1.3 工业互联网技术发展趋势
工业互联网连接机器、云计算、控制和管理人员，以提高工业流程的效率，借助工业互联网，工业制造企业可以将整个流程数字化，改变商业模式，在降低成本的同时提高生产效率。例如，在传统条件下，生产制造设备维修的方法一般是在问题出现后解决问题，工业互联网时代是预测性维护，通过大量工业传感器采集数据，然后利用人工智能技术预测问题将产生的位置，并提前对问题进行处理。工业互联网将有助于改进生产制造的业务流程：资产跟踪、数据收集、构建业务模型等。工业互联网解决方案的突出优势在于，允许制造企业将操作人员排除在生产中的危险操作之外，或摆脱日常值守型操作活动，允许操作人员远程控制机器设备。特别是在类似2020年全球性新冠肺炎疫情大流行的背景下，工业互联网可能成为全球制造业确保生产和业务流程连续性的重要因素之一。在拥有大型机床群的制造企业中，工业互联网技术的使用明显增加。工业互联网成功地帮助制造企业解决完全不同的生产类型任务的高效执行问题，而且，随着全球化生产制造的发展，跨国企业对于解决离散生产制造中的资产性能监测和预测诊断等复杂任务的需求越来越大，而同样重要的是，可以从各种细分制造过程中促进制造商和用户的相互理解。目前，工业互联网在能源领域应用最为广泛，因为在能源领域首先引入了新的解决方案，工业互联网在运输业和机械工程中也逐渐呈现出积极应用的趋势。此外，工业互联网在医疗、石油、天然气等行业具有良好的发展前景，并在规模化生产方面具有旺盛的需求。工业互联网的发展潜力非常广阔，随着时间的推移，越来越多的行业将使用这些技术。未来工业互联网技术的发展将呈现以下趋势。
1）工业互联网将在全球范围内广泛实施
未来，工业互联网将超越试点项目，开始在全球范围内实施。在过去的几年里，许多世界500强公司，如日本三菱，已经尝试过工业互联网项目。大型跨国公司的工业互联网项目的实施通常从局部一个工厂开始，逐渐把开发规模扩大到全世界几十家或几百家工厂。美国的星巴克咖啡就是一个典型例子，该公司利用神经网络技术调整营销策略，吸引消费者，人工智能技术根据年龄和偏好将消费者分类，为消费者提供了一种非常个性化的口味偏好，其效果很显著，在应用该技术后的短短一年时间里，星巴克咖啡的利润达到了25.6亿美元。
2）区块链和机器学习将推动工业互联网的发展
由于存在数据泄露的风险，公司可以专注于创新的安全数据交换技术，如区块链的推广使用，而且，越来越多的公司将使用机器学习模型预测和防止服务中断。机器学习将变得更加自动化，公司将把越来越多的资源和资产连接到云制造平台，集成云和工业互联网设备以实现更有效地处理数据。
3）5G与边缘计算结合应用于工业控制
5G具有低延迟、高安全性和定制化网络特征，以及人工智能和机器学习能力，使智能工厂能够充分利用传感器和现场测控装置进行资产监控和自动化进程，这些能力大部分发生在内部，但也越来越多地发生在云端。工业互联网平台可以与超大规模数据中心[如Amazon AWS（亚马逊提供的专业云计算服务）、Microsoft Azure（微软基于云计算的操作系统）]集成，形成支持5G的工业互联网生态系统。为支持时间延迟敏感的工业应用程序在5G网络边缘位置的应用，亚马逊和Verizon联合宣布推出“AWS延伸项目”。通过将AWS基础设施的一部分嵌入Verizon的数据中心，将缩短数据从现场控制设备到AWS云的过程。微软也推出了Azure Edge Zones，并收购Approveded Networks，目的是将基于云的5G网络产品推向市场。随着5G技术逐渐成熟，“网络边缘”可以作为超大规模数据中心、运营商和工业互联网提供商之间的创新热点，为工业自动化现场控制提供对延迟敏感的工业互联网应用程序的兼容支持。
4）虚拟现实、增强现实和混合现实
虚拟现实、增强现实和混合现实可以通过多种方式应用于制造设备，包括产品设计、生产线开发、推动设备综合效率改进、技术升级和工程支持、用户培训、团队协作、库存管理等。同时，这些技术也将有助于提高企业的效率。一个典型应用场景包括使用增强现实和虚拟现实设计新的生产线或产品，在现实世界的产品原型或生产开始之前在虚拟世界先进行优化和完善。另一个应用场景是工程师使用混合现实技术在生产线上的专业机器中提供远程工程技术支持，在这种情况下，用户的设备和操作使用工程师可以和位于世界另一端的技术支持工程师进行更生动直观的交互。
