本文摘要：麦肯锡全球研究院近期预测，到2025年智慧工厂带给的经济影响价值将约每年1.2万亿美元至3.7万亿美元。

麦肯锡全球研究院近期预测，到2025年智慧工厂带给的经济影响价值将约每年1.2万亿美元至3.7万亿美元。埃森哲牵头Frontier Economics预估了智慧工厂和工业物联网对中国12个产业的总计GDP影响。在中国当前政策和投资趋势的助推下，未来15年，仅有在制造业，智慧工厂和工业物联网就可建构1960亿美元的总计GDP快速增长；如果更进一步不断扩大物联网的影响，各行业还将建构出有更大价值。

以制造业为事例，物联网建构的经济价值将从1960亿美元跃居至7360亿美元，减少276%。图1 麦肯锡2025物联网价值预估报告（单位：万亿美元）技术革新与全新挑战智慧工厂代表了高度网络和智能化的数字时代，工厂的智能化通过互联互通、数字化、大数据、智能装备与智能供应链五大关键领域以求反映。典型智慧工厂还包括：生产设备网络、物品辨识定位、能耗自动检测、设备状态监测、产品远程运维、配件产品追溯到、生产业绩考核以及工厂环境监测等目前不存在的实际应用于。

目前智慧工厂比起于传统工业生产，具备几个显著的技术革新：● 智能的感官掌控 - 通过利用智能感官技术随时随地对工业数据展开收集全面的互联互通 - 通过多种通信技术标准，将收集到的数据动态精确地传送过来● 深度的数据应用于 - 利用云计算、大数据等涉及技术，对数据展开建模、分析和优化，构建对海量数据的充份挖出和利用● 创立的服务模式 - 利用信息管理、智能终端和平台等技术，构建传统工业智能化改建，提高产业价值、优化服务资源和唤起产业创意。在这些技术革新的基础上，智慧工厂将不会面临六大技术发展趋势，即终端智能化，相连绿在化，计算出来边缘化，网络扁平化以及服务平台简化和安全性提高化。由此带给的管理变革还包括设备连接起来日益多元化，数据处理向边缘末端弯曲以及企业战略由产业个体向生态系统转型，企业运营由设备和资产向产品和客户移往。图2 工业物联网引导的智慧工厂运作流程转身技术和趋势的变革带给了全新的挑战，比如缺少统一的技术标准，行业规范化尚待强化，再行比如中国企业广泛工业信息化程度较低，应用于推展尚待公里/小时，以及企业发展不平衡，顺利模式较难拷贝等。

尤其的数据所有权悬而未决，数据安全问题亟待解决。因此，从国家和企业层面上来说，面临这些挑战，整体的工业物联网布局标准化任务必须分阶段实行，网络互联互通和数据异构构建等基本技术问题必须解决问题，还包括规范资源数据的标准化PCB，建构较好的应用于创意生态环境。此外，还要建构工业物联网的安全性环境，防治掌控安全性问题。

智慧工厂必须解决问题的问题及技术构建作为未来工业发展的必然趋势，面临诸多技术挑战，智慧工厂必须解决问题多个方面的问题。而我们通过分析这些必须解决问题的问题，可以辨别出有通过哪些技术和产品展开技术构建。

尤其的，作为中国电子信息技术进年第一大展，各位可以在参观2019年慕尼黑上海电子展时，在各家厂商的展台上找寻到助力构建智慧工厂的各种产品技术和系统解决方案。智慧工厂首当其冲面对要解决问题的问题就是智能的感官掌控，通过随时随地的展开工业数据的收集来提供最关键的工业数据。在技术构建方面，通过各种感官控制技术可以解决问题实际问题，这就牵涉到到还包括传感器、设备辨识、工业掌控等多方面的技术。

在慕尼黑上海电子展上，BOSCH博世（展位号E4.4500），ams AG艾迈斯半导体（展位号E4.4524），TE Connectivity（展位号E6.6508），阿尔卑斯 ALPS（展位号E5.5600）和P+F倍加福（展位号：E1.1556），Banner邦纳（展位号：E1.1560）都是工业传感器的领导厂商，利用各种高精度高可靠性的传感器产品，可以构建准确的工业数据提供。在工业控制系统和器件方面，ST意法半导体（展位号E4 .4108），Renesas瑞萨和Cypress赛普拉斯（E5.5100智慧工厂科技园）、ADI亚德诺半导体（E5.5100智慧工厂科技园）、Qualcomm高通（E5.5100智慧工厂科技园）和Broadcom博通（E5.5100智慧工厂科技园）都是工业掌控器件的最重要供应商。图3：部分智慧工厂科技园展商第二个必须解决问题的问题是全面的互联互通，如果将收集到的数据动态精确的传送过来，并确保信号传输的安全可靠以及相容有所不同设备是十分最重要的技术挑战。

应付这个问题必须的技术还包括工业以太网，短距离无线通信和低功耗的工业广域网等技术和涉及解决方案。在慕尼黑上海电子展期间，您可以在Honeywell霍尼韦尔（展位号E4.4559），赛普拉斯（E5.5100智慧工厂科技园）以及TDK（展位号E5.5106）等厂商的展台取得近期最先进设备的互联互通技术解决方案。

有了数据提供和数据传输，智慧工厂的智能化核心反映来自于对数据的深度应用于。利用云计算、大数据等涉及技术，对数据展开建模、分析和优化，构建对海量数据的充份挖出和利用。

这方面牵涉到的数据处理技术除了我们熟悉的云计算等算法和设备服务之外，还包括数据清除、数据分析、数据建模以及数据存储等。图4 纷繁复杂的各类工业物联网标准化的组织在慕尼黑上海电子展期间，赛普拉斯（E5.5100智慧工厂科技园）将展出享有嵌入式计算能力的新一代存储平台，符合智慧工厂对低可信智能技术和无故障存储产品的日益增长的市场需求。该平台享有标准化的IP设计，可针对新的应用于市场需求构建较慢的重新配置。赛普拉斯的Semper NOR存储器产品系列即基于该平台打造出，它配备了Arm Cortex-M0处理器，可在工业应用于的极端工作温度中获取可信、长久的数据存留能力。

最后，智慧工厂面对的最尤其的挑战将是服务模式的创意，融合信息管理、智能终端和平台等技术，构建传统工业的智能化改建。这方面牵涉到到很多技术之外的服务模式创意，而其中最尤其的一点是安全性管理技术，尤其是加密证书、防火墙和侵略检测等技术环节，确保智慧工厂的全面安全性。通过相连网络，客户可以从工厂内部和外部监控机械的运营状态、互相交换数据、变更生产指令和新的撰写MCU存储程序来改版设备的设置。

这就拒绝系统制造商必须获取一个更加安全性、更加可信、更加友好人机界面且可反复编程的构建解决方案。预示着第四次工业革命的浪潮，新一代信息技术将给传统制造业带给深刻印象的影响。德国提倡的“工业4.0”到智能生产以及近期的工业物联网，制造业的转型升级早已不可逆转的大趋势。

劳动力成本上升、原材料价格下降迫使工厂必须使用更加高效的自动化解决方案。另一方面面临消费者的个性化市场需求在快速增长，工厂必须创建起较慢号召多样化市场需求的机制。智慧工厂的创建是个可观的系统化工程，广大的开发者将是参予这个可观系统工程中某个部分研发的最重要创造者。

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