⼯业互联⽹有着⼴泛的应⽤，⼏乎可以涵盖所有的⼯业领域。根据IDC的研究，⼯业互联⽹围绕⼯业企业的⽣产制造流、产品⽣命周期流和价值创造流三⼤业务流，主要应⽤场景主要包括资产智能化、⽣产智能化、产品全⽣命周期管理及⽹络化协同四⼤类。这四⼤类应⽤场景涵盖了⼯业领域的原材料、产品、设备、运营、售后等制造相关的全要素、全价值链和全系统。
资产智能化是⼯业互联⽹典型应⽤场景之⼀。⼯业互联⽹通过对资产智能化管理，帮助企业提⾼设备服务的可视化和可靠性，减少维修成本和⾮计划性宕机。资产智能化管理主要包括四类：⼀是设备健康管理。通过设备健康度模型对设备健康度进⾏判断和预测，从⽽合理备件，计划⽣产，减少计划外设备停机时间，也即“可靠性分析”；⼆是预测性维护。通过在关键领域嵌⼊传感器和⽹络设备来获取关于资产的位置、质量和状态的关键实时数据，结合设备历史数据，构建数字孪⽣系统，及时监控设备运⾏状态，提前预知设备的异常状态，从⽽最⼩化设备停机的可能；三是能耗管理。主要通过提供综合能源（电、⽔、油、⽓）的⽤能监控，基于现场能耗数据和分析，对设备、产线能效进⾏优化配置，提⾼能源使⽤效率，实现节能减排；四是远程运维。在设备地理位置分散的企业，⼈⼯巡检、运维的成本⾼，⼀旦出现设备故障很难第⼀时间发现。远程运维通过物联⽹技术对偏远地区的设备进⾏实施数据监测，发现问题并及时处理，尤其在航空航天、船舶、轨道交通、⼯程机械、能源等⾏业，能⼤幅降低设备宕机带来的损失。
⽣产智能化是⼯业互联⽹最为常⻅的应⽤场景之⼀，也是⽬前落地较多的场景。其实施的难度和价值偏中等⽔平。主要包括⽣产管控、⼯艺优化、质量管理和⾃主操作。⽣产管控是通过在⼯业⽣产现场部署传感器、控制器等智能设备，全⾯掌握机器、设备的运⾏情况，并利⽤⼤数据模型分析⽣产现场，提供⼯⼚的完整运⽤情况，实现对⽣产现场得实时管控；⼯艺优化是利⽤传感器、仿真建模等，实现⼯业真实⽣产状态的可视化，有效帮助操作⼈员更合理的操作，降低运营成本。其在钢铁和轨道交通⾏业有较多应⽤案例；质量管理是利⽤传感器来监控最终产品的质量，同时⾃动化反馈最终产品的合规相关活动。通过实时数据采集和仿真，根据历史数据的⽐对分析，对潜在的质量问题进⾏分析；⾃主操作是通过物联⽹技术、⽹络化设备直接处理收集来的数据，并⾃主采取诊断措施，⽆需⼈⼯⼿动操作。如智能设备可以识别其电池过热的情况，⾃动改为低强度运⾏，以便在等待更换部件的同时控制温度上升。
产品全⽣命周期管理是指从产品的需求开始，到产品淘汰报废的全⽣命历程管理，包括产品设计、制造、操作和服务等环节。具体到应⽤场景包括以下四种：产品溯源是以条码技术为⼿段，对产品的物料、半成品、成品实⾏⾃动识别、⽣产过程监控，实施全透明的管理，事后可对产品进⾏溯源，实现供应链相关环节的实时可⻅性和可追溯性；产品设计反馈是利⽤⼯业互联⽹平台，产品传回数据帮助企业了解消费者需求，快速响应市场，并将相关信息反馈到设计部⻔进⾏设计改进，提升设计研发速度以实现柔性⽣产和个性化定制；⽤⼾体验反馈是借助⼯业互联⽹平台，将⽤⼾使⽤的体验反馈到到平台，从⽽改进产品⽅案，加速创新迭代；供应链管理场景中，⼯业互联⽹平台可以实时跟踪现场物料消耗，结合库存情况安排供应商进⾏精准配货，优化库存管理，有效降低库存成本和物流成本，提⾼物流系统整体效率。
⽹络化协同是指制造商、零部件供应商、销售商乃⾄消费者可相互交换商品和业务信息，共同执⾏业务流程。协同既包括组织内部的协作，也设计产业链上下游组织间的协作。具体包括产业链协同和企业资源动态配置和优化。产业链协同场景中，⼯业互联⽹平台通过有效集成企业内部、企业与供应链上下游、跨供应链的设计、⽣产、物流和服务等不同环节，由串⾏制造转变为并⾏制造，降低了产品研发设计和⽣产周期，⼤⼤降低成本。具体包括协同设计、协同⽣产、协同物流及共享服务等，⽬前协同设计在轨道交通、航空航天、船舶、汽⻋等垂直⾏业已经有较多成熟案例；企业资源动态配置和优化场景中，⼯业企业通过⼯业互联⽹平台对外开放空闲制造能⼒，动态配置原材料、资本、设备等⽣产资源，实现制造能⼒的在线租⽤和利益分配。
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