近年来，随着对节能降耗、提升运管水平等需求不断提高，水务企业对智慧水务的需求开始呈现暴发式增长。在这条变革之路上，施耐德电气依托基于物联网的EcoStruxure™，继续深化“数字化转型领导者”和“行业应用专家”两大战略，赋能智慧水务多个维度的不断创新，解决水务企业能效运营难题，以创新技术带动绿色可持续发展。
腾飞：智慧水务的数字化翅膀
五年前，施耐德电气就已经大力布局智慧水务市场，“如果说那时的解决方案更多着眼于管网优化、调度以及漏损监测处理的话，现在数字化技术赋能智慧水务更多的‘智慧’能力。”杨虎进表示，“基于物联网的EcoStruxure三层架构，将生产控制、运营调度及企业管理结合到一起，用硬件+软件+服务的整体解决方案，实现水行业全生命周期覆盖，丰富了智慧水务的内涵。”
工业物联网（IIoT）平台的绿色智能制造正在推动水务行业数字化互联互通和管理变革，“对于工业来说，物联网是解决方法的思路，而互联网则是一门技术。基于工业物联网的智能制造，推动企业从关注资产变为数据驱动。在设备互联互通的基础上，让采集和分析数据发挥价值，提升生产效能。中国水务企业最迫切解决的问题是如何让数据运转起来，推进智能化和数字化的过程中遇到的最大问题之一是信息孤岛，如果没有数据和有效的分析方法作为基础，就谈不上云和互联互通。”杨虎进说。施耐德电气重磅打造的EcoStruxure架构平台包括互联互通产品、边缘控制和应用、分析与服务三层架构，将广泛的能源、自动化和软件产品整合行业完整解决方案，形成从连接、收集到分析、处理、优化的智慧水务闭环管理，帮助水务企业在运营效率与资产绩效上实现跨越式提升。如今，施耐德电气智慧水务解决方案已经在国内供水、流域治理、供热等行业落地了20多个案例，在建的项目也有40多个。
共同打造智慧水务生态圈
“共创共赢，打造数字化的未来”是2019施耐德电气创新峰会的主题，而创新和合作也是当下中国产业革命深刻变革的关键词。“水务不仅是一个经济行为，更是一种 社会 行为，饮用水是否水质达标水管有没有发生泄漏供水高峰时节会不会停水不仅影响水务企业的生存，还影响整个 社会 的体验感。水务领域汇集了业主，设计院、工程总包商、工艺提供商及系统集成商等众多参与者，大家都有一个共同的目标，即提高水资源利用率和保障公众安全用水，围绕着这个目标，行业分工确定，有机的生态圈就此建立起来。”杨虎进说，“在传统的水行业，施耐德电气通过实现多个维度、各个层级的不断创新，用自动化技术解决水务企业能效运营的困境，为用户与合作伙伴的数字化转型赋能。”
杨虎进用一个南水北调工程举例，“这个工程包含十几个泵站，是调配供水量的关键，业主需要进行智能化管控，把能耗降到最低。在这个过程中，我们联合设计院，工程总包商以及施耐德电气集成的多个软件平台，共同搭建了智慧水务管理系统，实现了统一的中控室 *** 控和无人值守。数字化改造后的项目应急储吐能力比以前提高了30%以上，能及时应对上游出现的例如暴雨，山洪等地质灾害，保障下游的水量供给和水质标准。” 对此，杨虎进表示，水循环始末，无论企业管理层、运营调度层、或是生产控制层，都可以进行主动监测、采集、分析和辅助日常及应急决策，使水务资产更加高效、长期和可靠运行，真正实现智慧水务。
IT赋能OT
借势工业物联网，基于施耐德电气长期积累的细分行业专业技术经验，EcoStruxure通过融合IT与OT技术，帮助客户实现数据价值最大化，尤其是将数据转化为切实可行的智能化信息与更加有效的业务决策，将物联网的战略远景逐一实现。如今，智慧水务解决方案正与IT系统和大数据服务手段紧密结合，帮助实现从“连接—收集—分析—决策—连接”全过程的闭环控制。
以污水处理中的“曝气”这一工艺环节举例，杨虎进说：“过去我们靠的是经验和人工 *** 作，来控制曝气时间和曝气量。现在一步步发展到以模型代替，把不可控、非线性的过程变成有据可查的线性过程。再通过数据提炼和发展，反过来提高工艺使用的效能。”再例如污泥搅拌过程的电机，用先进的软件为过程工艺赋能，通过细致的电力、速率和功率参数设定，提高能效。据杨虎进介绍，这种节能化的改造一般能带来15%，甚至20%以上的能耗节约，也提高了设备的全生命周期。
致力于行业进步
“中国的水务企业，特别是污水处理企业，不管是项目投资还是数字化建设的力度都要远远超过欧洲同类型企业，因为中国有世界第一的污水量处理量，也拥有全世界最完善的工业体系。然而需要注意的是，虽然投入了大量人力和财力在智能化系统和设备上，但是否真正发挥了这些设备效能，做到物尽其用需要画个问号。”杨虎进分析了目前水务市场存在的诸多问题，“到目前为止，我国的水务管理还处在相对粗狂的水平，常常局限于一些短期行为，如短期内水质达标或者大型活动的保障等，而缺乏长期的水务规划。再者，从从顶层设计层面看，我国智慧水务发展也缺乏统一的行业标准，中国的水务市场在精细化管理方面有有很长的路要走。”
目前，各个水务企业对于整体智慧水务的理解有很大的偏差，杨虎进认为，这种“各自为站”的局面还会持续一段时间。需要行业管理机构给出指导性的意见，建立共同目标，使企业间达成行业共识，行成合力。“大家都处在摸索的阶段，不能号称自己的智慧水务系统就是最完善的，每家都有自己的技术特点和产品局限性。拿施耐德电气来说，我们也有自己的角色，我们只做生产和运营，不涉及营收等子系统。”
