作为互联网爆发的一个产物，物联网对于制造业来说，是一个端口到端口的一个可控制的网络，可以让制造业机器都串联起来，提升整体的制造速度和效率

物联网可以通过对制造业的系统数据进行收集分析，然后通过大数据的智能分析处理，设计出最高效的管理和监督模式，让制造效率更高，消耗更少

大数据时代的制造业，通过物联网的技术，可以做到对异常情况和恶意破坏的情况进行提前预测分析，使得制造业企业提前避免一些不必要的损失

目前来说，制造业可以经过物联网进行数据的收集和分析，可以更好的了解设备的情况，然后为更好的生产效率和质量把控进行更好的抉择.

物联网可以让机器在没有人为干扰的情况下，彼此进行网络连接，可以产生更多的自动化生产方式，从而使得机器的生产和产品的质量更好，产出的产品一致性更高。

对当前如火如荼的物联网应用,从目前来看，物联网技术的发展以及相关应用的逐渐深入正在有力的推动中国制造业的智能化转型与升级。 例如，某重工机械企业的物联网实施规划项目中，他们已经利用物联网对远程设备进行运行状态采集，以便掌握设备分布和运行数据，根据对数据的分析提前做好市场布局和投放规划。在某电梯设备制造企业，通过与厂商的合作，利用物联网采集电梯关键部件的使用状态数据，监控电梯的运行状态，利用大数据分析来预测电梯的使用状态和寿命，通过提前做好维护工作来降低故障风险。在某汽车制造企业的生产及物流运输环节，已经将物联网应用到内部产线物料的运输和外部物流的运输，实现物料的及时拉动推送以及物流运输状态的实时掌控，以便更好的推动生产计划。 总体说来，中国制造业对于物联网应用的接受过程是比较迅速的。因为随着原材料、人力成本不断走高，以及用户个性化需求的凸显，制造企业希望利用诸如物联网、大数据和人工智能等新兴技术来改善现有的业务流程并提升生产效率，这也是推进工厂智能化转型的重要组成部分。 但在从事多年的智能化实施规划工作之后，我能深刻的理解当前制造业在推进智能制造转型过程中所面临诸多困境。比如，由于工厂新旧设备差异太大，导致技术标准不统一，连接功能有强有弱，甚至根本无法支撑设备互联，这些问题都对物联网的应用带来巨大挑战。再比如，由于缺乏数据采集经验，企业无法判定哪些设备的数据需要采集，结果导致大量无用数据被采集，这样既影响数据采集效率也加重了设备运行负担，更增加了数据存储成本。在数据分析环节，由于企业普遍缺乏根据场景需求进行算法建模的能力，根本无法实现对数据的有效分析和利用。在数据传输环节，由于缺乏足够的安全保护措施导致数据及设备处于高风险的环境之中。除此之外，企业在推进物理网应用中索面临的问题不一而足。 最近，在帮助企业推进实施物联网应用落地的过程中，我也在重点关注行业领先的解决方案，包括深入了解英特尔的物联网解决方案，通过研究行业领导厂商的物联网技术优势和功能特点，结合自己的实施经验，帮助企业利用先进的物联网技术提升生产效率，取得了明显的成效。 下面结合最近几年在推进物联网实施过程中的经验，我从五个方面探讨物联网应用给制造业生产带来的效率提升：

1. 利用物联网技术提高了AGV小车控制精度。目前，利用AGV小车替代人工搬运、叉车搬运已经成为工厂智能化改造的优先考虑环节。相对人工搬运的低效率，以及叉车和拖行车行驶路径、速度和安全的未知性，接入物联网的AGV小车在定位精度和搬运效率上有着极大的优势。
2. 利用物联网技术配合大数据分析平台实现对生产过程的数据分析和优化。在传统制造过程中由于设备之间的隔离以及信息孤岛的广泛存在，生产过程中的任何问题都无法实现及时的反馈和纠正。通过利用物联网、大数据等技术，可以帮助企业拉近人、机器和设备之间的距离，在保证信息畅通的同时及时的发现问题并进行处理，最终实现生产流程和业务流程的优化，提升生产过程的效率。
3. 利用物联网技术各种传感器与可视化监控系统及时掌握生产车间的生产状态和安全风险。在参与的智能化工厂实施项目中，设备上的传感器和车间的视频监控系统能感知并判断风险，并实现自主化的风险处理。比如产线人员操作区位超越安全范围会触动警报、人员一旦太过于靠近生产设备，会自动减速或停止。这些以物联网技术为基础的应用能极大的降低甚至避免安全事故风险。
4. 利用物联网技术的远程连接交互能力，及时掌握销售产品的使用状态，提前做好预测性维修维护。在GE、波音、三一重工等企业，利用物联网实现设备可预测性维护已经是比较成熟的应用。主要是利用安装在产品上的感知芯片定时采集关键部件的运行状态数据进行分析，及时的掌握设备整体运行状态，一旦运行状态低于性能最低指标，及时作出部件更换和维修处理。避免因意外的设备故障带来安全和经济风险。
5. 利用物联网芯片的加密功能保证边缘设备到云端数据的传输安全。边缘计算正在作为云计算能力的补充得到广泛关注。如何保证边缘设备数据能安全的传输到企业内部或云端是当前必须解决的问题。近期在帮助企业解决这个问题时查找资料时，英特尔的加速功能安全认证引起了我的关注。英特尔针对企业的这种需求推出了整套支持安全和可靠性功能能权的软件产品组合，给边缘到云端的数据安全传输提供了可靠性方案。

