工业 4.0 是制造/生产及相关行业和价值创造过程的数字化转型。
工业 4.0 与第四次工业革命交替使用，代表了工业价值链组织和控制的新阶段。
信息物理系统构成了工业 4.0 （例如，“智能机器”）的基础。他们使用现代控制系统，具有嵌入式软件系统并处理互联网地址以通过物联网 （IoT）进行连接和寻址。
通过这种方式，产品和生产方式可以联网并可以“通信”，从而实现新的生产方式、价值创造和实时优化。网络物理系统创造了智能工厂所需的能力。这些与我们从工业物联网中了解到的功能相同，例如远程监控或跟踪和追踪，仅举两个。
工业 4.0 被定义为“当前制造技术自动化和数据交换趋势的名称，包括信息物理系统、物联网、云计算和认知计算以及创建智能工厂”。
工业 4.0 是一个愿景，它从一项旨在使德国制造业更具竞争力的倡议（“工业 4.0”）演变为全球采用的术语。
工业 4.0 经常与第四次工业革命的概念互换使用。它的特点是，除其他外，
- 甚至比第三次工业革命更加自动化，
- 通过工业物联网支持的网络物理系统连接物理世界和数字世界，
- 从中央工业控制系统转变为智能产品定义生产步骤的系统，
- 闭环数据模型和控制系统以及
- 产品的个性化/定制。
目标是实现自主决策流程，实时监控资产和流程，并通过利益相关者的早期参与以及纵向和横向整合，实现同样实时连接的价值创造网络。
工业 4.0 是一个动态的愿景、政策和概念，参考架构、标准化甚至定义都在不断变化。
工业 4.0 的核心包括利用信息系统将自主和自主决策（部分）转移到网络物理系统和机器。
第四次工业革命以及工业4.0背后的驱动因素和技术的影响，在概念推出后，已经从各个部门的角度进行了审视。这导致了更多的“4.0”术语，通常基于学术工作。示例包括物流 4.0 （物流和运输）、建筑 4.0 （建筑行业）、能源 4.0 （能源和公用事业行业）等等。
大多数工业 4.0 计划都是范围有限的早期项目。实际上，大多数数字化和数字化工作都发生在第三次甚至第二次工业革命技术/目标的背景下。
从本质上讲，使工业 4.0 成为可能的技术利用现有数据和充足的额外数据源，包括来自连接资产的数据，以在多个层面上提高效率、改造现有制造流程、创建跨价值链的端到端信息流并实现新的服务和商业模式。
要了解工业 4.0，必须了解完整的价值链，包括供应商以及各种形式的智能制造所需的材料和组件的来源、端到端的数字供应链以及所有制造的最终目的地/生产，无论中间步骤和参与者的数量如何：最终客户。
支持更直接的个性化生产、服务以及客户/消费者互动模型（包括从实际产品使用中获取实时数据），并在可能的情况下减少数字供应链模型中中介机构的低效率、不相关性和成本在这种以客户为中心的意义上，工业 4.0 的一些目标越来越苛刻，他们重视速度、（成本）效率和增值创新服务。
最后，它仍然是业务——通过创新和业务模式和流程转型的创新转折：增加利润、降低成本、增强客户体验、优化客户生命周期价值和尽可能提高客户忠诚度、销售更多产品和创新以实现增长和增长。保持相关性。
工业4.0：精髓简述
工业 4.0 是制造业（及相关行业）在大数据、人员、流程、服务、系统和支持物联网的工业资产的互联环境中的信息密集型转型，并将可操作的数据和信息的生成、利用和利用作为实现智慧产业和产业创新与协作生态系统的方式方法。
因此，工业 4.0 是一个具有清晰框架和参考架构的广阔愿景，主要特点是在所谓的网络物理系统中桥接物理工业资产和数字技术。
一个关键的角色确实是由事物或物联网的互联网发挥，在工业4.0工业物联网与它的许多范围物联网堆栈组件，从物联网平台小号到工业物联网网关，设备等等。
然而，当然不仅仅是物联网：云计算（和云平台）、大数据（高级数据分析、数据湖、边缘智能）与（相关的）人工智能、数据分析、存储和网络边缘的计算能力（边缘计算）、移动、数据通信/网络技术、HMI 和 SCADA等层面的变化、制造执行系统(MES)、企业资源规划（ERP，成为 i-ERP）、可编程逻辑控制器（PLC） , 传感器和执行器, MEMS 和换能器 （再次是传感器）和创新的数据交换模型都发挥着关键作用。