5）数字孪生技术
数字孪生技术是一种新兴技术，将成为制造企业中越来越重要的技术。数字孪生体是物理对象、过程或产品的精确虚拟复制品，并可以实时更新。这项技术在制造业中的应用意义深远，设备制造商只要拥有一个设备产品或者整个生产线的数字孪生体，工程师就可以在孪生体中运行模拟，机器学习技术可以预测故障、规划维护计划、改善设备综合效率等。
6）生产制造全流程数字化
数字化有时称为数字转换，涉及在生产制造过程中使用数字化技术，或将自动控制企业本身转变为数字化企业。在制造业中，数字化意味着要整合上述许多技术要点，方便系统和设备在企业的每个过程、链、单元、部门和设施中都实现数字化。工业互联网设备产生的数据量将呈指数级攀升，工业数据处理上云将成为趋势。工业互联网技术将与云计算技术一起发展，形成工业云平台，工业互联网用户可以更容易地将其嵌入生产制造业务流程，并接收可靠的数据。此外，增材制造/3D打印技术也将应用于更多种类型的产品加工过程，且越来越成熟。
7）越来越多地使用协作机器人（cobot）
协作机器人（cobot）是一种设计用于与人类操作工人协作的机器人，通常的形态是小型机械臂，对工作人员和周围操作人员而言是安全的，不需要防护栅栏。普通制造企业很容易编程、维护和重新部署协助机器人，而且协助机器人仅作为操作人员的工具，而不是代替人工的设备，使自动化企业能够控制自己的自动化流程。研究机构预测，协作机器人市场将在2025年实现100亿美元的规模。工业互联网时代的协作机器人更实惠、更安全、适应性更强、更紧凑。协作机器人为制造商创造了改进生产线的机会，在保证员工安全的同时提高了生产率。
8）小批量多批次混合制造
工业互联网的许多技术，使得终端用户、制造商、供应商、销售商等可以共同参与产品全生命周期中的很多环节，将意味着越来越多的公司可以考虑小批量和多批次的混合生产制造。工业互联网为制造企业的生产能力创造了新的机遇，可以竞争客户范围更广的订单合同，还可以为客户提供个性化产品定制选项的可能性，不仅增加了价值，而且创造了新的商业机会。
9）XaaS的兴起
随着云计算在工业制造领域变得越来越普遍，一切皆服务（Anything as a Service，XaaS）商业模式也越来越流行，XaaS背后的基本原则是，与传统的软件许可模式相比，企业可以通过订阅或现收现付模式，为客户提供更好、更具成本竞争能力的解决方案。XaaS已经不再局限于云计算，而是正越来越多地被用于定义所有基于服务的商业模式，从制造即服务、产品即服务，到运输即服务（Uber和Lyft）和购物即服务（Trunk Club和Stitch Fix）。客户的需求在不断变化，制造企业必须相应地适应。虽然合同制造一直是一种服务，但数字化正在改变产品的设计方式和合同制造商生产这些产品的方式。这些变化致使制造业即服务业的扩张，企业可以利用制造业基础设施的共享网络，从机器和维护，到软件和网络等多个角度生产新的产品形态。
10）智能供应链技术迅速发展
人工智能、普适计算及区块链技术正在促进智能供应链技术的出现和发展，人工智能和机器学习为智能、自主的供应系统提供了动力，这些系统可以简化供应链任何阶段的流程。无处不在的连接和计算正在改善整个供应链的通信，区块链将提供更大的透明度和信任。智能供应链实现了供应、需求和履约之间的无缝同步，提供了整个供应链和制造运营的实时可视性，同时促进了协作，还可以改进预测能力，优化库存水平，提高运营效率，节省时间和资金。
11）先进材料产生新机遇
机器人、传感器和普适计算技术的突破不仅影响了产品的制造方式，而且影响了制造产品所用的材料。未来的先进材料将包括超强复合材料、超级合金、可以自我“治愈”的生物材料、高凝固性材料等。性能卓越的计算机建模工具，使新材料生产制造企业能够以比传统研发试验更有效、更具成本效益的方式，设计出更具定制化、精确化特性的材料。例如，国外一些研究机构已经能够利用二次离子质谱法研究氢原子如何扩散到钢中，从而探测出任何形式的缺陷，并开发出强度更强的产品。