总体来说，制造业智能制造实践加速的物联网应用的落地，而物联网的深化应用也进一步支撑了智能制造的发展。对于制造企业来说，要继续生存就必须寻求改变。在物联网应用的推进过程中，我们要持续关注领先厂商的技术发展，关注像英特尔这样的企业在推动物联网应用过程中所做的技术变革。 目前英特尔正再与OEM、ODM和SI密切合作，借助基础性的物联网技术，开发了开放、安全、可互操作及敏捷的解决方案，这些解决方案有助于制造企业提高产量和吞吐量、减少库存与运营成本、提升工作效率并改善工作流程。

基于物联网的预测性维护能够让停机时间减少百分之五十，产能增加百分之六十五，这一点已经得到证实，而其主要得益于计划维护时间缩短，而生产线运行周期更长。。

无论什么技术，目标只有一个“降低成本”。目前的物联网技术，代价还是太高。去中心化，万物互联，更多数据，大数据处理的思想是对的。但是收益是否能超越投入，还有很大的疑问，比如特斯拉的无人工厂就遇到不小的麻烦，过度“智能化”必定导致弹性不足。另外可靠性也是个大问题，不要小看猪队友的白目程度，前两天就发生修空调的把服务器电源给拔了的事件。。。。。对于生产型企业，可靠性永远是摆在第一位的，不能因为某个节点故障导致全线停工。以现在的IOT的水准，还有很长的路要走

随着新一代信息技术的快速发展，物联网产业也取得了巨大的进步， 如今，物联网正向各个领域渗透，特别是制造业，远景达专注物联网技术研发，坚信将带来巨大的积极性影响。物联网技术主要从以下4点提升制造业生产效率。 1、可视化供应链 未来制造业中供应链的可视化是必不可少的，也是极具挑战性的环节。尤其是在某些些领域，如食品，生产成本可能来自各种各样的供应商，而新的法规会要求完全透明化。 通过工业物联网，制造商可以实时预见所发生的一切事件，确保产品从原料采购、生产加工到销售过程都是可控的。 例如，食品制造商可以通过传感器来确定他们的产品是否已经暴露在高度、高压或其他环境条件下，可能会让食物变得不安全。提前掌握这些知识可以为企业节省数百万美元的召回成本。 2、设备效率分析 当需要对生产线上各设备的生产效率和产品质量做比较时，在过去是很难作出详细的回答的。今天，制造商可以使用工业物联网技术收集和分析来自多个设备的数据，他们可以为更好了解设备的工作状况，并为提升生产效率、质量控制等作出更好的决策，这就是使用工业物联网的好处。 3、自动化 工业物联网的本质是让机器在没有人干预的情况下彼此通信。这使得更多的自动化解决方案采用了成群结队方式，从而提高机器的效率和产品质量，产品更一致的化。 4、安全控制 当你接触工业物联网时可能不会想到安全问题，然而，在工厂安全方面可以通过物联网获联很多的帮助。安全一直存在的，只是没有人真正收集所需的数据，利用物联网能解决安全问题。例如，通过跟踪导致停工的安全事件，公司可能能够识别趋势并采取措施防止它们发生。 如今，以大数据、物联网、云计算为代表的新一轮工业革命正在进行，新技术很有可能成为企业未来竞争力的关键，先知先觉者改变未来。远景达物联网技术以物联网技术推动人类智能化生活方式，为制造业提升了生产效率和管理效率。以上是我的看法，希望有所帮助。

