在过去的30年里，我们的生活方式发生了翻天覆地的变化。信息技术的发展将人们连接在一起，改变了我们的工作方式，也极大地提高了我们的生活质量。同时，工业界也在经历一场前所未有的变革，那就是物联网（Internet of Things，简称IoT）技术的发展和普及。IoT技术正在逐渐改变着传统制造业的生产方式，使得工业界的运作变得更加高效、精准，同时也为企业的创新和发展带来了新的机遇。

三十年前，如果你是美国高性能阀门制造商的调度经理，你的日常计划安排得非常缓慢。与合作伙伴的沟通需要通过电话、传真或邮件进行。员工手动记录库存并检出运送货物。定期的维修队伍靠人眼检查，司机可以通过双向无线电联系，如果他们足够接近，但在许多情况下，传递关于特定货物或新的接收位置的信息的唯一方法是让司机定期通过打电话进行核查。

这些低效率存在于供应链上下游，从工厂到客户设施。这种落后的方式容易出现延误，成本高昂。然而，时代已经变了。现代工业如今依靠先进的机械、先进的软件和通信技术，以及强调精益库存和集成供应链的现代管理技术。

但还有一个趋势：建筑、工厂设备、车辆、仓库、托盘和工人本身正在越来越多地与网络相连。设备的范围从微小的环境传感器到复杂的工业机器人。它们使用的网络可能是有线或无线的。一些低功耗设备将使用电池供电或使用以太网供电（Power over Ethernet，简称PoE）。

其他人都必须将设备插入或连接到建筑物的电气系统中。许多设备都配备了固件，可以通过远程更新或重新编程来完成。简而言之，传感器、控制器和专用设备现在都位于网络边缘，它们分配唯一的IP或网络地址，收集数据并执行大量通知和扩展企业能力等任务。这就是工业互联网（IIoT），它将改变制造业、交通运输、建筑工程、采矿和能源等行业。

仍然以高性能阀门制造商为例。在过去的某个时期，管理人员通常需要在到达仓库后才能请求新的库存，并需要某人手动计数。新零件的订单通过传真的方式或快递邮件发送给供应商，每端还需要少数人处理文书工作和会计。然而，今天的同一家公司可以实现对库存的实时监控，这要归功于工业互联网技术，例如配备了射频识别（RFID）的托盘追踪以及使用摄像头和重量传感器计算现有部件数量的功能强大的仓库。这些数据会被集成到企业资源计划（ERP）和其他软件系统中。当某个零部件的供应下降到一定水平时，系统会自动将订单提交给供应商以进行补充。员工很少需要参与下订单的过程，从而加快了整个供应链的出货速度，并降低了劳动力的需求，取代了过去的手动和高接触式的工作流程。

IIoT（工业物联网）带来了更高的效率，并扩展到了成品阀门的运输环节。过去，卡车司机需要依赖电话亭和纸张清单进行检查，但现在，公司使用的IT系统利用优化模型确定最有效的运输车队，实时追踪产品在全国各地的运输情况，并将实时数据反馈至总部。通过移动应用程序或连接至网络的其他设备，这些信息能即时传递给驾驶员。同时，启用RFID技术的托盘在离开仓库时即可被跟踪，并在装载到卡车上后自动在客户接收中心登记。

车载传感器作为电子测井设备（ELD）系统的一部分，能够监控车速和驾驶时间，甚至能监测到单个驾驶员使用制动器的频率。这样的做法不仅有助于节省燃料、提高驾驶员的安全性，还能降低空闲资源的消耗。当某个卡车司机出现危险的操作行为或者连续驾驶过长时间时，系统会及时提醒驾驶员并向调度员发出通知。此外，ELD系统完全符合联邦对司机的监控要求，取代了以往需要每天填写纸质日志的方式。

IIoT技术还可以实现更高效的 fleet maintenance（车队维护）。车载传感器并非将卡车直接带入维修店进行定期维护，而是可以在发现问题时及时向车队经理发出警告。这样，卡车可以被固定或重新分配到更加容易驾驶的路线，从而减少紧急维修和运输延误。

类似的转变正在各行业中发生。例如，德国汽车零部件制造商利用物联网（IoT）等先进技术来管理和优化其供应链及制造设施。在美国，为海军建造潜艇的造船厂则依赖射频识别（RFID）传感器、设备和天线网络，以便追踪工具使用和数万个部件。北美电力公司则运用高分辨率传感器监测电网性能，并积极与附近公用事业和地方当局协作，预防停电等问题。在西澳大利亚的一个矿区，大型无人驾驶挖掘机通过安装摄像头和数百个传感器实现了产量的提升和安全的增强。

