随着底层软硬件技术逐渐完善，对制造业进行基于物联网技术的改造，正逐渐让更多企业迈入了智能制造的领域，更多的数据将推动各种产业应用的发展，生产效率得到进一步提升，而“用工荒”的问题或将不再存在。
为什么智能制造如此重要？
改革开放之后，中国从贫穷落后一跃成为世界第二大经济体。经济高速发展的根本原因在于成功利用了人口带来的劳动力优势。各行各业都融入了全球产业链、参与到国际分工中去，最终成为成为了“世界工厂”。
据工信部最新数据，2019年我国制造业增加值达26.9万亿元，占全球比重28.1%，连续十年保持世界第一制造大国地位。
但经过40年发展，这样的模式正逐渐面临着来自内外两方面的挑战。
一方面来自内部，国内制造业“用工荒”逐年加剧，疫情之后一度成为社会热点。为了招到更多的工人，工厂不得不提高薪资待遇。而劳动力成本的水涨船高，进一步导致了制造业开始出现新一轮向劳动力成本更低的东南亚国家迁移的现象。
另一方面则在外部，以德国提出“第四次工业革命”、美国“智能制造领导联盟”、英国《英国工业2050战略》等等为首。在国际范围内，多个政府或组织正在大力推动新型高自动化制造形式，下一代工业制造已逐渐成为新的趋势。
在这样的背景下，2015年李克强总理提出“制造强国”战略，将“中国智能制造”作为发展的主要方向，推动传统制造业转型，以“机器换人”的方式，缓解中国制造业面临的用工问题。自此之后，国家陆续提出了推动发展智能制造的相关政策。
对于还在犹豫的工厂来说，在用工的压力与“新基建”等政策的指导下，前进的方向逐渐清晰起来：在IoT与大数据等技术的加持之下，通过对传统产线数字化的改造与建设，将达到生产效率与成本的进一步优化。
这不仅是局部工厂的解决方案，更是推动我国制造业发展的过程中，所采取的必要的生产方式的变革。
物联网：智能制造的“神经”
事实上，智能制造的普及并非一帆风顺。对企业来说，采用低端劳动力不仅可以节省成本，更是可以让产线更加“灵活”。
这正是很多制造业不愿放弃人工制造的原因：相比机器，人具有更强的适应能力，人工的生产线更具有“柔性”。可以做到随机应变，并实时地根据产线的状态调整自己的工作。
而这也恰好是外界对智能制造控制的普遍误区：简单来说，智能制造会使用机器来替代人类的操作。但它并非为了单纯解决“能源、体力”等问题，只依靠机器将生产流程自动化。
而是进一步地，通过物联网技术对工业数据进行更深度的检测，并在各节点之间进行实时的数据交换、处理。将每个节点、每台机器状态与效率的最优化，并最终促成整个系统的高效运行。
在智能制造中，通过物联网传感器收集到的数据，不仅可以在低延时下实现更准确地操作，还可以如同“神经”一样，收集记录生产过程中每个节点的状态数据。借助5G等更加先进的通讯技术，让数据在节点之间交换流动起来，就像“血液”通过了“血管”。
当整个系统运作起来，生产的过程就“活了”：通过记录和数据交换，系统实时判断自己的工作内容，提醒潜在的危机；为维修人员提前预测潜在的故障，减少维护成本；并在理想情况下，自我优化生产流程（时间敏感网络），体现的则是相比人工流水线更强的“柔性”。
物联网改变了什么
随着制造业产线流程的愈发复杂，被制造的产品越来越精密，曾经人工难以解决的问题，在智能制造时代正被逐步克服。从更长远的角度来看，物联网技术解决的将不仅仅是人的问题，更是给整个产线流程带来方方面面的改变。
“预测性维护”是工业互联网对传统工厂改造的过程中，能让工厂最快受益的技术。
对产线进行基于智能制造的改造以后，通过对比正常与异常时不同的状态数据，如振动频率、电流、电压、声音等。在数据层面提前判断设备的潜在的隐患信息，并进行预测性的维护。保持产线稳定的同时，大幅降低了成本。
而在智能制造的普及背后，将会迎来更多衍生性智能制造应用的快速发展。对此，产生了“数据压”的概念：
在TCL的一期的物联网工程里，连了六千多台设备，将近两万个信息点，一天大概能产生将近两个TB的数据。就像水库一样，大量的数据会产生数据压，数据压会推动智能制造衍生应用的发展。
毫无疑问的是，基于整个制造业产生的案例与背后的数据，将推动行业带来更大的改变。而这，需要的则是行业的共同努力。
结语
随着底层软硬件技术逐渐完善，对制造业进行基于物联网技术的改造，正逐渐让更多企业迈入了智能制造的领域，更多的数据将推动各种产业应用的发展，生产效率得到进一步提升，而“用工荒”的问题或将不再存在。
而整个制造业智能化的改变，也必将带动着国家的经济的发展，并改变着每个人的生活，成为下一步带动国民经济进步的根本动力。
