近年来，硬件、连接性、大数据分析和机器学习方面的---融合在一起，为行业带来了---的机会。硬件---意味着传感器成本---，功能---大，并且电池寿命更长。连接性---意味着将数据从这些传感器发送到云的成本---，更容易。大数据分析和机器学习---意味着，一旦收集了传感器数据，国内工业互联网，就有可能获得对制造过程的---洞察力。这些---可以使生产率大幅提高，并大幅降低成本。
体现工业物联网潜力的一个例子是预测性维护。在制造过程中损坏的机器可能意味着数百万美元的生产力损失，工厂只能停止生产来解决该问题。
过去的解决方案是定期安排维护，但这存在一些问题。如果机器在维护前出现故障怎么办？如上所述，国内工业互联网企业，这将导致生产率的---损失。
预测性维护意味着使用更多的传感器来收集机器上的数据，然后使用数据分析和机器学习来确定机器何时需要维护。维修得太晚会导致机器损坏，太早维修会导致资源分配错误。
预测性维护只是一个示例，这已经在现实中应用。随着工业物联网的采用和发展加速，变化将是深刻的。我们可以实现一种自治经济，在这种经济中，供应完全可以满足需求，从而完全优化生产过程并实现零浪费。
当前，工业互联网平台已经从建设培育的阶段，走向赋能应用推广的阶段。发展工业互联网要关注实体经济的实际需求，加快平台间的互联互通，深化数据共享、成果共享。
工业互联网已经积累了不少数据，但还要积聚更多数据，此外还要设法共享数据；区域间、行业间的交流融合共享还需要深化；实体经济对工业互联网的认识还有待提高。
在次工业---中，无一不是新技术与传统技术的---融合来推动社会进步的，都是用新的技术来突破原有的产业。在当前这个‘第四次工业---’中，就是要用包括5g、工业互联网、---等底层技术在内的新技术来改造传统产业。
1、面向工业现场的生产过程优化
工业互联网平台能够有效的采集和汇聚设备运行数据、工业参数、检测数据、物料配送数据和进度管理数据等现场生产数据，通过数据分析和反馈在制造工艺、生产流程、管理、设备维护和能耗管理等具体场景中实现优化应用。
2、面向企业运营的管理决策优化
借助工业互联网平台可以打通生产现场数据、企业管理数据和供应链数据，国内工业互联网构架，提升决策效率，实现准确与透明的企业管理。
3、面向社会化生产的资源优化配置与协同
工业互联网可以实现制造企业与外部用户需求、---资源、生产能力的全方面对接，国内工业互联网---，推动设计、制造、供应和服务环节的并行组织和协同优化。
4、面向产品全生命周期的管理与服务优化
工业互联网平台可以将产品设计、生产、运行和服务数据进行全方面集成，以全生命周期可追溯为基础，在设计环节实现可制造预测，在使用环节实现健康管理，并通过生产与使用数据的反馈改进产品设计。
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