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航空和化学等行业的应用案例是一种尝试，应用路线图已经出现
几年前，物联网激起了人们的兴趣，但也笼罩着不确定性。把传感器、网络和大数据技术整合在一起，这在商业世界中是可行的，但是其真正的潜力、实施和应用案例尚不明确。人们热衷于讨论物联网什么时候才能真正的应用于企业。今天，业界虽然并没有对物联网的应用做出界定，而制造商已经大规模采用物联网了。安静但是稳步地，物联网正在重塑制造过程。
航空和化学等行业的应用案例是物联网实际应用的一种尝试。物联网应用的路线图已经初步形成。它通常从企业资产管理（EAM，Enterprise Asset Management）开始，由此，沿着可见性和自动化这条线继续前进，未来更具革命性。
虽然个别公司将采用不同的方法来实验和部署物联网，但我们可以把物联网走向成熟的历程大致分成四个阶段：
1.企业资产管理：EAM是通过使用软件从整体上管理企业资产的方法。物联网已经在“资产绩效管理”方面发挥作了用，通过物联网传感器和网络来了解和预测设备何时需要进行维护，从而降低风险。
物联网技术应用于工业机械设备，公司可以访问有关性能、工作负载、压力和许多其他重要变量的实时数据流。分析这些数据，可以把导致设备故障的因素（包括天气和温度等外部因素）关联起来，从而主动安排维护，以避免出现高成本的宕机。
很多制造企业都可以参考这样的应用案例，开始物联网的应用。主动维护和实时性能调整能够立即降低成本，并有助于优化产出和效率。把实施物联网纳入EAM更大目标中的制造商最终可以回答以下问题：哪些设备在不久的将来最有可能需要维护？我们如何调整工作负载以优化产出，同时减小压力？哪些外部因素是导致失败的主要原因，我们怎样才能更好地控制它们？
2.货币化担保绩效：将资产绩效管理进一步推进，物联网不仅能防止失败，而且还能确保产出。主要利用物联网实现货币化销售的公司将能够创造新的商业模式——签订能够确保其产业资产实现增长的合同。
像GE这样的公司已经与制造客户采取了这种做法。如果执行的良好，这对于买卖双方是双赢的。设备公司可以使用物联网来增加新的收入来源，而实施“智能”机械设备的制造商可以确信他们的投资将带来切实的结果。盈利是最终的关键指标。物联网带来的绩效将直接与成本节约和效率相关联。
3.通过应用程序实现可定制物联网解决方案：当像iPhone这样的智能手机首次亮相时，其硬件令人刮目相看——集成了摄像头和互联网功能的触摸屏有很大的发展潜力。但是，直到出现了应用程序市场后，智能手机才真正发挥出革命性的作用。
物联网也类似。具有传感器和网络功能的智能硬件和机械设备也是令人刮目相看，但只有出现了利用这些功能的软件，以及支撑它们的庞大数据网络后，才能让物联网在制造业中真正发挥出其潜在价值。
定制解决方案是最大的福音。智能手机制造商和笔记本电脑制造商可能会共用一些工业物联网设备，而每个制造供应链都可以通过一系列用于优化其特定流程的定制应用程序来提供支持。
这方面重要的因素是，就像智能手机应用程序是在已有的平台（iOS或Android）上一样，定制的物联网应用程序将存在于已有的数据网络之上，这些数据网络连接制造供应链的各个部分。这样的优点是公司可以开发定制解决方案，而不会遇到数据孤岛以及部门与供应链合作伙伴之间不相容的问题。
4.制造自动化的进步：对物联网最初的关注是从设备中获取信息。物联网让可见性越来越好，意味着能够更深入地了解流程，更有机会提高效率，降低成本。但是，物联网应用最成熟的阶段将是双向信息流。
制造商不仅能深入了解设备，而且能够把信息回送给它们，修改设置、订单、操作，所有这些都是安全、远程地进行。把信息和控制联系起来，将允许采用能够提高绩效的大数据分析和机器学习算法，根据实时状态，自动调整操作。
