gè)生命周期進(jìn)行全程監(jiān)控，進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)、設(shè)備良品率分析，可以發(fā)現(xiàn)設(shè)備缺陷，改進(jìn)產(chǎn)品。根據(jù)設(shè)備的報(bào)警、預(yù)警情況統(tǒng)計(jì)，提前制定預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃，減少故障率并提高生產(chǎn)效率。
3、數(shù)據(jù)寫入：包括遠(yuǎn)程開關(guān)機(jī)、遠(yuǎn)程調(diào)節(jié)設(shè)備主要運(yùn)行參數(shù)和設(shè)置保養(yǎng)周期提醒時(shí)間等。
產(chǎn)品洞察的應(yīng)用場景
從前，設(shè)備制造企業(yè)往往不太了解自己的產(chǎn)品如何被使用，賣出一臺(tái)就像丟失一臺(tái)設(shè)備。
現(xiàn)在給出廠的每一臺(tái)設(shè)備都安裝云盒，不管這臺(tái)設(shè)備最終在怎樣的工作環(huán)境中投入使用，制造企業(yè)可以通過云盒實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行的數(shù)據(jù)，并存檔動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)設(shè)備進(jìn)行性能分析、預(yù)測性維護(hù)，故障診斷等，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的全生命周期管理。
在分析產(chǎn)品使用情況時(shí)將會(huì)有海量的數(shù)字依據(jù)，得出更加具體和準(zhǔn)確的結(jié)果，縮短研發(fā)周期，提高產(chǎn)品競爭力。
以上，是物聯(lián)網(wǎng)在智能制造趨勢下，為自己找到的“落點(diǎn)”。稻盛和夫說的“現(xiàn)場有神明”指出了問題關(guān)鍵，多去制造業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)場，去了解真正的問題和需求，企業(yè)才能具體、清晰地找準(zhǔn)自己的“落點(diǎn)”。為客戶帶去實(shí)在一點(diǎn)的價(jià)值，在市場上形成不同于競爭對(duì)手的服務(wù)能力。
