精准定位，蓄到2025年智慧工厂带来的经济影响价值将达每年1.2万亿美元至3.7万亿美元。埃森哲联合Frontier Economics预估了智慧工厂和工业物联网对中国12个产业的累计GDP影响。在中国当前政策和投资趋势的助推下，未来15年，仅在制造业，智慧工厂和工业物联网就可创造1960亿美元的累计GDP增长;如果进一步扩大物联网的影响，各行业还将创造出更大价值。以制造业为例，物联网创造的经济价值将从1960亿美元跃升至7360亿美元，增加276%。势待发！2019亚洲交易博览（ATS）-您值得信赖的展会

 

　　智慧工厂代表了高度互联和智能化的数字时代，工厂的智能化通过互联互通、数字化、大数据、智能装备与智能供应链五大关键领域得以体现。典型智慧工厂包括：生产设备互联、物品识别定位、能耗自动检测、设备状态监测、产品远程运维、配件产品追溯、生产业绩考核以及工厂环境监测等目前存在的实际应用。

　　目前智慧工厂相比于传统工业制造，具有几个明显的技术革新：

　　智能的感知控制- 通过利用智能感知技术随时随地对工业数据进行采集

　　全面的互联互通- 通过多种通信技术标准，将采集到的数据实时准确地传递出去

　　深度的数据应用- 利用云计算、大数据等相关技术，对数据进行建模、分析和优化，实现对海量数据的充分挖掘和利用

　　创始的服务模式- 利用信息管理、智能终端和平台等技术，实现传统工业智能化改造，提升产业价值、优化服务资源和激发产业创新。

　　在这些技术革新的基础上，智慧工厂将会面对六大技术发展趋势，即终端智能化，连接泛在化，计算边缘化，网络扁平化以及服务平台化和安全提升化。由此带来的管理变革包括设备联接日趋多元化，数据处理向边缘端倾斜以及企业战略由产业个体向生态系统转型，企业运营由设备和资产向产品和客户转移。

 

　　技术和趋势的变革带来了全新的挑战，比如缺乏统一的技术标准，行业规范化有待加强，再比如中国企业普遍工业信息化程度低，应用推广有待提速，以及企业发展不均衡，成功模式较难复制等。

　　特别的数据所有权悬而未决，数据安全问题亟待解决。因此，从国家和企业层面上来说，面对这些挑战，整体的工业物联网布局标准化任务需要分阶段实施，网络互联互通和数据异构集成等基本技术问题需要解决，包括规范资源数据的标准化封装，构建良好的应用创新生态环境。此外，还要构建工业物联网的安全环境，预防控制安全问题。

　　智慧工厂需要解决的问题及技术实现

　　作为未来工业发展的必然趋势，面对诸多技术挑战，智慧工厂需要解决多个方面的问题。而我们通过分析这些需要解决的问题，可以梳理出通过哪些技术和产品进行技术实现。特别的，作为中国电子信息技术开年第一大展，各位可以在参观2019年慕尼黑上海电子展时，在各家厂商的展台上寻找到助力实现智慧工厂的各种产品技术和系统解决方案。

　　智慧工厂首当其冲面临要解决的问题就是智能的感知控制，通过随时随地的进行工业数据的采集来获取最关键的工业数据。在技术实现方面，通过各种感知控制技术可以解决实际问题，这就涉及到包括传感器、设备识别、工业控制等多方面的技术。