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物联网在制造业中的应用范文1
关键词：制造业物流 信息化 物联网
物联网已成为继计算机、互联网与移动通讯之后，世界信息产业的第三次浪潮，受到各国政府的高度关注。2009年美国提出了“智慧地球”概念，欧盟提出了“物联网-欧洲行动计划”，日、韩分别提出了“i-Japan”和“u-Korea”战略，我国提出了“感知中国”计划。至此物联网已提升到国家战略高度，形成了新兴物联网产业，物联网成为新的经济增长点。
物联网作为信息化发展方向，对多行业、多领域信息化产生深远影响。制造业物流信息化是制造业信息化与物流信息化的融合，物联网无疑会对制造业物流信息化产生直接影响。
制造业物流及制造业物流信息化的内涵
（一）制造业物流
制造业物流是指制造企业由于原材料采购、产品生产、成品储存、产品运输、产品销售、售后服务等一系列生产销售活动所产生的物品流动、信息流通、资金移动的过程，是确保原材料转换成成品的必要支持过程（张翼英、张茜、西莎等，2010）。根据供应链可分为供应物流、生产物流、销售物流、回收物流、废弃物物流，它始终贯穿于制造业采购、生产和销售全过程，支撑着制造业的高效运转。
（二）制造业物流信息化
制造业物流信息化可以从两个层面来理解，一是从制造企业内部的角度，实现制造企业物流信息化，将物流信息技术应用于制造业物流中，通过信息技术与制造技术相结合，建立集成化的物流管理信息系统，利用信息系统控制制造企业产、供、销各个环节的物流运作，解决制造企业内部的信息采集、传输、共享，以及各个相互独立的信息系统之间互联互通的问题，实现业务流程信息化和部门之间信息的同步沟通、共享。二是从供应链的角度，实现制造业供应链物流信息化，利用网络技术使得企业信息系统与其上下游企业的信息系统对接、与外部社会物流、政府监管部门网络连接，形成以供应链为基础的物流信息平台，实现外部的资源共享、信息共用。
我国制造业物流信息化发展状况
（一）物流信息技术在制造企业广泛应用
随着制造业与物流业联动发展，制造企业物流信息化程度不断提高，物流信息技术在制造业得到了广泛应用，如表1所示。
（二）ERP系统和物流仿真软件在制造企业广泛应用
目前制造企业实现信息化的主要途径是实施ERP系统。ERP系统是建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业提供决策运行手段的管理平台。它实质上是运用信息技术，对物资流、资金流和信息流进行高度集成化管理的过程，是集成供应链管理的精髓（邹生、何新华，2010）。我国ERP产业发展迅速，ERP市场规模逐年增加，由2008年的37.8亿元增长到2011年的70.9亿元，增幅达到188%。企业在实施ERP系统过程中，提升了制造业物流信息化水平。
物流仿真软件主要应用于生产制造领域和供应链管理。生产物流仿真系统是通过反复仿真过程，实现生产的物流平衡、能量平衡、产能平衡、时间平衡，达到生产系统结构优化和功能优化。物流仿真软件需要与ERP系统结合，目前，实现ERP系统与物流仿真软件综合应用的主要支撑技术已日益成熟，一些大型制造企业开始综合利用ERP软件与物流仿真软件来解决生产制造和物流运作中的实际问题。
我国制造业物流信息化发展中存在的问题
（一）制造业与物流业信息资源融合度较低
目前大多数物流企业与制造企业都建立了各自的信息系统。但是物流企业与制造企业的信息资源相对独立，信息系统不能很好地融合，信息资源不能有效交换与共享，存在着严重的“信息孤岛”和信息不对称现象。物流业与制造业不能形成信息联动，降低了物流业对制造业服务的响应能力，制约了制造业与物流业联动发展。
（二）制造业物流信息化整体程度偏低
从制造业整体来看，制造业物流信息化程度仍然偏低。调查数据显示，我国大型制造企业现场物流采用看板管理的占25%，采用JIT配送的占11%，采用原材料直送工位的占44%，采用精益化物流管理的占6%，采用条码信息系统的占13%，采用企业集成化物流系统的比例为13%。大部分中小企业物流信息化还处于空白状态。这种局面将会严重影响制造业资源整合。
（三）制造业物流信息平台建设较缓慢
