工業物聯網技術與產業結合形成新的智慧大腦

智能制造企業通過工業物聯網、大數據及預測性分析，可逐步實現從智能資產管理到資產性能管理（APM）的轉變和提升。工業設備聯網的價值是通過資產的智能化與連接化來確立的。

針對資產性能管理空間，幾乎所有推動預測性分析的新解決方案都是工業物聯網與云化結合的交付模式。依托云的工業物聯網資產分析的真正價值在于，使機器學習算法產生更好的行為模式。從利基型企業到IT平臺企業，純云交付正奠定著工業預測性分析的整個基調。

發展工業物聯網的基礎建設

企業通過工業物聯網，可以提供新的服務，改進產品并打入新的市場，實現產業升級。未來物聯網未必會完全取代互聯網。但在某種程度上，物聯網有潛力形成跨越傳統行業邊界和價值鏈的全新生態系統。在這個過程中，需要發展工業物聯網的基礎建設。

未來的工業制造中，工業物聯網的智能與連接性從監測、控制、優化與自治四個緯度實現一套全新的產品功能。而一個未來工業產品有可能包含這四個方面，每種功能除去其本身價值以外，還為下個階段奠定了基礎。為了加強跨行業協作，中國應投資于一體化通信系統和平臺，并且增加數據傳輸安全網絡的可用性，與此同時，完善對數據共享的監管和指導，促進跨行業生態系統的發展。

加強工業數據與風險的管理

信息化與工業化深度融合，意味著跨領域的全面一體化合作以及大數據信息交叉的融合。從哲學的高度審視，信息本身具有物質的普遍屬性，是客觀存在事物有序性的度量。任何事物只要存在一定的“序”，它就包含著一定的信息。因此，信息是客觀世界對人類的無私“饋贈”。然而，如果信息的安全出了問題，就無法保護信息的價值。

因此，伴隨著工業物聯網的來臨，我們要加強風控與治理。隨著數據所產生的價值驅動被大眾廣為接受，數據所有權及數據共享的問題變得越來越突出。那么究竟是資產設備的制造者，還是用戶擁有數據，目前市場沒有定論。如果我們沿用信息管理的最佳實踐，認同客戶擁有這些數據，那么設備制造者的角色就是配合用戶，以做好數據保管者的工作為主。

推動人才隊伍建設與轉型

能否建立工業物聯網并有效實現中國智能制造，取決于如何建立工業物聯網產學研產業鏈所需要的學習曲線。工業物聯網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。考慮到各種各樣的工業物聯網應用案例與場景，其中也包括新數據源，改變系統架構的數據以及多結構化數據等因素，我們今天的制造企業尚未擁有足夠多具有適當分析與預測等能力的人才。

因此，中國需要擴大工業物聯網相關技術的人才庫并提高理工科人才的質量。企業要加速利用并理解當下市場上工業物聯網的相關信息，不斷去理解并發現其中的共性。而“互聯網＋”為我們提供的一個強大的經濟驅動力就是復合型人才的培養出現。

從互聯網到工業互聯網，從物聯網到工業物聯網，其發展的核心就是通過資產的智能化與數字化，通過網絡連接，實現生產、物流、銷售、服務等全環節的網絡化，最終實現高級人工智能的美好愿望。“即時”看到一條供應鏈上所有的貿易伙伴，將激發新的商業模式以及競爭伙伴關系出現。

工業物聯網已經被各行各業所接受，認知度之高史無前例，其應用前景十分廣闊。制造服務通過互聯網與數字移動平臺，結合生態和軟件的雙定義，正從僵化模式向自主模式轉變。

而工業物聯網技術與產業的結合，最終形成了行業新的智慧大腦。中國的企業管理者和政策制定者可通過推廣物聯網應用試驗、試點和示范項目，來推動工業物聯網發展戰略轉變為現實。

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