刚好现在在做一个与此相关的项目。看到提问，尝试回答一下，知乎大白们请轻喷。 在回答这个问题之前，谈谈我对物联网的理解。知乎上面搜了一下，发现感觉不是读教材，就是读广告。幸亏本人是理工科出身，对于专业术语比较熟悉还能理解，其他非理工科的估计都是一头雾水。我尽量尝试用比较容易理解的话（少用专业术语）来解释一下。 首先是互联网与物联网的区别。 一，内容提供者有差别。 互联网内容提供者，制作者是人。除开通过网络传播的病毒，以及由此衍生的垃圾邮件和目前某些人工智能产生的内容之外，我们在互联网上看到的文字，图片，语音，视频等等，都是人通过触觉，嗅觉，视觉，听觉和味觉经过大脑整理之后输出的。可以理解为有感而发，很多内容或数据具有主观性或虚假性。 物联网内容（数据）的提供者，制作者是各种传感器，摄像头，采集器，分析仪等等。他们提供的数据是客观的，真实的（排除误差后）。即使你把计步器绑在狗身上，然后让狗狂奔，计步器也只是忠实的记录了狗的数据。在传感器的眼里，你和狗没有什么区别。 二，内容的使用者有区别。 互联网内容的服务对象大部分是人。正如我写这篇文章，主要目的是希望大家阅读，而不是被搜索引擎通过关键词而收录。 物联网内容服务对象除了人之外，还有物。如自动喷嘴通过湿度传感器传来的数据而自动灌溉作物，这个服务对象就没有人。 三，内容的使用方法有差别。 互联网上很多内容发布之后就没有反馈了。例如我这篇文章，点赞和评论的人一般情况下都不会比阅读的人多，而且我也不会及时的对每一条评论做回复。对双方没有太多反馈要求。 在物联网中，物与物之间的信息交流时，很多时候需要及时反馈和处理。例如当有陌生人进入你家，门禁系统必须第一时间通过网络向你发出报警；必要时直接向联网的派出所报警。 明白上面的区别后，就可以对物联网理解为： 在互联网的基础上，由物通过网络（非专业人士可以不用考虑他们的接入方式）提供内容（信息）； 不仅仅是人，物也是内容服务对象； 很多时候被服务的物需要对提供内容的物及时反馈和处理； 随着人工智能的加入，这方面的反馈和处理会越来越快，越来越及时，甚至可以做到提前预判比如无人驾驶。 回到提问，发现这是一个好问题，核心词：“生产效率”。 在制造业一般可以分为产能效率，品质效率，导入（迁移）效率。 产能效率是指在单位时间内，实际生产数量与计划数量的比值。 在很多的传统生产线上大家可以看到，有时候是一个工位一个人，而有些时候是一个工位多个人。 这是工艺工程师为了达到计划员设定的生产数量目标，解决在生产线上的瓶颈而采取的一种平衡手段。 工艺工程师在安排生产之前用秒表统计出各个岗位的作业时间，在以计划产能算出的平均时间为基础，得到各个工位所需要的人员数。 举例来说，生产计划是360台每小时，理论上每个工位的作业时间是10秒，如果某个工位作业时间是30秒，那么就需要三个人。 这些只是理论值，更多情况下，考虑到某些不确定因素，工艺工程师在制定岗位的时候，除了在增加冗余时间之外，更多的考虑平衡与匹配以达到生产制定指标。 工艺的设定，流程的安排在很大程度上决定了一条生产线的产能，所以一个优秀的工艺工程师可以极大的提高整个生产线的产能效率。 现在可以很清楚的看到，在传统的生产线上，内容的提供者是人（操作工），服务对象也是人（工艺工程师），使用方法是工艺工程师人工处理，而且在设置完毕之后，一般不能够做及时动态调整（反馈）。所以有时候在生产线上看到某个工位堆积，在考虑操作员工、来料问题的因素之外，工艺工程师是否合理安排也是另外一个重要因素。 如果物联网进入生产线，他是如何提高产能效率呢？ 下面以生产线上工位的操作时间示范： 一，数据精准性。 传感器的触发与关闭，工件出入摄像头工作范围，这些都可以提供到甚至毫秒级的精准时间。 二，数据实时性。 生产线管理者可以第一时间发现落后于正常生产节拍的工位，而不是等到堆积之后，再急急忙忙调配其他人手来处理。 三，数据的参考性。 