此外，同样的技术，如机器人流程自动化(RPA)、人工智能（人工智能引擎、机器学习）、两者的结合等等，都出现在所有软件领域，如企业信息管理、业务流程管理和采购市场中的应用当然也出现在支持物联网的工业/制造应用和物联网制造平台中。
工业 4.0 不是您一夜之间意识到的“东西”。就像 IoT 部署的情况一样，您需要一种战略性和分阶段的方法。
这与数字化转型战略完全相同，当我们查看工业 4.0 战略和实施以及工业 4.0 的状态和组织从初始阶段和试点转向更具创新性的方法时的成熟度在优化和自动化方面传统的唾手可得的成果。如果您赶时间，可以查看有关工业 4.0 成熟度模型和路线图的章节。
整个价值链的数据和优化
正如您将在本指南中发现的那样，工业 4.0 被视为产品价值链整个生命周期中组织和控制的下一个阶段。
信息物理系统是产品设计、原型制作和开发、远程控制、服务和诊断、状态监测、主动和预测性维护、跟踪和追溯、结构健康和系统健康监测、规划等领域的基础和新功能。、创新能力、敏捷性、实时应用程序等。
这些后一种功能还导致了用例和部署的类型以及工业 4.0 的好处，我们稍后将介绍这些功能，包括个性化功能、实时警报和干预、创新服务模式、动态产品改进、提高生产力、更高-时间，最终是新的商业模式。
工业 4.0 的新能力导致了“万物智能”现象，这些现象通常最受关注：从智能电网、智能能源和智能物流到智能设施，包括智能建筑、智能工厂和智能办公室，再到上述智能制造、智能工厂、智慧城市等。
工业 4.0 是向信息物理系统的演进，代表着第四次工业革命在通往具有工业物联网和制造业分散智能的端到端价值链的道路上
本指南深入解释了信息物理系统、其组件（例如智能控制系统和嵌入式软件系统）及其在制造和工业发展中的地位（从机械系统开始）。
工业 4.0 建立在上述端到端产品生命周期和价值流中的数据模型和数据映射之上。工业 4.0 中的所有技术都需要以集成为关键的角度来看待。
第一个集成（或融合）是信息技术（IT）和运营技术（OT）的集成。
没有IT 和 OT 的融合，就没有工业转型，更不用说现代楼宇管理和其他几个领域，其中不同的传统系统之间的孤岛消失了，一方面是物联网，另一方面是 IT 和 OT 相遇的地方，这是在接近所有行业的情况下。IT 和 OT 融合的本质围绕数据（以及他们多年来一直使用的系统）、流程和人员/团队。同样，物联网在这里是关键，因为物联网也是从捕获（以及随后的数据分析/利用）开始的。可以肯定地说，工业 4.0 之所以成为可能，是因为物联网。工业4.0的技术本质有时也被称为网络物理融合。
由于 IT、OT 及其骨干网（如网络和基础设施，我们还可以添加 CT 或通信技术）的融合，本质上归结为互联网、IT 技术和 IT 基础设施受物联网数据（云基础设施、服务器基础设施、存储和边缘基础设施等）许多人将工业 4.0 视为第三次工业革命的延续。
另一方面，包括工厂在内的所有组织中持续自动化的影响对工作和社会都有明显的影响。然而，这里也有人认为，这仅仅是第三次工业革命下一步的结果，其中自动化已经在许多层面上进行了密集化。不管这些讨论如何，很明显工业 4.0 的第四次工业革命方面赢得了辩论。
工业 4.0 中的集成：随着所有系统的变化进行纵向和横向集成
在本指南中，我们将进一步探讨工业 4.0 模型中的两个关键集成。
第一个是垂直整合，传统自动化金字塔中的所有系统都会受到影响：从现场层和控制层到生产层、运营层和企业计划层。
垂直整合将使传统的自动化金字塔视图消失。这同样适用于跨越这些不同级别的多个系统和应用程序。其他系统（如 ERP）将发生巨大变化，而其他系统将被工业物联网平台范围内快速新兴的应用程序所取代，特别是制造平台和垂直平台，用于行业许多方面的各种任务和用例，这些应用程序具有更多功能和以可互操作的“系统系统”方法以及物联网平台和功能集成的数字转换平台和业务应用程序相结合。
第二个是横向整合，它不是像纵向整合那样的几个系统的分层视图，而是提到的端到端价值链：从产品开发和生产阶段的供应商和流程、信息流和 IT 系统到物流、配送和最终客户。
