工業物聯網(IIoT)和大數據已然是本次漢諾威核心。微軟CEO薩提亞在本次漢諾威工業博覽會上的講話提到，微軟會利用獲取的數據來優化制造業，最終實現“智能系統”。雖然與工業4.0相比，在博覽會上IIoT與智能制造幾乎微不足道，但我們已經看到通過IIoT與大數據，全球IT與制造業產業相結合似乎已初露端倪。
博覽會所展現的IIoT與工業4.0依然是概念十足，全球IT巨頭與制造業供應商所展示的應用功能已向著這一愿景邁出了實實在在的一小步。物聯網(IoT)平臺從世界各地洶涌而來。包括極具影響力的IIoT平臺SSG在內，供應商普遍認為他們可以通過自己的物聯網平臺解決其客戶問題。而市場似乎更期待快速整合，供應商應該在多平臺的基礎上開發應用，重新進行定位。
一、供應商的核動力是：數字轉型
IIoT平臺引起無數供應商的關注是因為工業物聯網平臺的構成自身就是一個多元化的整合以及不同元素之間相互探索的平臺。通過海量的傳感器使得設備可認知，通過不同的通訊協議讓機器與機器交流M2M，基礎設施與配置成為數據的承載，而管理是其中另一個核心元素把這一切動態實時展現在我們面前。
制造業涉及從原材料采購到產品生產和銷售等進銷存各個環節，復雜的生產加工流程使得制造業對信息化系統依賴很深。但由于種種原因，一直以來制造企業并沒有最大程度發揮信息化的價值。構建工業物聯網平臺的核心基礎之一是設備資產管理與資產性能的管理變革。機械與設備狀況、設備資產性管理及維修優化是三大關注焦點。GE在Predix平臺上發布了全球第一個商用資產性能解決方案成為了數字化轉型的代表之作。
企業資產管理以及資產性能管理對于目前制造業的轉型和升級關鍵點。對每一種資產類型，我們都需要能夠自動訪問、捕獲所有要求等級的詳細信息。當我們對所有的流程、系統、廠房，實驗室，和資產以及相關子部件運行健康和能耗進行實時監測的時候，我們所捕獲數據和實現的效率會遠遠高于通過豎井流程或系統。有了這樣的能力，企業才能評估資產績效，延長資產壽命，簡化資產設備管理流程。資產管理設備顆粒度，支持狀態監控，以及工業資產大數據為實現這些目標提供了一種系統的方法：
資產設備顆粒度
我們可以通過顆粒度級別的深淺，以及評估資產績效的方式，來衡量其可靠性，決定是否需要延長資產生命周期，或將部分載荷轉移至其他設備以節省開支。通過動態轉移，企業將減少不必要的磨損，浪費，能耗，避免流程中其他浪費和設備低效問題。
資產狀態監控
設備在啟動時候，就可能因為性能監控不充分而遇到嚴重故障。通過設備狀態監控，系統可以自動在設備退化或超過預定基準時第一時間發出警告，然后立即運行校正動作。以電力行業為例，我們可以通過系統，從能源或燃料消耗上維護信息，以設備退化偏離正常電力設備消耗趨勢的標準偏差位置點時，對即時報警立即做出反應。使用能夠全局狀態監控和報警的設備智能管理解決平臺，大幅提高運營效率，節省更多開支。通過預防性和預測性維修監控和服務，實現維護成本和企業績效間的最優平衡。
全面的資產大數據
各組織通常都使用獨立的部門系統來管理生產設備計劃、采購，項目建設，和維修任務等事務的數據，由于豎井的問題，造成的信息共享不足，導致設備采購不準確，延遲，計劃性維修較差或其他降低設備效率，反而增加成本。
二、開發和實施是你我心口永遠的痛
達索系統的3D建模，商業數據，虛擬星球等科技產品讓人們敬畏。本次漢諾威工業博覽會上，兩家重量級的企業，達索系統與埃森哲咨聯合公布了一款在工業數字轉型中，企業的開發與實施的產品和方案。開啟了IT在制造業開發與實施新探索之路。
解決方案以CPS理念為基礎，針對非重復性制造企業設計，把工程和生產現場與數字技術相結合，三階段的方案，從創建打造產品所需的計劃中的組裝順序做為開始，然后協助創建及優化，為車間工人制定操作計劃，最后創建預設系統，供車間工人生產期間參考。希望這樣的方案及產品，可以讓制造開發與實施再也不是你我胸口永遠的痛。
智能制造是機械工程，機械制造生產與信息技術相融合的地方。自2015年漢諾威工業博覽以來，IT企業是集成工業網絡的核心部分方向越來越明確。以IT為基礎的自動化全面解決方案吸引了不少全球IT重量級企業的參與。除了微軟，華為，IBM等之外，在本次漢諾威另外一個可謂大出風頭的IT巨頭當數思科CISCO。
思科借助漢諾威工業博覽會這一良機，宣布今年將在柏林舉辦第四界世界物聯網論壇。除了與基于云的IoT平臺服務Cumulocity的合作方案之外，對于工業以太網標準—Profinet的支持可謂畫龍點睛。IT與制造業相結合已初露端，信息化IT企業與制造行企業都要感謝工業物聯網的發展，在自動化，信息融合管理，工業物聯網安全等多方面有著更加廣闊的融合空間。
三、IIOT與智能連接資產人才學習曲線
雖然按照MIT的KevinAshton教授首次提出相關概念，物聯網發展至今有超過了25個年頭。但是工業物聯網對很很多人來講，還是一個全新的概念，這主要有兩個方面的緣由，其一，鮮有專家或商業機構明確地表達出關于工業物聯網(IIoT)的價值取向。其二，市場信息主要都集中在特定行業所涉及的具體案例，缺乏全面性。
如何建立工業物聯網的產學研的產業鏈所需要的學習曲線是未來是否可以建立工業物聯網，有效實現中國智能制造的當務之急和長期的工作。
我們首當其沖的是要加速利用并理解當下市場上的所有相關工業物聯網的信息，不斷去理解并發現其中的共性。一旦理解了，就有能力馳騁其間，從而得到預算資金探索自己的試驗項目。這是理解IIoT和智能連接資產如何改善操作的良好開端。
當我們缺乏符合要求的必要資源的時候，從內部技術精湛的員工隊伍入手，在現有的人員身上投資，建立了內部專業技能是我們目前所了解的新技術培育的基本規律。數據科學家可以來自與統計與數字學科的專家們，結合制造資源擁有所需的技能組合，可以用來快速學習新的概念和技術。繼而應用分析學及行業知識，發現機會，實現中國智能制造2025的落地和發展。
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本文標題：工業物聯網與中國智能制造的當務之急
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