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一边是冰冷入骨的工业自动化市场，一边是仍在增长的数据采集场景，为什么会形成两极分化的局面？这些市场信号应该如何解读？
工业自动化产品一般被用于两个部分，一部分面向设备制造商，作为组件构成整体设备对外销售。另一部分面向工厂管理部门，作为生产线的一部分，起到提质增效的作用。
这两部分对应推进企业发展的两种驱动力，一种是来自于市场增长性的外部拉力，另一种是来自于企业整体效益提升的内在动力。
随着市场环境的变化，整体设备的销量收缩，***部分的出货量下滑，而第二部分的投入正在发生转型。当经济周期进入新阶段，很多市场的增长红利一望见底，制造企业开始关注可持续的竞争力，开始分析自身的运营效率。如果钱投下去，不能及时有效地转变为新的制造订单，这样的粗放型投入普遍被搁置。
***明显的表现是，第二部分的投入，正在从传统工控，转变为工业物联网。产线扩容的需求变成了升级改造的需求、设备换新的需求变成了性能提升的需求…对于传感产品的部署需求被释放，用于提升企业内部生产的能见度。通过传感数据的分析，企业可以更好的了解并改善自己的生产效益，延长设备的生命周期。
越来越多的
工业数据变得在线了，这本身堪称一次质变。
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从机器换人到机器助人
潮水退去，越来越多的企业仔细审视着自己的“内功”，审视着自己的供应链管理和生产效率。无论是产品降价的空间、市场份额争夺的空间、生产效率提升的空间，都开始被仔细测算。这时，帮助企业获得效益提升的解决方案备受青睐。
以工厂内部的物流与仓储环节为例。工业机器人、AGV、自动货架等高大上的***新产品虽然***性不言而喻，但相比“一次到位”，制造企业更加重视如何逐步的改进现状。
如果说过去制造企业还“好高骛远”地思考如何机器换人，现在就“真切务实”地转而思考如何让机器更好的与人配合。在不增加太多成本的同时，较短时间内就能提升效率。关键是要***快。
举个例子，工厂内部的物流管理水平还普遍较低，80-90%的工作仍然由人工操作，短时间内改变这种现状，做到“无人化”并不现实。通过部署不同类型传感器，少量网关等硬件，以及为工作人员装备可穿戴设备，就可以完成仓储效率的提升。
市场上现有的工业物联网解决方案，部署时间仅需要1个月，***回收周期在1年左右。因为对原有流程变化较小，降低了对人员操作及培训的要求，人力成本可降低30%~50%。
越来越多的企业从小处着眼，让知识在人机之间共享，让效益在双方交互中提升。
3. 工业数据的颗粒度在变细
过去制造企业只需要管好“进销存”，但现在要管好更深的“底盘”才行。
做个比喻，过去的生产线像自助餐厅，每个机器都在做菜，产品源源不断产生，顾客也就络绎不绝。到底哪个厨师做的菜好吃，哪个设备的生产效率***高，并不需要精细颗粒度的数据分析。反正自助餐厅的整体销路好，菜是否好吃，生产效率是高是低，都能分到一杯羹。
数据颗粒度太粗，导致餐厅既不知道顾客是被哪盘菜所吸引，也不会因为某盘菜卖得好，给厨师发奖金。自助餐厅的厨师也就没什么厨艺精进的意愿，毕竟做好做差一个样。菜色日趋平庸是必然。
但现在，顾客口味变高了，个性化更强了，自助餐厅的模式很难生存。这时就要分析每个厨师的表现、每盘菜品的受欢迎程度、甚至每个人厨艺中的优缺点。
具体到制造业，就变成需要***每一批次的产品，甚至***到每一件***的产品，比如生产出的一瓶水、一包烟、一根笔…这样的颗粒度。还得了解每条产线，每个工段，甚至每台设备在各种工况下的具体情况。
与数据颗粒度变细这一趋势高度相关的，又是工业物联网系统。
首先是设备联网，通过数据采集的精细化和***性，覆盖工业过程中的各类变化条件，保证提取出反映对象真实状态的***性信息。
当然仅仅做到数据联网还不够，需要进一步掌握数据背后的物理意义，以及特征之间关联性的机理逻辑，将数据分析与决策、管理、激励挂钩。
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