尽管物联网（IIoT）技术已在十多年前出现，但与信息技术（IT）革命前的IT概念有所不同。如果IT将人、数据和业务系统相连接，那么IIoT将进一步发展，为分散的传感器和机器网络提供互联网协议（IP）连接，从而提高生产力并为企业带来新的洞察。这一趋势背后的驱动因素是什么呢？显然，最新的创新技术和应用趋势使IIoT成为可能。据咨询公司普华永道（PwC）预测，有几个关键因素推动了IIoT的发展：价格低廉的新型传感器、更快的处理器、更便宜的存储设备以及可集成的开放式平台。供应商和合作伙伴也在大力推广IIoT的使用。

IIoT不仅仅是关于技术的陈述。普华永道的美国工业产品负责人罗伯特·麦卡特（Robert McCutcheon）表示，许多公司将不仅致力于降低成本，同时还要加快生产和交货速度，并将这视为增长的基石和有效竞争的手段。

McCutcheon指出：“物联网（IoT）主要推动了来自CEO和董事会的变革。”这已经成为会议室中讨论颠覆性和竞争的热门话题。许多讨论都围绕这个主题展开：“我们的竞争对手会在技术层面做出什么行动？客户又会从技术角度做出什么样的反应？我们在过程中可能会面临哪些颠覆性的挑战？我们有哪些机会可以利用和影响市场呢？”对于IT经理来说，物联网的浪潮正在改变他们的传统角色。在实施物联网技术的公司中，IT部门不再局限于服务器机房或桌面支持。相反，IT越来越被视为关键的合作伙伴，因为设备和传感器在现场进行活动。的确，采用物联网代表了系统和流程、知识中心的重新分配。IT经理和员工，以及制造、运营、分销和供应链管理方面的同行必须摆脱困境，实施物联网技术并获得收益。这对一些人来说可能不舒服，特别是在传统孤立环境中放弃权力和分享数据。目前，正在利用物联网的工业企业主要是为了提高效率。简化和连接平台是物联网集成的主要目标。在乔治亚理工学院制造业物联网研讨会上，研究所工业信息系统中心主任Andrew Dugenske列举了一些可能被物联网解决的问题：资产和库存管理、产能和性能监测、质量分析、实时提醒、安全和合规、吞吐量监测以及仓库优化。Dugenske认为，公司文化对一个团队是否实施物联网有着重大影响。他指出：“能够欣赏到物联网的好处并愿意投入新技术的公司将获得及时的回报和竞争优势。”

“延迟实施的公司将处于难以克服的不利地位。” 当然，随着越来越多的公司转向IIoT，他们将在设计和实施基于IIoT的系统方面面临越来越大的挑战，这将需要更多的合格人才。麦卡锡（McCutcheon）表示：“这需要新的技能，这些技能在传统制造环境中并不存在。” 为此，公司可以与当地及职业中心等外部利益相关者合作，以培养能在未来工厂工作的技术人员。然而，麦卡锡警告说，企业还需克服一个感知上的差距。他指出：“从历史来看，制造业并不一定是科技含量最高的环境。” “制造商需要改变这种观念，因为现在一些技术上最先进的工作正在出现，因此这也是吸引人才的一个途径，而不仅仅局限于。”

IIoT系统产生了令人惊叹的数据量。配备IIoT系统的石油钻井平台一天内可以产生高达8TB的数据。而配备IIoT传感器的各类运输设备则更加多样化，从汽车（每日运行数据达到1PB）到喷气式飞机（每个波音737发动机每分钟产生333GB的数据）。随着越来越多的公司建立其IIoT基础设施和更多传感器投入使用，数据量还将持续增长。

如何处理如此庞大的数据量呢？如果我们的最终目标是通过数据传输、处理、汇总、可视化和存储来简化操作，通知管理人员并产生可操作的见解，那么数据就需要得到妥善处理。IT需求非常大。一个配备了单一IIoT的建筑物或车辆可能会有成千上万的传感器和设备通过无线或有线网络进行连接，并向外发送数据。数据可以在车间、远程园区或车辆控制系统中通过芯片或专用硬件进行处理。

