工业物联网带来的机遇与重点应用场景有哪些？

5G低功耗广域网等基础设施的加快构建、数以万亿计制造业新设备接入物联网云平台等，都将推动制造业取得新的发展成果，人工智能、边缘计算、区块链等技术加速与物联网融合应用也将成为一大趋势。

工业物联网概念

工业物联网平台是传统工业系统与物联网技术全方位深度融合所形成的工业生态体系，工业物联网平台可以被看作是工业互联网的一部分，也需要用到大数据分析、物联网等技术。目的在于实现对工业数据全面的深度感知，实现设备、系统、平台等数据的实时采集、传输、交换、并通过快速计算处理、建模分析，达到智能感知、风险预测、运营优化，人、设备、技术万物互联。

面临挑战

实现工业物联网平台的建设，信息化平台与技术是不可或缺的内容，整体技术的实现需要高度围绕数据展开，例如：如何实时采集数据、如何保障数据安全、如何兼容不同的系统、平台与设备，都是建设过程中面临的挑战。不仅如此，在涉及工业物联网的业务上，企业是否具备支撑技术的信息化水平、资金能力、业务模式是否可以适应当前的创新，都是需要考虑的问题：

在建立工业物联网之前，各个企业是否具备支撑物联网平台运行的信息化基础设施，例如：覆盖业务的应用、保证数据准确、安全、传输、存储的工具、解决各设备、系统兼容的物联网平台，达到基础的支撑能力；

各个企业当下的业务模式及规模是否一定需要建立工业物联网平台，是否具备相应的IT技术人员去推进、辅助项目的开展，是否具备一定的资金去支撑平台后续的升级优化、是否已经解决当前业务主要问题，可以等待效果的逐步展现

工业物联网平台是否仍在概念阶段或是初步成型阶段，项目成功标杆企业类型及业务模式是否沉淀最佳实践，正确的建设步骤应该是哪些等；

工业物联网平台的技术理念已经提出很长一段时间，但对于类似这种融合多种前沿技术的理念或产品，通常都需要经过一定时间的沉淀，无论是技术上还是实施上，所以工业物联网平台在带来机遇的基础上一定与挑战并存，很多时候需要伺机而动。

工业互联网是新的一次工业革命

从产业角度看，工业革命从蒸汽机、电气化、可编程序控制到计算机信息化，底层的逻辑就是要用信息换能量，就是要用更少的能量处理更多的信息。工厂里早期的手工台账被计算机替代，人工库存管理被机器人+计算机控制的自动库管替代，都是遵循这个原理。所以，从产业的角度来看，物联网一定会大幅度降低工业的能耗，灵活处理来自市场的需要，以最优的方式组织生产、物流和库存（甚至可能消灭库存）。总之，生产效率必定会大幅度提高。

而站在工业的从业者（经营者、管理者）角度来看。工业物联网既是机会也是挑战，如果你能具备属于下一个时代的能力，就能抓住机会。挑战是，物联网除了设备层面的庞大复杂，挑战一般人的理解和心智，另一方面，物联网底层的基本逻辑你如果不通，所有的加持都是属于对手的、属于别人的。

目前主要应用场景

在工业制造领域，物联网在供应链管理、生产过程工艺优化、产品设备监控管理、环保监测及能源管理、工业安全生产管理等环节得到广泛应用。

在能源领域，物联网在数字油田和智能电网等方面的应用已相对成熟，国家电网已开展输变电设备状态监测系统建设，实现对各类输变电设备运行状态的实时感知、监视预警、分析诊断和评估预测。

以工程机械行业为例，三一重工、徐州重工、中联重科等大型企业都通过采用传感技术和M2M等物联网技术，实现机械设备生产状况的实时感知。

重点应用场景之一：设备智能运维

机器约占生产经营成本的15%，全国10万亿市场，为了防止设备突发故障，要购买很多维修备件，33%以上为2年以上的呆滞库存。在工业生产中，突发的停机事件不仅会缩短设备使用周期，而且会造成严重的生产损失和资源浪费，这些设备目前基本靠人工点检和故障维修，预测性维护则可化被动为主动，优化设备管理。

人工智能+工业物联网是未来10年的主战场,感知是数字化和智能的基础, 可以通过“互联网+工业服务”形式打破和重构，并形成万亿级别的工业服务市场。

预测性维护PHM（Prognostics and Health Management ），是降低设备使用成本的主要手段，它是一种集故障检测、隔离、健康预测与评估及维护决策于一身的综合技术。事后维修比事前预防的成本高约 50% 以上。

预测性维护的优势

在设备状态监测手段上，振动监测分析技术应用范围最广。相较于其他监测手段只能“定性”监测故障的缺点，振动监测能够“定量”监测故障的类型，并进行有针对性的预测性维护。