这也会影响工业市场中使用的各种系统，最终都是关于数据以及如何、为什么以及在正确的时间和地点使用它，以正确的理由来解释信息管理和商业智能的古老咒语专家，当然还有很好的旧DIKW 模型；从数据到知识，还有额外的行动层：决策。而在工业 4.0 中，这意味着人类、半自主和自主（尽管最好将其视为一个连续体）
在这个快速介绍性概述中要提到的另一个要素确实是半自主和自主决策，工业和物流 4.0 的基石，自组织工厂和自主生产愿景的本质，以及最终的梦想物联网、人工智能、新的集成系统、高级分析等都发挥着尽可能多的自动化。
它直接涉及我们接下来要介绍的内容：工业 4.0、技术和工人，其中的观点是增强能力、不同技能、节省人力等，其中承诺是拥有“过时工作”的工人将找到其他工作（强调“承诺”，因为到目前为止，自动化导致大量失业）。
工业 4.0：技术、安全、人员/工人和社会
在深入研究所有提到的演进、集成、网络物理演进、物联网元素、大数据方面之前，在研究工业 4.0 的起源、定义、演进、全球影响、类似举措、工业 4.0 设计原则、构建块和参考架构模型 Industrie 4.0 对技术和人员的最后一句话总结了这个快速介绍。
随着工业4.0，分布式数据存储将成为安全方面的主要挑战之一（Umsetzungsstrategie Industrie 4.0）
需要注意的是，工业 4.0 不仅仅是这些技术。它还着眼于社会和工人的影响和作用（例如，人与机器之间的协作与协作机器人或协作机器人、工厂工人在所有这些变化中所需的新技能组合以及不可避免的由于持续自动化而导致的失业提到 - 以及如何应对这一重大挑战）。仍然; 许多人认为没有强调“人性化”，因此有了工业 5.0的概念。
此外，工业 4.0 还非常注重安全性。这不仅意味着数据和通信网络的安全、数据保护（包括个人数据保护，特别是自《通用数据保护条例》、《电子隐私条例》和多个领域即将出台的规则，包括绿色设施、能源和生态，以及消费市场出现丑闻后的个人数据）、最广泛意义上的网络安全和工业控制系统安全（ICS 安全），以及工人、工业资产、关键基础设施和“物理安全”的保护和安全。
随着工业资产和关键基础设施（从关键电力建筑到能源电网等）连接起来，并且攻击在传统上相当孤立的工业环境中呈上升趋势，在工业 4.0 中，漏洞和攻击的风险和危险是巨大的，这需要终结——端到端的“安全设计”方法。由于攻击增加并且后果可能很高，因此还建议不要只关注网络安全，而是将其与风险管理、业务连续性和其他领域相结合，也就是所谓的网络弹性，随着我们不断转型，这成为必须。
这一整体安全挑战，当然还有 ICS 安全和端到端网络安全挑战，在工业 4.0 挑战和风险中名列前茅。
在工业 4.0 技术层面，最后，在提到的技术（或更确切地说是技术组）之上，例如物联网、大数据、IT、OT、几种安全技术（工业网络安全、关键设施的可视化监控、监控工人的可穿戴设备）危险环境中的安全）、人工智能(AI)、云、边缘、雾等等，您可以添加：增材制造和 3D 打印、数字双胞胎、虚拟和增强现实 （也在数字双胞胎模拟的背景下），先进的机器人和协作机器人、自主生产、快速应用开发、自主生产、贯穿整个价值链的一致工程、彻底的数据收集和供应、系统集成（参见纵向和横向集成）、广泛的网络和通信技术、集成和连接标准/协议，使各种 IT 和 OT 协议可互操作的方法以及更多即将出现的方法，例如区块链和技术，不仅可以满足对更多带宽的需求，还可以为连接的设备供电。
在技术方面，重要的是要查看物联网等术语下的技术，还要查看它们如何连接，尤其是在这个技术层面（数据以及您如何利用、保护、交换、丰富甚至货币化的方式）在上面列表中的中心）关键字也是集成：从 IT 和 OT 的集成到 IoT 和 AI 的集成；大数据、物联网和人工智能；区块链和物联网。
这或多或少为专业人士总结了工业 4.0 的关键方面、要素和演变。在本页的其余部分，我们将更深入地了解提到的元素以及更多内容。有些在指南中，有些是添加的，目前正在链接。
