工業物聯網的價值與意義

　　（一）物聯網價值的來源及體現

　　物聯網幾乎可以把任何物體轉化為有關該物體的信息源。它創造了一種區別產品和服務的新方式以及能夠自主管理的全新價值源——信息及洞察力。

　　物聯網使制造企業的競爭領域不僅限于產品功能及服務，而且擴展到通過使用這些產品或服務所創造的信息和數據。在清晰的戰略指引下，數據分析可以幫助企業將物聯網產生的信息轉化為有意義的洞見，幫助決策者更清楚地了解他們的客戶、產品和市場，繼而協助企業開發新產品、服務和商業模式。如下圖，以產品和服務的形式創造價值造就了“價值鏈”的概念，即企業將輸入轉化為輸出的一系列活動以及活動的順序。同樣，充分發揮物聯網的潛力有助于形成一個能獲取一系列活動以及活動順序的框架，企業由此通過信息創造價值，即“信息價值環路”。信息價值環路始于在全新環境中創造和交互信息。傳感技術讓一切行為都能產生信息，即“創造”階段。網絡（一般由通信服務供應商和管理）將“創造”和“交互”階段連接起來，釋放信息，激活閉環剩余環節。在兩者的接合處外延了新形式和合作機遇。需注意的是，信息價值環路是一個閉環，即行為——現實世界中物體的狀態或行為——產生信息。而后這些信息將被用于預知未來的行為。對于使閉環完整并創造價值的信息，它將會經歷閉環內各個階段，且每一個階段都由特定的“技術”推動。創造信息的“傳感器”會監控每一次行為。這些信息經過“網絡”實現交互，而后技術、法律、監管或者社會的“標準”使它們跨越時空聚合到一起。“外延智能”是獲取用與分析信息的各種形式分析支持的通用術語。信息價值環路最終由“外延行為”技術完成，這些技術能引發自動化的自發行為或以一種能夠改進行為的方式形成人類決策。

　　物聯網大幅降低設備個別運算和數據儲存的成本，更顛覆以往對于商業價值的定義與框架，我們可以從財務指標、運營指標、企業績效改善指標來思考物聯網所開啟的商業價值和機會。從財務指標來看，公司的收益、支出和資產維持了它的運營平衡，但大部分公司的管理方式都在于減少開銷、提高資產效率、較低負載等，而并非去發現如何經由創新方案開拓收入來源。從運營指標來看，公司的財務指標變動可以了解一間公司的三大核心營運流暢：客戶生命周期、產品生命周期和設備生命周期。目前大部分企業在物聯網上的投資專注于設備生命周期。對于客戶生命周期及及產品生命周期，智能型的聯網設備不但可以提供新的分析與性能，更可以有效管理公司如何發展客戶和產品，甚至詳細地知道客戶存在周期、產品及相關收入和利潤等細節。從企業績效改善來看，目前物聯網解決方案大多被應用在特定的事件，像是減少庫存或是機器故障等。只有一小部分是從物聯網分析出的數據去改善整體生產流程和產品設計。若欲善用物聯網解決方案應延長績效改進的期限，針對長期性的改善，而非專注在單一交易上，如此企業才能對比過去與未來的績效，并做一個持續性的增值。

　　通過以上三個維度的分析，物聯網商業價值將以效率提升、業務成長和風險管理提升為體現，無數的益處都可以歸于其下。

　?。ǘ┕I領域的價值

　　物聯網與工業物聯網、工業4.0的概念既有交集也有差異。物聯網強調的是將生活和生產中一切硬件設備的連接；工業物聯網是指在工業環境下，生產設備和產品的連接；工業4．0則涵蓋整個制造生態系統。

　　隨著工業化與信息化的深度融合，企業內部及企業間生產控制系統和生產管理系統互聯互通的需求漸增，通過接入網絡進而達到提高產品質量和運營效率的需求更為強烈，工業物聯網應運而生。

　　工業物聯網將生產過程的每一個環節、設備變成數據終端，全方位采集底層基礎數據，并進行更深層面的數據分析與挖掘，從而提高效率、優化運營。

　　與物聯網在消費行業的應用不同，物聯網在工業領域的基礎已經存在了幾十年。如過程控制和自動化系統、工業化以太網連接和無線局域網（WALN）等系統已經在工廠運行多年，并接連可編程邏輯控制器（PLC）、無線傳感器和射頻識別技術標簽（RFID）。但是在傳統工業自動化環境下，一切都只是發生在工廠自己的系統里，從來沒有與外部世界連接。

　　工業物聯網應用現狀

　　制造企業普遍認同工業物聯網的重要性，但尚未形成清晰的物聯網戰略。根據Deloitte2016年調查顯示，89％的受訪企業認同在未來五年內工業物聯網對企業的成功至關重要，72％的企業已經在一定程度上開始工業物聯網應用，但僅有46％的企業制定了比較清晰的工業物聯網戰略和規劃。

　　與物聯網在消費領域近乎從零開始的情況不同，傳感器、PLC等物聯網技術已經在工業領域存在了幾十年。這也是為什么多數受訪企業認為自己已經在一定程度上開始工業物聯網應用的原因。但目前制造企業物聯網應用主要集中于感知，即通過硬件、軟件和設備的部署收集并傳輸數據，這只是物聯網應用的開始。由于工業物聯網整體解決方案設計和實施的復雜性，雖然深知物聯網戰略的重要性，很多企業還不確定自己是否做好準備，也尚未形成工業物聯網的清晰戰略。

　　制造企業仍處在數據應用的初級階段，從“后知后覺”到“先見之明”尚需時日。工業物聯網是數據驅動的產業。如工業傳感器實時采集設備及生產線上的溫度、壓力、振動等信息，匯集成海量數據，再通過挖掘分析、處理、應用，最終實現價值創造。典型應用包括故障預測、遠程診斷、工業生產線分析、能耗優化等諸多方面。

　　正如前文所述，數據采集只是“信息價值環路”發揮作用的開始，如何分析和利用所采集到的海量數據支持決策才是價值創造的重點。我們的調查發現，企業目前仍處在數據應用的感知階段而非行動階段。大部分企業利用采集到的數據解釋歷史表現的規律和根本原因，僅有少部分企業開始將數據用于預測性分析指導企業行動。

　　更深層次的工業物聯網應用需要企業改變利用數據的方法——從“后知后覺”到“先見之明”。企業需要思考除了利用從各種傳感器采集到的數據解釋歷史業績的規律和根本原因，企業如何利用數據驅動后臺、中間和前臺業務流程改善？未來什么樣的產品和服務可能帶來新的收入？什么樣的物聯網應用可能開拓新的市場。

　　工業物聯網的未來發展趨勢

　　未來企業工業物聯網應用的重點由設備和資產轉向產品和客戶。工業企業借助物聯網實現業務成長的主要途徑包括新的產品和服務和更緊密的客戶關系。為了開發更具吸引力的產品或提升現有客戶關系，企業將需要大量產品和客戶的相關信息支持。目前工業企業所獲得的產品和客戶的信息量遠少于資產和設備的信息量，在效率提升和業務成長的雙重訴求驅動下，未來企業工業物聯網應用的關注度將由設備和資產轉向產品和客戶。

　　數據能力提升將以數據分析計算能力提升為投資優先選擇。物聯網的整體突破不僅依賴于硬件能力和商業模式創新，算法與數據同樣不可或缺。中國制造企業多年基于應用研發積累了大量經驗數據，如果將這些數據提取并模型化，形成可實用的專家算法，數據將變成具有良好盈利能力的金礦。