因此，物联网设备将成为存在于网络、大数据和机器学习云中的智能制造系统的眼睛、耳朵和四肢。最终，我们将获得实时数据、分析和控制之间的所有反馈。
向这些阶段的迈进可能不会一帆风顺。在向成熟的物联网迈进的历程中，不同的制造商将经历不同的阶段。但最终，实际数据全面自动的循环是物联网在行业中的终极目标。
这里介绍了一个展示这种反馈循环的场景。
根据某些数据，一家制造商注意到某一设备的生产压力很大，因为它要大批量地制造某一部件。为了避免出现故障，制造商决定将该部件的生产切换到另一设备，以减轻负载。
生产变更请求经过供应链网络，经大股东批准后，以数字方式进入制造中心。然后，变更单直接被下到将要执行新任务的设备上。该设备与原来的设备相互协调——这些设备可能位于世界各地，以确保生产的平稳切换，确保生产的部件总量能够达到原来的要求。
大数据分析考虑两件设备的工作负载、生产压力和性能、货物的最终目的地，以及调整后的运输成本、交货时间和总利潤。然后，整个系统自动优化操作，通过向智能制造设备推送控制变更，开始改变生产。所有这些操作都是通过公共数据网络进行连接的，因此，所有相关的股东都会清楚这些操作，了解有关变更的最新信息。
这就体现了物联网在行业应用中的自动化、革命性的潜在价值。这种端对端物联网优化生产流程的关键先决条件之一，是拥有能够将制造供应链的所有部分连接在一起的数据基础架构。这就是网络发挥其关键作用的地方。不再依靠谷歌和亚马逊等需要控制大规模数据网络的大型技术公司。
从制造商到零售商的每一个人都需要连接到他们的部门、供应商和贸易伙伴。一旦这样，会更容易尝试各种小规模的物联网项目。
到2025年，物联网技术全球总价值可达到6.2万亿美元。而那些想要采取行动的企业已经开始投资于未来了。
原文网址：
http：//www.networkworld.com/article/3186860/internet-of-things/iot-in-manufacturing-the-four-stages-of-maturity.html
几年前，物联网激起了人们的兴趣，但也笼罩着不确定性。把传感器、网络和大数据技术整合在一起，这在商业世界中是可行的，但是其真正的潜力、实施和应用案例尚不明确。人们热衷于讨论物联网什么时候才能真正的应用于企业。今天，业界虽然并没有对物联网的应用做出界定，而制造商已经大规模采用物联网了。安静但是稳步地，物联网正在重塑制造过程。
航空和化学等行业的应用案例是物联网实际应用的一种尝试。物联网应用的路线图已经初步形成。它通常从企业资产管理（EAM，Enterprise Asset Management）开始，由此，沿着可见性和自动化这条线继续前进，未来更具革命性。
虽然个别公司将采用不同的方法来实验和部署物联网，但我们可以把物联网走向成熟的历程大致分成四个阶段：
1.企业资产管理：EAM是通过使用软件从整体上管理企业资产的方法。物联网已经在“资产绩效管理”方面发挥作了用，通过物联网传感器和网络来了解和预测设备何时需要进行维护，从而降低风险。
物联网技术应用于工业机械设备，公司可以访问有关性能、工作负载、压力和许多其他重要变量的实时数据流。分析这些数据，可以把导致设备故障的因素（包括天气和温度等外部因素）关联起来，从而主动安排维护，以避免出现高成本的宕机。
很多制造企业都可以参考这样的应用案例，开始物联网的应用。主动维护和实时性能调整能够立即降低成本，并有助于优化产出和效率。把实施物联网纳入EAM更大目标中的制造商最终可以回答以下问题：哪些设备在不久的将来最有可能需要维护？我们如何调整工作负载以优化产出，同时减小压力？哪些外部因素是导致失败的主要原因，我们怎样才能更好地控制它们？
2.货币化担保绩效：将资产绩效管理进一步推进，物联网不仅能防止失败，而且还能确保产出。主要利用物联网实现货币化销售的公司将能够创造新的商业模式——签订能够确保其产业资产实现增长的合同。