工业 4.0 的起源和历史
尽管工4.0最初主要用于制造（在与正在发生的其他举措，如对比度工业网络与工业互联网联盟或IIC） ，它事实上是进一步去。
经济正处于第四次工业革命的边缘。在互联网的推动下，现实世界和虚拟世界不断向物联网融合(Die neue Hightech-Strategie Innovationen für Deutschland)
参与工业 4.0 的几方自己将其转移到智能交通和物流、智能建筑、智能采矿、智能石油和天然气、智能医疗保健以及智能“x”或“任何”。请记住，在工业 4.0 视图中，智能产品使我们从集中控制系统转变为智能产品定义生产过程步骤的方法。智能“x”处于更高级别。然而，让我们来看看我们是如何到达那里的，以及工业 4.0 的起源/历史。
开始：工业 4.0 和德国高科技战略的重新定位
2006年，德国政府在汉诺威工业博览会上提出了“高科技战略”。
在“Die Neue Hightech-Strategie Innovationen für Deutschland”中，政府解释了如何推动创新，这不仅仅是技术创新的问题，也是以社会整体为中心的“社会创新”，有点像日本社会 5.0 .
战略调整包括五个核心要素，其中包括推动研发优先事项并涉及多个部门。其中之一是定义未来创造价值和（提高）生活质量的任务的优先级，其中一项未来任务是“数字经济和社会”。
正是在这里，工业 4.0 首次被提及与第四次工业革命的出现有着明确的关系，由互联网和物联网驱动。文件描述了未来工业生产的特点如下：
- 高度个性化（personalization）的产品，生产高度灵活；
- 客户和业务合作伙伴尽早参与/参与设计和价值创造过程；
- 连接生产和高质量的服务，这将导致所谓的混合产品。
政府表示有意支持商业和科学界开发和实施工业 4.0，并额外关注安全以及对劳动和就业的影响。其他数字优先事项包括智能服务、智能数据、云计算、数字/智能网络、数字科学、数字教育和数字生活环境。大多数都与工业 4.0 密切相关。
为了检查高科技战略的优先事项并提出创新建议，成立了一个创新政策工作咨询小组。德国国家科学与工程学院(acatech) 的Henning Kagermann 博士和之前在 SAP 工作的博士被任命为负责人。
未来项目工业4.0
五年后的 2011 年，德国人工智能研究中心( DFKI) 的 Kagermann 博士、Wolfgang Wahlster 博士和联邦研究和教育部的 Wolf-Dieter Lukas 博士介绍了咨询工作的结果跨多个领域的组，包括工业 4.0，从那时起广为人知。
第四次工业革命的商业潜力不仅在于运营流程优化，还在于其为广泛的应用提供服务。因此，物联网由所谓的“服务互联网”补充，因为智能产品提供其作为智能服务的功能（工业 4.0：Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen Revolution，2011）
在汉诺威工业博览会以新闻发布会的形式进行展示之前，他们发表了一篇文章（PDF 打开），标题为“工业 4.0：Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen Revolution” （工业 4.0：在通往物联网的第四次工业革命）。
由于网络物理系统，未来的工业 4.0 项目被采用并围绕创建新的商业模式展开。为了进一步发展它，Plattform Industrie 4.0 由 Bitkom （德国数字协会）、VDMA （德国机械工程工业协会）和 ZVEI （德国电气工业）于 2013 年创建，后来其他人加入。
与包括 acatech 在内的其他合作伙伴一起，他们仍然致力于工业 4.0，其中包括标准化和国际合作水平，衡量工业 4.0、教育和研发的进展。然而，工业 4.0 不仅仅是一个产业政策问题。它还解决了资源效率、环境保护或城市化等生态和社会挑战。