施耐德电气将自己定位为“能效管理和自动化控制领域的数字化转型专家”，杨虎进表示，施耐德电气通过互联互通的产品、强大的本地控制、云技术以及应用程序、分析工具与服务，确保通过全生命周期的解决方案，因地制宜支持水务企业高效利用能源资源，实现可持续发展。施耐德电气拥有智慧水务行业的核心技术和全球经验，也一直围绕一条主线：水务行业智慧化升级与数字化改造，不断将国内外治水的行业经验分享给“施耐德电气的朋友圈”，共同为水行业的智慧未来发力。
工业物联网云平台推荐是一个基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术的智能制造平台，它集数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、决策支持等功能于一体，可以实现设备的远程监控、预测性维护、异常检测以及生产调度、设备管理等工业应用。
工业物联网云平台推荐的主要特点包括以下几个方面：
一、开放性
工业物联网云平台是一个开放的平台，它采用标准化的接口和协议，与各种硬件设备、传感器、机器人等工业设备实现无缝对接，与各种软件系统、应用服务实现互联互通。同时，平台还提供了丰富的API，方便开发者和企业自主开发和集成精细化的应用。
二、可扩展性
工业物联网云平台是一个高度可扩展的平台，它可以支撑海量设备数据的采集、存储、处理、分析和应用，能够灵活地满足用户的不同需求。此外，平台还提供了多样化的工具、算法和应用组件，方便用户根据实际情况进行定制化。
三、协作性
工业物联网云平台是一个强调协作的平台，它鼓励企业之间、企业和研究机构之间、企业和政府之间等多种形式的合作，共同推动工业物联网技术的创新和应用。平台还提供了多种合作机制和服务，包括共享设备、协同工作、技术支持、数据交换等，为用户提供全方位的支持。
四、安全性
工业物联网云平台推荐是一个高度安全的平台，它采用了多种安全技术和加密方案，保障用户数据的机密性、完整性和可用性。平台还提供了完善的权限管理和安全审计机制，有效防范各类网络攻击。
工业物联网云平台推荐，上海力控科技ThingNet物联网云平台是基于以往的物联网产品，以及目前市场上的各种云平台优点，精心打造的一款实现设备上云的多功能产品，该物联网云平台面向设备而使用，例如大型的空调机组、空压机、泵等等设备的上云，云平台提供从设备接入、运行监控、设备资产管理、工业数据预知分析等一站式SaaS服务，使用对象可以为设备厂家、设备运维厂家、以及相关设备管理型公司等。
您好，在改造提升传统动能方面，可以利用物联网技术、大数据分析技术、机器学习技术、增强现实技术、虚拟现实技术、移动互联网技术等，实现数据采集、监测分析、模型优化等。同时也可以利用工业物联网技术，实现智能优化调度、安全运行管理和物理场景与虚拟场景的数据分析等。其次，新技术包括物联网（IoT）、工业互联网（IIoT）、云计算、大数据 处理等。物联网技术可以使传统动能改造更加智能化，将设备进行互联互通，实现资源共享和合理配置；工业互联网技术可以实现生产系统的自动化管理，有效提高生产效率；云计算技术可以支持信息资源的共享，统一管理与协调；大数据处理技术可以大规模处理海量数据，依据分析结果及时调整工厂生产，实现智能制造。数字化供应链是指通过数字化技术实现供应链各环节之间的协同和协作，以提高供应链的效率和透明度。数字化供应链可以应用多种物联网技术，包括以下几个方面：
物联网传感器技术：通过物联网传感器技术，可以实现对物流、库存、生产等环节的实时监测和数据采集，以便实现供应链的实时可视化和数据分析。
云计算技术：通过云计算技术，可以实现供应链各环节之间的实时数据共享和协同，以便实现供应链的自动化协调和优化。
大数据技术：通过大数据技术，可以实现对供应链各环节的数据分析和挖掘，以便实现供应链的优化和决策支持。
人工智能技术：通过人工智能技术，可以实现对供应链各环节的自动化决策和优化，以便实现供应链的高效和智能化。
区块链技术：通过区块链技术，可以实现供应链各环节之间的数据共享和信任建立，以便实现供应链的透明度和安全性。
总之，数字化供应链可以应用多种物联网技术，以实现供应链的高效和智能化。
摘 要:随着信息技术的不断发展,在互联网技术上又延伸和扩展出了物联网技术,物联网技术具有十分重要的经济和社会前景,引起了很多国家和政府的重视。本文就是在这个背景下首先讨论了物联网的概念和基本技术,然后描述了其应用领域,最后并对物联网发展的问题做了分析。关键词:物联网 射频识别 M2M
中图分类号:TN91 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(b)-0023-01所谓物联网,就是利用射频自动识别技术,实现物体和物体之间能够识别的网络。EPC global的Auto-ID中心的提出的定义是:把所有物品通过射频识别等信息窗设备与互联网连接起来,实现智能化识别与管理。从本质上来说物联网是互联网技术的一种延伸,涵盖信息主要包含了射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等传感设备。设备之间按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。其中主要包括了两种概念:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通讯。