像GE这样的公司已经与制造客户采取了这种做法。如果执行的良好，这对于买卖双方是双赢的。设备公司可以使用物联网来增加新的收入来源，而实施“智能”机械设备的制造商可以确信他们的投资将带来切实的结果。盈利是最终的关键指标。物联网带来的绩效将直接与成本节约和效率相关联。
3.通过应用程序实现可定制物联网解决方案：当像iPhone这样的智能手机首次亮相时，其硬件令人刮目相看——集成了摄像头和互联网功能的触摸屏有很大的发展潜力。但是，直到出现了应用程序市场后，智能手机才真正发挥出革命性的作用。
物联网也类似。具有传感器和网络功能的智能硬件和机械设备也是令人刮目相看，但只有出现了利用这些功能的软件，以及支撑它们的庞大数据网络后，才能让物联网在制造业中真正发挥出其潜在价值。
定制解决方案是最大的福音。智能手机制造商和笔记本电脑制造商可能会共用一些工业物联网设备，而每个制造供应链都可以通过一系列用于优化其特定流程的定制应用程序来提供支持。
这方面重要的因素是，就像智能手机应用程序是在已有的平台（iOS或Android）上一样，定制的物联网应用程序将存在于已有的数据网络之上，这些数据网络连接制造供应链的各个部分。这样的优点是公司可以开发定制解决方案，而不会遇到数据孤岛以及部门与供应链合作伙伴之间不相容的问题。
4.制造自动化的进步：对物联网最初的关注是从设备中获取信息。物联网让可见性越来越好，意味着能够更深入地了解流程，更有机会提高效率，降低成本。但是，物联网应用最成熟的阶段将是双向信息流。
制造商不仅能深入了解设备，而且能够把信息回送给它们，修改设置、订单、操作，所有这些都是安全、远程地进行。把信息和控制联系起来，将允许采用能够提高绩效的大数据分析和机器学习算法，根据实时状态，自动调整操作。
因此，物联网设备将成为存在于网络、大数据和机器学习云中的智能制造系统的眼睛、耳朵和四肢。最终，我们将获得实时数据、分析和控制之间的所有反馈。
向这些阶段的迈进可能不会一帆风顺。在向成熟的物联网迈进的历程中，不同的制造商将经历不同的阶段。但最终，实际数据全面自动的循环是物联网在行业中的终极目标。
这里介绍了一个展示这种反馈循环的场景。
根据某些数据，一家制造商注意到某一设备的生产压力很大，因为它要大批量地制造某一部件。为了避免出现故障，制造商决定将该部件的生产切换到另一设备，以减轻负载。
生产变更请求经过供应链网络，经大股东批准后，以数字方式进入制造中心。然后，变更单直接被下到将要执行新任务的设备上。该设备与原来的设备相互协调——这些设备可能位于世界各地，以确保生产的平稳切换，确保生产的部件总量能够达到原来的要求。
大数据分析考虑两件设备的工作负载、生产压力和性能、货物的最终目的地，以及调整后的运输成本、交货时间和总利潤。然后，整个系统自动优化操作，通过向智能制造设备推送控制变更，开始改变生产。所有这些操作都是通过公共数据网络进行连接的，因此，所有相关的股东都会清楚这些操作，了解有关变更的最新信息。
这就体现了物联网在行业应用中的自动化、革命性的潜在价值。这种端对端物联网优化生产流程的关键先决条件之一，是拥有能够将制造供应链的所有部分连接在一起的数据基础架构。这就是网络发挥其关键作用的地方。不再依靠谷歌和亚马逊等需要控制大规模数据网络的大型技术公司。
从制造商到零售商的每一个人都需要连接到他们的部门、供应商和贸易伙伴。一旦这样，会更容易尝试各种小规模的物联网项目。
到2025年，物联网技术全球总价值可达到6.2万亿美元。而那些想要采取行动的企业已经开始投资于未来了。
原文网址：
http：//www.networkworld.com/article/3186860/internet-of-things/iot-in-manufacturing-the-four-stages-of-maturity.html