如今，Plattform Industrie 4.0 仍然致力于通过其工作组在标准、规范、参考架构、安全、应用程序、业务模型、法律方面（以及数据-相关）、工作、教育和技能、全球合作等。鉴于工业 4.0 的国际化，Plattform Industrie 4.0 几年来也有一个英文网站，尽管仍然强调德语。
工业 4.0 愿景和技术以不同速度在全球范围内的传播与全球普遍的挑战和可能性以及与美国工业、日本工业、欧盟工业倡议等合作实现的交叉融合有关。向前。尽管如此，在比今天更多的公司中实现工业 4.0 愿景之前，还有一些障碍需要克服。
工业 4.0 定义 – 什么是工业 4.0？
工业 4.0 的初始目标通常是自动化、（制造）流程改进和生产力/生产优化；更成熟的目标是以信息和服务为基石的创新和向新的商业模式和收入来源的过渡。让我们看一下工业 4.0 的一些定义。
工业4.0的原始定义
2011 年提出的工业 4.0 定义相当冗长。在一篇题为“工业 4.0 – 面向未来的智能制造”的论文中，GTAI （德国贸易和投资）研究了什么是智能工业（工业 4.0 的同义词）以及工业 4.0 的含义。
摘录：智能工业或“工业 4.0”是指从嵌入式系统到网络物理系统的技术演进……工业 4.0 代表着即将到来的第四次工业革命，即将到来的物联网、数据和服务互联网。去中心化智能有助于创建智能对象网络和独立的过程管理，真实和虚拟世界的交互代表了制造和生产过程的一个重要的新方面”。
它没有完成！论文中的更多内容（PDF 打开）和下面的工业 4.0 定义列表。
更多工业 4.0 定义
显然，并非所有工业 4.0 的定义都相同。工业 4.0 在实践中对很多人来说意味着很多事情，有些人认为是工业 4.0 的定义，有些人则不然。
工业 4.0 被定义为“当前制造技术自动化和数据交换趋势的名称，包括信息物理系统、物联网、云计算和认知计算以及创建智能工厂”。
提出工业 4.0 概念的工作组将其视为一系列生产中的颠覆性创新和工业流程的飞跃，从而显着提高了生产力。这被视为第四次发生此类中断。（德国联邦教育和研究部，未来项目：工业 4.0）
这个工业 4.0 的定义接近原始定义，但不完全正确，或者至少不再正确，因为工业 4.0 超越了工厂，也不仅仅是自动化和数据交换（例如工人的关键角色，关键角色能源效率等）。
如果我们以上述德国Plattform Industrie 4.0作为工业4.0所有事物的官方参考，那么每个平台的官方定义如下：“工业4.0是指工业机器和过程的智能联网，帮助工业4.0信息和通信技术”。
工业 4.0 和第四次工业革命 (4IR)
提醒一下，随着工业 4.0 越来越流行，这四次工业革命的经典观点是：
- 第一次工业革命，真的是一场革命，除此之外，由于蒸汽机的发明，水和蒸汽动力的使用以及各种其他机器，将导致社会的工业转型，包括火车、制造机械化和大量的烟雾。
- 第二次工业革命通常被视为电力和新的制造“发明”（例如装配线）导致大规模生产领域并在某种程度上实现自动化的时期。
- 第三次工业革命与计算机、计算机网络（广域网、局域网、城域网……）的兴起、制造业机器人技术的兴起、连接性以及显然互联网的诞生有关，互联网是信息方式的重大改变者处理和共享，以及以前实体环境的电子任何版本的演变，自动化程度更高。
- 在第四次工业革命中，我们从“仅仅”互联网和客户端-服务器模型转向无处不在的移动性、数字和物理环境的桥接（在制造业中称为网络物理系统）、IT 和 OT 的融合以及所有前面提到的技术（物联网、大数据、云等）以及额外的加速器，如先进的机器人和人工智能/认知技术，这些技术使工业 4.0 以全新的方式实现自动化和优化，从而带来充足的创新机会和真正全面的创新自动化并将行业提升到一个新的水平。
有些人还喜欢在工业 4.0 中添加人/数字身心融合中的技术和连接性。
将人工智能、超连接性和数据分析注入事物、机器、通信、行动的方式，并通过无处不在的万物互联在工业 4.0 梦想的几乎每一件/机器中产生可操作的见解是一回事，融合人与机器（或技术扩展）之间的距离仍然有点远，它是如此复杂，将导致更多的争论（也是道德的），因此它已被 IDC 称为第四个平台。
