綜合國力有一項很大的業從業互指標便是制造業。事實上，大國到強在1850年前后丟掉了世界制造業第1大國位次之后，國工中國在2010年又重回第1：2018年，聯網中國制造業增加值占全世界份額達到28％以上。仁霸在世界500多種主要工業產品當中，家中國周年制造中國有220多種工業產品產量居全球第1。業從業互
但是在工業大國轉變工業大國的路程中，一些問題也逐漸暴露，創新暴露、技術依存、結構調整滯后等等。這時，工業互聯網便開始發光發熱。
工業互聯網，簡單的來說，是通過互聯網連工業全要素、全產業鏈，采集海量的 工業數據，再對數據進行管理、分析，反饋到制造企業，從而實現資源的高效配置，推動制造業的高質量發展。
比如在鋼鐵廠，如果運用工業互聯網，在焦化、燒結、煉鐵、煉鋼、軋鋼、倉儲運輸等核心生產環節中實現設備快速接入，將生產環節中每一個部件的工作數據進行記錄、收集、匯總并高效分析，那么就能實現廠區單點設備及整個廠區設備的管理、監控、預警等功能。
一旦某種原材料、設備或者MRO（運維物料）告急，系統便會自動生成需求，同時也避免了提早過長時間備貨，浪費庫存的現象。
不過，雖然工業互聯網擁有“神奇”功效，但在實際生產過程中，許多要素都是斷層的。你無法指望一家縣級工廠接受創新的理念及成本，也很難勸說一家傳統工業巨頭把關系生產命脈的數據都交給互聯網。
創新的錯配正是當下工業互聯網的急癥。
對于一個工廠而言，工業互聯網并非等同于先進。在工業制造的場景下，更重要的是看生產結果實現的過程中，如何實現效率以及經濟效益大化——如果創新的研發成本太高，或是現階段無法實現與人工同等的效率，那么短期內強行創新，意義并不大。
“一個工廠的自動化程度的高低，是由加工對象決定的。”西門子工業自動化產品成都生產研發基地總經理李永利曾在接受媒體采訪時表示：“加工對象對于工藝的要求，才是決定工廠自動化程度高低的關鍵，將兩個生產不同產品的工廠強行放到一起進行自動化程度比較，實際上是沒有意義的。”
因此，盡管人們感慨“無人工廠”的先進，“AI＋制造”的時尚，甚至“5G工廠”的前瞻性，但我們無法奢望水平差距極大的工廠們都嫁接上創新的技術，真正要完成從高科技樣板間到實實在在每條生產線的落地，還有很遠的路要走。
管理是一大重點，沒有系統化管理軟件的公司是一盤散沙，也無法在制造業有所作為。
眾多流水線，每一步操作情況都能在終端明明白白的顯示出來，作為管理層可以掌握最新的工廠生產動態，從而做出相應的決策，做到管理層和生產層的消息互通。
這也是之后的全自動化智能制造的基礎。在人力惜金的時代，人力已經達到和原料成本一樣的重要性。所以人工智能以及全自動生產制造便是出路。
媒體曾走訪聯想武漢產業基地，看到其武漢產業基地的量子線項目，已經實現了24％的自動化率（自動化率＝自動化生產時間／總生產時間），未來在項目全部完成后預估能達到43％；同時，目前武漢生產基地有1萬1千人，相較數字化改造前同等規模的產能，節省了4000人。
相信這樣的工廠會越來越多，能接受互聯網思維的制造業企業也會越來越多。到那時，高效的解決方案與可落地的創新，就會成為制造業升級重要的武器。
中國用幾十年的時間走完了發達國家幾百年所走過的工業化歷程，創造了世界工業化的奇跡，這一奇跡，在工業互聯網的助力下還將延續。
