如果我现在在工业领域工作，我会非常感谢数字化转型。事实上，许多人认为世界正面临另一场全面的工业革命：从设计和跟踪我们的产品，到如何管理和制造产品，一切都在发生改变。
数字化转型对工业领域的影响一直在我脑海中浮现，我还记得我第一次得知“智能包装”的时候——一种在没有人为干预情况下保持产品安全、可靠和新鲜的包装，这与过去几年我们在安全性、效率和自动化方面所看到的相比，这没什么。还有很多人在讨论比特币和区块链如何增强工业领域的安全性。与此同时，新一代3D打印机，用于工业应用的金属打印机，也将在制造业中崭露头角。尽管如此，与日益增长的工业物联网(IIoT)以及它可能给这个庞大经济领域带来的变革相比，这些创新似乎显得暗淡无光。
根据麦肯锡的报告《物联网：绘制炒作之外的价值》显示，仅在工厂中通过物联网应用“解锁”的潜在价值到2025年就可能达到近4万亿美元。埃森哲估计，到2030年，工业物联网(IIoT)将会为全球经济增加大约15万亿美元。那么，这些令人惊叹的创新是什么? 它们将如何以不可逆转的方式改变行业?以下是我认为工业物联网(IIOT)变革的几个例子。
质量保证
在客户体验和满意度比以往任何时候都更加重要的时代，制造商更加关注产品质量和一致性。在过去，质检部门将检查从单一产品到整个仓库的所有产品，所有这些检查都是通过质检人员的眼睛和手来进行。可以想象，这个过程需要花费很多时间，并且还要根据人们的情绪、注意力水平以及他们有多少时间进行检查而导致各种各样的结果。
相反，工业物联网允许企业为其质量保证QA流程带来一致性和信任感，使用智能传感器系统确保所有产品符合某些质量标准。更重要的是，这些传感器可以存储和发送数据，以分析错误发生的时间、频率以及将来如何解决。这有可能节省数百万美元的产品损失、客户投诉，甚至员工工资。
调度和预测维护
使用工业物联网和机器学习，管理人员可以更好地评估供应和需求水平以及零部件的可用性，以确保员工在给定日期(年、月、日)具有一致的工作流程。更好的是，他们可以使用预测性维护来安排机器停机时间，这样就不会因机器突然故障而损失金钱和时间。
文档自动化
在工厂中，跟踪生产规格、实验室记录和机器信息非常重要，以确保生产线平稳运行。不幸的是，在过去，使用这些“非结构化”数据很困难，因为排序和处理需要很长时间。今天的机器学习和分析系统可以处理这些信息，以更准确地确定每一条生产线的生产流程的效率——以及如何改进它。在无尘洁净室环境等情况下，工业物联网可以帮助确保产品得到妥善维护和记录，以满足严格的行业规范。
数据管理
在工业环境中，数据管理可能是一个压倒性的过程，因为它们来自供应商、机器、管理人员、物流工人以及其间几乎每个员工的输入。物联网背后的深度学习可以对这些信息进行更好、更准确、更自动的捕获和分析，从而在制造过程中不会丢失任何洞察力。
对于工业物联网提供的所有增长，有些人可能担心又一次以自动化为导向的工业变革可能会导致大量失业。不过，我认为不必过于担心，我敢肯定，我们无法将工厂环境中的所有流程单独交给计算机，与几乎所有面临数字化转型的行业一样，变革从来都不是无缝或简单进行的。如今，大多数工厂都在一个复杂的系统上运行，这个系统由传统机器、新技术和从千禧一代到婴儿潮一代的一系列员工组成，他们都需要培训——以及更多的培训——以确保工业物联网(IIOT)的全部好处得以实现。
更重要的是，许多人认为工业物联网将带来更多的就业机会。据估计，到2020年，将需要1000万新开发人员来帮助管理工业物联网。虽然我不能保证这一点，但我相信大多数公司和社区都会从工业物联网的采用中受益匪浅。更好、更智能的工作不可避免地会带来更好、更智能的发展，如果另一场工业革命已经在等待，我不会为此感到惊讶。
