生产力三要素 盘点：工业互联网的三大基本要素和五大特点

工业互联网的三个基本要素

智能机器:用全新的方式，用先进的传感器、控制器、软件应用，连接现实世界的机器、设备、团队、网络。高级分析:运用基于物理的分析方法、预测算法、自动化与材料科学、电气工程等重点学科的深厚专业知识，了解机器和大型系统的运行模式。人员:建立员工之间的实时连接，连接各种工作场所的人员，支持更智能的设计、操作和维护，以及高质量的服务和安全。结合这些要素将为企业和经济体提供新的机会。例如，传统的统计方法使用历史数据收集技术，通常将数据、分析和决策分开。随着先进系统监控和信息技术成本的下降，工作能力大大提高，实时数据处理的规模也大大提高。高频实时数据为系统运行提供了新的视角。

工业互联网发展的关键驱动力

我们需要不懈努力促进技术创新，同时增加对配置必要的传感器、测试设备和用户界面系统的投资。投资将成为加速实现技术改造的基本条件。工业互联网能带来多大的效率和便利，就看它的发展速度了。部署工业互联网的成本将取决于行业和地区。然而，人们普遍认为，这一技术领域的投资成本最终会获得正回报。

强大的网络安全体系，有效管理易受攻击的链接，保护敏感信息和知识产权。建立庞大的人才库，包括新的交叉人才，如机械与工业工程相结合形成新的“数字机械工程师”，创建分析平台和算法的数据专家，以及软件和网络安全专家。培训员工掌握相应的技能，有助于保证创新，创造更多的就业机会，促进生产力发展。工业互联网是一个需要投入人力物力的项目，但它将彻底改变我们的工业发展和生活方式，促进人脑和机器的互动和融合。

工业互联网的五大特征

1.工业数据的特征

传统的工业企业数据不仅在企业之间划分，而且在同一企业的生产、设计、研发、管理和运营中也是划分的。所谓工业互联网，是基于各种网络互联技术，从工业设计、技术、生产、管理、服务到企业从成立到结束的整个生命周期，串联在一起的。整个工业系统将被赋予描述、诊断、预测、决策和控制的智能功能。

2.工业分析能力变了

传统的“端管云”模式难以应对日益增多的工业物联网终端，无法保证工业生产控制的实时性和可靠性。未来的工业分析能力将是“云计算+边缘计算”。云计算侧重于非实时、长周期数据的大数据分析，支持周期性维护和业务决策，边缘计算侧重实时、短周期数据分析，支持本地业务的实时智能处理和执行。

3.工业价值的变化

基于工业数据，工业设备制造商的利润点将从“专注于产品销售和维护”转变为“专注于提供基于数据的多维生产服务”。

4.产品生命周期管理的变化

基于工业互联网技术获得的工业数据，数字孪生技术成为发展的焦点。未来，产品将从传统的产品生命周期管理转变为从R&D、生产到使用的数字双生应用场景，从而实现产品全生命周期的虚拟世界形象，提升全生命周期管理能力。

5.产品供应链的变化

传统的供应链管理局限于流程关联，缺乏数据驱动带来的整体价值传递和增值服务，导致企业同质化利润率下降、供应链协调效率低下、职能管理对核心业务流程的制约、信息共享性差等瓶颈。工业互联网可以实现产品实时数据的采集和管理，基于实时数据实现供需双方的准确匹配，实现供应链的有效动态管理和控制。

在国家和企业的重视下，2017年，国务院正式发布《关于在“互联网+”中深化工业互联网发展的指导意见》，提出提升工业互联网产业供给能力，不断提升我国工业互联网发展水平，进一步推进“互联网+”，形成实体经济与网络互促共进的良好格局。未来，中国的工业物联网将继续加速发展。