在波士顿咨询集团看来（我们在下面讨论他们的工业 4.0 研究）工业 4.0 是指九种数字工业技术的融合和应用：先进机器人、增材制造、增强现实、模拟、横向/纵向集成、工业互联网、云、网络安全以及大数据和分析。
很明显，今天一些公司已经投资了其中的一些技术；主要是第三平台的传统支柱，如云和大数据/分析，并且越来越多地从集成的角度在工业物联网中，因此与这些“技术”中的一些或可能更好的重叠：技术集和连接的好处。
工业4.0与工业互联网
显然，不仅在德国（和欧洲），工业 4.0 领域的工业巨头（博世、西门子，等等）都在进行制造业（以及一些相关行业和流程）的数字化转型。
第四次工业革命与工业互联网的第三次产业创新浪潮
如前所述，在美国，GE 和一系列其他工业企业（包括非美国企业，也是“工业 4.0 平台”的成员）发起了工业互联网联盟。
工业互联网，正如我们之前写的由美国工业巨头 GE 创造的一个术语，看起来很像工业 4.0。尽管在上面的波士顿咨询集团图片中提到它是机器和产品网络中的一种使能工业技术和 IIoT 的网络对象通信领域。
然而，工业4.0与工业互联网的不同之处在于，工业互联网最初被视为第三次工业创新浪潮。因此，这是第三次创新浪潮，而不是行业的第四次革命。
它只显示了相对革命性的术语，因为工业互联网的三个创新浪潮分别是：
- 工业革命。真正的一次或多或少是工业 4.0 视图中第一次和第二次革命的组合。
- 互联网革命：“计算能力和分布式信息网络的兴起”。
- 工业互联网：工业4.0中所谓的第四次工业革命。
然而，今天，四次工业革命的概念已被广泛采用，工业 4.0 也是如此。
全球化、架构和标准化：工业 4.0 与工业互联网联盟的合作
与德国的“Plattform Industrie 4.0”（工业 4.0 平台）相比，工业互联网联盟采用了更跨行业的方法，后者更侧重于制造（尽管它也用于物流等）。
随着工业互联网联盟和 Plattform Industrie 4.0 共同努力和观点，越来越多的公司成为这两个平台的成员，两个组织开始寻找相似之处和合作。毕竟，我们仍然生活在一个全球化的世界中，当然是在工业生产和相关市场中。
因此，合作变得显而易见，更重要的是因为两个行业机构都在研究架构框架。在工业 4.0 和“工业 4.0 平台”的背景下，这个框架被称为 RAMI 4.0，是工业 4.0 参考架构模型的缩写。工业互联网联盟的框架被称为 IIRA，工业互联网参考架构的缩写。
2016 年初，工业互联网联盟和 Plattform Industrie 4.0 宣布合作，重点关注标准化、“新”制造的架构、业务目标以及物联网在其中的作用。
如果你看看今天的工业 4.0，你会发现除了工业互联网联盟中已经存在的制造业之外，其他行业也越来越受到关注，并且我们接下来要解决的网络物理系统已经超越了网络物理生产系统的范围，同时也是状态监控和远程可能性等的促成因素，从长远来看，这不仅仅是启用和推动智能工厂。
工业 4.0 的状态
撇开所有的革命和协会不谈，问题是我们在工业 4.0 中走了多远。制造企业准备好了吗？在这种工业环境中，准备就绪意味着什么？
换句话说：工业 4.0 或工业互联网的特征、原则、技术成熟度水平、（已实现和期望的）收益和实现是什么？您会注意到这些问题的答案与任何行业的数字化转型以及任何数字化转型战略挑战中的答案非常相似。毕竟; 最后，无论制造业的技术和市场环境如何，数字化转型在任何寻求类似能力和结果的行业中都是普遍存在的。然而，正如本文开头所提到的，工业 4.0 是一个愿景和现实，具有项目和实现愿景的明确步骤。
工业 4.0，从某种意义上说是制造业的数字化转型，今天仍然主要关注转型和“成熟”的第一阶段，从收益和潜力的角度来看：提高生产力、自动化和优化运营流程、业务流程以及从物联网支出角度来看的第一大物联网用例：制造运营，其次是（预测性）维护和智能维护服务。
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