1 物联网涉及关键技术
11射频识别技术(RFID)
RFID射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签, *** 作快捷方便。在物联网中重要起“使能”(Enable)作用。
射频识别技术应用非常广泛,目前产品:RFID读写器、RFID标签等已经广泛应用了,典型应用范围:门禁控制、航空包裹识别、文档追踪管理、包裹追踪识别、畜牧业、产品防伪、票证管理、汽车晶片防盗器、停车场管制、生产线自动化等。
12传感器技术
传感器是一种物理装置或生物器官,能够探测、感受外界的信号、物理条件(如光、热、湿度)或化学组成(如烟雾),并将探知的信息传递给其他装置或器官。因此可以说,传感器是人类五官的延长,又称之为电五官。在我们生活中声控灯、自动门、遥控器等都是传感器的典型应用。
传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化,它不仅促进了传统产业的改造和更新换代,而且还可能建立新型工业,从而成为21世纪新的经济增长点。
13M2M
M2M是机器对机器(machine-to-machine)通信的简称。是多种不同类型的通信技术有机的结合在一起实现机器之间通信、机器控制通信、人机交互通信以及移动互联通信等。M2M让机器、设备、应用处理过程与后台信息系统共享信息,并与 *** 作者共享信息;它提供了设备实时的在系统之间、远程设备之间或和个人之间建立无线连接,实现数据传输。
14其他技术
物联网还包含了其他如纳米技术、智能潜入技术以及工业化和信息化的融合技术等等在此就不一一详述了。
2 物联网应用领域
21城市管理
通过物联网可以实现智能交通,物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”,还可以避免过载的车辆经过桥梁。在交通控制方面,可以通过检测设备,在道路拥堵或特殊情况时,系统自动调配红绿灯,并可以向车主预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。
22公共安全
通过物联网与摄录技术综合起来,我们可以实现人脸自动识别技术、车牌自动识别技术、指纹识别技术等可以有效增加公安机关的办案效率,增强社会安全保障。
23家电行业
将家庭所有家电家具实现物联网连接,可以实现真正的智能化家庭。典型的例子是海尔曾经通过物联网网桥(WSNBridge),实现了用户通过手机、互联网、固话与家中灯光、窗帘、报警器、电视、空调、热水器等电器设备的沟通,将物联概念与用户的生活实际紧密联系起来,使之成为了一种像水、电、气一样的用户居家生活的基础应用服务;海尔的全球首款“物联网冰箱”具有网络可视电话功能、浏览资讯、播放视频等多项生活与娱乐功能,让原本属于生活电器的冰箱成为一个娱乐中心。
24医护行业
医护领域的物联网应用主要在人体的监护和生理参数的测量等方面,利用传感器可以对人体的各种状况进行监控,将数据传送到各种通信终端上。在美国曾经实现了在鞋垫上设置传感器对有特殊病情老人通过物联网进行监控,最终获得有效数据实现最佳治疗效果。
25物流行业
物流行业是使用物联网技术比较早的行业,由RFID等技术和移动手持设备组成物联网后,基于感知的货物数据便可在全球范围内监控货物的流通状态,可以提供全面的货物信息以及物流跟踪信息,能够实时的获得货物以及航运信息,降低物流风险并提高风险的控制能力。
3 物联网技术存在问题
31物联网跟风较多,应用较小
物联网的价值不是一个可传感的网络,而是必须各个行业参与进来进行应用,不同行业,会有不同的应用,也会有各自不同的要求,这些必须根据行业的特点,进行深入的研究和有价值的开发。现阶段的物联网同样现处于跟风这一种现象,很多的企业盲目的炒作物联网,而没有形成具体的应用。物联网的体系基本形成需要一些应用形成示范,更多的传统行业感受到物联网的价值,这样才能有更多企业看清楚物联网的意义。
32物联网标准难以统一
互联网能够快速发展很大原因取决于互联网标准的成功,现阶段的物联网没有形成统一的标准,很难形成产业的规模的应用,对于推动物联网的普及起到很大的阻碍。因此,标准的建立至关重要。
33大规模应用普及需要较长时间
没有标准,整个行业的发展就要受到制约,同样,对于物联网的普及也需要经过很长的时间,而时间的成本,对于快速发展的企业来讲还是有非常大的影响。
34物联网大企业部署较快
从现状来看,提到物联网都是比较高端的人群或者是企业,对于物联网的部署,只有具有一定的实力的企业能做或者承接物联网项目,如中电信、中移动等,对于小企业来讲,物联网的应用还没有具体的涉及到,以至于出现可望可及的现象。
35技术环境不成熟
虽然互联网的发展为物联网迈进了重要的一步,物联网不仅仅需要互联网的支撑,还需要许多如通信、企业应用软硬件的支撑,对于如何实现这些网络的融合,从技术的角度来讲,需要涉及到大量跨行业、跨企业的协条,导致了物联网在技术方面还存在很大方面的缺
