如果我現(xiàn)在在工業(yè)領(lǐng)域工作，我會(huì)非常感謝數(shù)字化轉(zhuǎn)型。事實(shí)上，許多人認(rèn)為世界正面臨另一場(chǎng)全面的工業(yè)革命：從設(shè)計(jì)和跟蹤我們的產(chǎn)品，到如何管理和制造產(chǎn)品，一切都在發(fā)生改變。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)工業(yè)領(lǐng)域的影響一直在我腦海中浮現(xiàn)，我還記得我第一次得知“智能包裝”的時(shí)候——一種在沒有人為干預(yù)情況下保持產(chǎn)品安全、可靠和新鮮的包裝，這與過去幾年我們?cè)诎踩?、效率和自?dòng)化方面所看到的相比，這沒什么。還有很多人在討論比特幣和區(qū)塊鏈如何增強(qiáng)工業(yè)領(lǐng)域的安全性。與此同時(shí)，新一代3D打印機(jī)，用于工業(yè)應(yīng)用的金屬打印機(jī)，也將在制造業(yè)中嶄露頭角。盡管如此，與日益增長(zhǎng)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）以及它可能給這個(gè)龐大經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域帶來的變革相比，這些創(chuàng)新似乎顯得暗淡無光。根據(jù)麥肯錫的報(bào)告《物聯(lián)網(wǎng)：繪制炒作之外的價(jià)值》顯示，僅在工廠中通過物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用“解鎖”的潛在價(jià)值到2025年就可能達(dá)到近4萬億美元。埃森哲估計(jì)，到2030年，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）將會(huì)為全球經(jīng)濟(jì)增加大約15萬億美元。那么，這些令人驚嘆的創(chuàng)新是什么？ 它們將如何以不可逆轉(zhuǎn)的方式改變行業(yè)？以下是我認(rèn)為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIOT）變革的幾個(gè)例子。

質(zhì)量保證

在客戶體驗(yàn)和滿意度比以往任何時(shí)候都更加重要的時(shí)代，制造商更加關(guān)注產(chǎn)品質(zhì)量和一致性。在過去，質(zhì)檢部門將檢查從單一產(chǎn)品到整個(gè)倉庫的所有產(chǎn)品，所有這些檢查都是通過質(zhì)檢人員的眼睛和手來進(jìn)行?？梢韵胂?，這個(gè)過程需要花費(fèi)很多時(shí)間，并且還要根據(jù)人們的情緒、注意力水平以及他們有多少時(shí)間進(jìn)行檢查而導(dǎo)致各種各樣的結(jié)果。相反，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)允許企業(yè)為其質(zhì)量保證QA流程帶來一致性和信任感，使用智能傳感器系統(tǒng)確保所有產(chǎn)品符合某些質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。更重要的是，這些傳感器可以存儲(chǔ)和發(fā)送數(shù)據(jù)，以分析錯(cuò)誤發(fā)生的時(shí)間、頻率以及將來如何解決。這有可能節(jié)省數(shù)百萬美元的產(chǎn)品損失、客戶投訴，甚至員工工資。

調(diào)度和預(yù)測(cè)維護(hù)

使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)，管理人員可以更好地評(píng)估供應(yīng)和需求水平以及零部件的可用性，以確保員工在給定日期（年、月、日）具有一致的工作流程。更好的是，他們可以使用預(yù)測(cè)性維護(hù)來安排機(jī)器停機(jī)時(shí)間，這樣就不會(huì)因機(jī)器突然故障而損失金錢和時(shí)間。

文檔自動(dòng)化

在工廠中，跟蹤生產(chǎn)規(guī)格、實(shí)驗(yàn)室記錄和機(jī)器信息非常重要，以確保生產(chǎn)線平穩(wěn)運(yùn)行。不幸的是，在過去，使用這些“非結(jié)構(gòu)化”數(shù)據(jù)很困難，因?yàn)榕判蚝吞幚硇枰荛L(zhǎng)時(shí)間。今天的機(jī)器學(xué)習(xí)和分析系統(tǒng)可以處理這些信息，以更準(zhǔn)確地確定每一條生產(chǎn)線的生產(chǎn)流程的效率——以及如何改進(jìn)它。在無塵潔凈室環(huán)境等情況下，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可以幫助確保產(chǎn)品得到妥善維護(hù)和記錄，以滿足嚴(yán)格的行業(yè)規(guī)范。數(shù)據(jù)管理在工業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)管理可能是一個(gè)壓倒性的過程，因?yàn)樗鼈儊碜怨?yīng)商、機(jī)器、管理人員、物流工人以及其間幾乎每個(gè)員工的輸入。物聯(lián)網(wǎng)背后的深度學(xué)習(xí)可以對(duì)這些信息進(jìn)行更好、更準(zhǔn)確、更自動(dòng)的捕獲和分析，從而在制造過程中不會(huì)丟失任何洞察力。

對(duì)于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提供的所有增長(zhǎng)，有些人可能擔(dān)心又一次以自動(dòng)化為導(dǎo)向的工業(yè)變革可能會(huì)導(dǎo)致大量失業(yè)。不過，我認(rèn)為不必過于擔(dān)心，我敢肯定，我們無法將工廠環(huán)境中的所有流程單獨(dú)交給計(jì)算機(jī)，與幾乎所有面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)一樣，變革從來都不是無縫或簡(jiǎn)單進(jìn)行的。如今，大多數(shù)工廠都在一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)上運(yùn)行，這個(gè)系統(tǒng)由傳統(tǒng)機(jī)器、新技術(shù)和從千禧一代到嬰兒潮一代的一系列員工組成，他們都需要培訓(xùn)——以及更多的培訓(xùn)——以確保工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIOT）的全部好處得以實(shí)現(xiàn)。更重要的是，許多人認(rèn)為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將帶來更多的就業(yè)機(jī)會(huì)。據(jù)估計(jì)，到2020年，將需要1000萬新開發(fā)人員來幫助管理工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。雖然我不能保證這一點(diǎn)，但我相信大多數(shù)公司和社區(qū)都會(huì)從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的采用中受益匪淺。更好、更智能的工作不可避免地會(huì)帶來更好、更智能的發(fā)展，如果另一場(chǎng)工業(yè)革命已經(jīng)在等待，我不會(huì)為此感到驚訝。