数据还可以通过API或定制软件进行转换和共享，或者存放在存储器里。当这样的系统扩展到整个公司，包括其核心园区、卫星设施、合作伙伴位置、远程站点、车队和员工设备时，IIoT具有庞大的数据维度。这意味着需要大量数据方法来确保数据的有效使用，例如转向基于云的应用程序和存储。如果企业没有充分利用他们所拥有的数据，将面临真正的风险。麦肯锡的报告指出，只有1%的石油钻机数据拥有30,000个传感器。这是因为传感器主要用于检测问题，而不是优化和预测分析，从而浪费了大数据资源。此外，还需要从IIoT安全角度加以考虑。这对处理数据中心、办公系统和个人设备的网络安全的公司而言仍是一个未知领域。在IIoT环境中，需要在超出IT传统范围的地方采取措施保护设备、数据、通信和处理能力。由于IIoT硬件、软件和网络连接的特性，出现了一些意想不到的安全性问题。许多成本较低的设备，如远程摄像头、路由器和数字视频记录仪等，其安全功能有限（包括硬编码的默认密码和telnet访问），而且很少会更新补丁。一旦受到破坏，这些问题可能导致分布式拒绝服务（DDoS）攻击和恶意软件传播等严重问题。目前，全球范围内已经存在一个名为“Mira”的IIoT僵尸网络，至今仍然是一个亟待解决的问题。当然，在整个企业范围内的IIoT系统推出过程中，会面临诸多复杂挑战。这些挑战包括低成本、高性能的传感器以及能够与现有系统集成的新型设备。同时，管理者还需确定设备如何供电并与数据网络连接。

实际上，系统架构可能需要进行调整以适应物联网（IIoT），并且可能存在显著的集成挑战。乔治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的Dugenske表示：“物联网所需的传感器、带宽、处理能力和通信能力都在降低。”然而，这并未解决一个关键问题：使用的具体数据结构和协议是什么？这些巨大的成本驱动因素通常被忽视。在理论上，无论是处理通用控制器还是特定行业的产品，物联网标准都可以缓解集成问题。公司可以随时转向基于现有标准构建的产品，无论是全球信息技术标准（如802.11ac）还是专门针对工业用途开发的产品，如用于电表的国际电工委员会（IEEE）标准1377-2012。这也催生了联盟的形成，推动了新标准的制定。这些联盟包括工业互联网联盟，该联盟致力于促进能源、医疗卫生、制造业、交通运输和智能城市建设通用架构、互操作性和开放标准。目前尚不清楚哪个标准将占主导地位，但这对物联网具有重大影响，预计到2020年，低功耗广域网络（LPWAN）将达到3.45亿次（约占总数的26%）。这种不确定性可能导致潜在的集成问题，并促使一些工业企业采取“观望等待”策略，然后再对某个产品线或技术标准进行投资。工业正处于由物联网、大数据和其他新兴技术驱动的技术转型大潮的早期阶段。这并非炒作，而是影响到几乎全球每个经济部门——软硬件、网络和系统的进步的必然结果。一些公司已经开始利用物联网提高生产力和开发新产品与服务。

随着越来越多先进的传感器价格持续下降,处理能力和数据存储的成本也在降低,主流工业企业和其竞争对手纷纷采用物联网(IIoT)技术以保持竞争力,并寻找新的增长机会。然而,仍然存在着许多障碍。对于安全性、人员配备和互操作性的担忧可能会让一些工业公司陷入困境。有些人可能对利益、成本和投资回报产生疑虑。某些技术还处于发展初期,受到标准和技术的限制(例如电池),以及物理限制(如工厂布局)的影响。将新技术引入生产线、汽车维修车间以及远程站点也面临挑战。现代工业设备通常是复杂且强大的,但大多数仍未连接到互联网协议(IP)网络。此外,还有一些特定的工业机械只在少数垂直领域拥有非常专业的作用,这些机械在未来几年可能不会具备物联网的能力。虽然更改或升级这些机械设备是可行的,但在当前的业务或IT经理看来,这种转变可能还很遥远。在2015年的一项制造商调查中,近一半的人表示他们没有计划使用智能传感器的数据来改进制造和运营。一些人持谨慎态度,而另一些人则看到了巨大的机遇。前瞻性工业公司和能源、交通和制造业的初创公司正在大力投资物联网和大数据。这些公司希望在未来的竞争中获得优势,或者开发新产品和服务。可以想象一个传感器、系统、数据甚至机器人以及人工智能无处不在的世界。生产线、供应链和远程站点将由自主设备和算法主导,从而减少延误并提高工人的安全性。

在道路和空中，自动驾驶汽车将与它们运输的托盘进行实时通讯，以便更好地监控物品的状态并协调交付。这并非遥不可及的科幻场景，物联网技术已经使这一设想成为现实。