36全社会对物联网的内涵尚未取得共识
虽然物联网受到全社会的普遍关注,但目前物联网的概念和技术架构缺乏统一的清晰描述,全社会对物联网的内涵尚未取得共识。物联网从广义上认为是深度信息化,狭义上认为是此深度信息化的承载网络,这其中的“深度还需要业内人士共同探讨,不断发展完善。工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。
所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。
思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。
首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。
作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。
总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：
1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；
2、MCU的发展使得计算能力快速提升；
3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；
4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；
工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。
通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：
1、使用设备开放的协议；
2、使用设备自带的传感器；
3、添加新的传感器；
4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；
其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。
所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；
在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：
1、传感级；
2、设备级；
3、产线级；
4、车间级；
5、企业级；
也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。
总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：
1、期望获得什么结果？
2、期望用什么方式获得想要的结果？
3、需要信息基础提供什么？
4、工业物联网是否能够获得这些信息？
5、工业物联网如何获得这些信息？
6、获得这些信息的性价比如何？
7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？
8、落地实施。
工业物联网是一种：数字时代先进生产模式，通过将感知技术、通信技术、传输技术、数据处理技术、控制技术，运用到生产、配料、仓储等所有阶段，实现生产及控制的数字化、智能化、网络化，提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。同时，通过云服务平台，面向工业客户，融合云计算、大数据能力，助力传统工业企业转型。
物联网、工业40等概念既有交集也有差异。随着工业化与信息化的深度融合，企业内部互联互通的需求渐增，通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈，工业物联网应运而生。
工业物联网是物联网领域重头戏，规模占比接近百分之二十
物联网在工业的应用，是物联网最重要的领域之一。目前，工业物联网在物联网领域占比最高，达到近20%的份额。展望未来，工业物联网也是物联网应用推广最主要的动力。预计，到 2020 年，工业物联网在整体物联网产业中的占比将达到 25%。
受政策、应用双推动，工业物联网产业规模快速增长
“中国制造 2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划，“中国智造”已经成为未来制造企业的发展方向，而工业物联网正是实现“中国智造”的基础。
根据物联网在工业领域的产值贡献率来测算，2014年，国内物联网在工业领域需求规模为1260亿元；2016年，国内物联网在工业领域需求规模为1804亿元。2017年，国内物联网在工业领域需求规模约为2354亿元。预计在政策推动以及应用需求带动下，到 2020 年，工业物联网规模将突破 4500 亿元。
——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。
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