工艺工程师在收集和整理这些数据之后，可以修改不合适的工艺操作，调整工艺流程，从而设定更符合实际生产情况的时间节拍。 四，数据的延续性。 在数据库的支持下，工艺工程师可以调用以前产品的工艺参数，在新产品导入时，减少工艺调整时间，迅速提高产能。 物联网可以提高产能效率的方法还有很多：比如使用联网的，带智能学习的机械手，后面会有阐述。 可以看到，在物提供的准确、实时的数据基础上，配合及时有效的人工反馈，就可以提高产能效率。 品质效率是指单位时间内生产的合格品与总生产数的比值。 在人工测试的岗位上，不仅漏判和误判的现象时有发生，而且由于不同人员对测试标准的认知程度不一，可以经常看到生产线上堆放一堆标识着”待测“产品。 而自动化测试设备在解决了前面提到的问题外，现在也可以看作是物联网的内容提供者。以前设备是独立的，数据都存储在本地，形成了一个个信息孤岛。把他们接入互联网，为品质管理者提供了更加坚实和广泛的数据基础，在方便他们对设计者提出修改意见，通知供应商整改和优化产线操作流程的同时，在大数据和人工智能的辅佐下，他们可以更加迅速的设置和优化测试项目和测试工位，在测试效率和测试成本之间找到平衡点。这个已经有企业在实施，我就不班门弄斧了。 导入（迁移）效率 是指新旧产品更迭时，可以重复利用的设备在整个制造系统中所占的比例。 这是个隐性成本。 不知道大家注意过没有，当一款产品停产的时候，为了配合生产的辅助工具绝大部分都报废了。初看所占成本比例不大，日积月累下来，成为公司的一个沉重的资产负担。汽车业是首先发起挑战者，“平台”就是成果之一。 随着物联网进入制造业，某些设备也成为了提高这个效率的担当者。在这些设备当中，我不得不向大家安利一个英特尔的产品——实感摄像头。（你也做广告啊？啪，打脸!我闪。）这是我以视觉分析为关键词在网上搜索时候无意中发现的。 以SR300为例，看看官网 https://software.intel.com/zh-cn/realsense/sr300 如何介绍的吧。 SR300 集成双麦克风音频子系统，配备 30 帧每秒 (FPS) 的完全 1080p 彩色摄像头，并提供 0.2 米至 1.5 米的最适距离以达到最佳深度感知。 1 可用于多种用户界面目的的手势 翻译：判断工件在生产线上的位置摆放状态，并通知机械手以合适的角度去抓取。 2 将现实世界物体的形状和外观重建至 3D 三角网格的 3D 扫描能力 翻译： 新产品的外观参数训练与识别。 被操作工件的识别，剔除不属于本工位的误入工件。 工件外观尺寸和颜色缺陷检测。 3 辨认用户的存在及面部特征的面部跟踪和识别能力，支持多达 78 个标志点以提高准确性和表情识别 翻译：机械手动作跟随和操作。 配合机械手，他们可以完成： 1工件的抓取与摆放。 参考：http://m.iqiyi.com/w_19ru5x3jv9.html 注意有跟随摄像头判定工件抓取和摆放。 2 外观检测。 3 新产品导入。 4 机械手精准操作 如自动焊接，喷涂。 双机械手甚至可以完成工件的装配。 英特尔是如何推广这款产品的应用呢？ 扫描、互动、玩游戏、增强现实。 老大，我们都是成年人，不可能每天都沉浸在游戏中。 这款集成了”定位夹具终结者”、”快速外观检测员”、“精准定位控制者”的大杀器，对于目前制造业中低端的简单重复工位的操作员是一场噩梦。 虽然我也同情他们，但是时代会进步，我们也要进入智能制造。 它不会疲劳，不会偷懒，不会开小差。 在训练完毕之后，每次操作都与前次精准重复，保证了制程品质。 它还可以检测出不合格的产品，降低了品质控制成本。 回到导入（迁移）效率。 对于每一个制造企业，降低库存呆滞料包括辅料，和迅速导入新产品及时进入量产都是挑战。 不需要专用的定位夹具，训练后快速完成新产品的导入。物联网配合人工智能，将成为他们手中新的利器。 物联网以提供真实有效，实时的数据为基础，配合智能化物对物的反馈和处理，将会极大的改变制造业。 英特尔已经推开了一扇窗，我也发现了另外一个门。你，准备好了吗？