近两年，物流信息平台建设如火如荼，但是物流信息平台仅仅局限于行业和区域，如物流信息化程度较高的制造行业，如：烟草、钢铁、汽车、电子、服装、饮料等相继建设了行业物流信息平台。但是以供应链为基础，整合供应链上下游资源的高效、敏捷的制造业物流信息平台、供应链集成平台建设还不多见。
（四）制造业物流信息标准化水平偏低
制造业物流信息化标准与物流业信息化标准不统一，前者水平整体较低，如产品编码标准、企业之间物流信息数据交互标准、物流信息平台标准等没有完全统一，企业在进行标准选择和执行过程中得不到政府、行业协会及专业机构的有效指导。企业信息标准化工作的滞后影响了制造业物流信息化发展进程（尹传忠、霍云福、龙海泉等，2010）。
物联网对制造业物流信息化的影响
（一）物联网及其支撑技术
物联网（TheInternet of things）是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按照约定协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络（黄玉兰，2011）。它是在互联网的基础上延伸和扩展的一种网络，它的用户端延伸到任何物品，通过互联网可以实现人与物、物与物之间的信息交互。具有“全方位的信息感知、全面的互通互联、数据信息的智能处理”特征。
物联网的发展依赖于一些重要领域的动态技术创新。物联网技术融合了感知技术、组网技术、定位技术、云计算和智能服务等多种技术，形成了物联网感知技术、物联网传输技术、物联网定位技术和物联网智能技术（董耀华、佟锐、孙伟等，2011）。物联网感知技术主要包括EPC编码技术、RFID技术、传感器技术、机器视觉技术等。通过这些技术手段，实现各种信息的采集、转换和收集。物联网传输技术主要包括基于蓝牙的无线传输网络、基于WiFi的无线局域网络、基于ZigBee的无线传感网络。通过这些技术手段，实现各种信息的可靠传递与交互；物联网的定位技术主要包括GPS技术、RTLS（实时定位系统）、基于RFID技术的区域查询定位、北斗卫星定位技术、移动通讯网络定位技术等。通过这些技术手段，可以实现任何时间、任何事物、任何地点之间的连接。物联网智能技术主要包括智能计算技术、云计算技术、移动计算技术、ERP技术、数据挖掘技术和专家系统技术等。通过这些技术手段，实现智能化的任务分配，为终端用户提供服务。
（二）物联网技术在制造业物流中的应用
在物联网环境下，制造业物流通过应用物联网技术，在采购环节、生产环节、运输环节、仓储环节、销售环节中完成原材料到成品的转化过程，实现供应链一体化和信息共享。
在采购环节，运用物联网系统，可以实现信息透明与共享，对物品实施可视化管理。企业可以通过物联网系统选择合适的供应商、发出物料的采购需求，供应商将企业订单输入系统选出最佳选货路径，完成物料的分拣、出库信息采集，系统会自动将物料的详细信息传输到网络，当供应商货源不足时，系统会自动提示详细情况及应对策略等。
在生产环节，运用RFID技术，可以实现生产过程的自动化控制和监控。生产线的工作人员通过条码扫描器和计算机进行数据采集，任何一件零部件从入库到流转、上生产线到成为产品，每一个步骤都可以进行实时跟踪。在生产工序中实时地校验零部件的加工或安装，建立流程控制系统，生产线上的数据被实时地采集并进入流程控制系统，管理人员可以监控生产过程的每一步骤，及时做出产品质量控制的决定。运用基于无线局域网的定时定位系统，可以对在制品进行跟踪和对成品质量进行追溯。
在运输环节，运用EPC技术、RFID技术、GPS技术等，可以实现对运输货物可视化跟踪管理和智能调度。在运输准备阶段，为运输货物配置EPC标签，为运输线上的检查点安装EPC标签的接收和转发装置，运输车辆上安装GPS系统。在运输过程中，通过 GPS 系统随时监测车辆在途状况，对货物进行实时追踪，及时在数据库中更新相关信息，以便在线实时查询。当运输车辆和线路出现问题时，智能运输系统能够根据车辆所处位置进行调度。
在仓储环节，RFID技术与MES系统、WES系统相结合，能够实时、准确地获得库存信息，帮助制造企业实现对各种资源的实时跟踪，及时完成生产用料的补给和生产节拍的调整，提高资源的追踪、定位和管理水平。工作人员在生产仓储中的托盘上放置RFID电子标签，用于存储货物的详细信息，电子标签的信息可以通过读写器进行更新。企业MES系统和WES系统可以通过无线方式收集电子标签上的信息，进行实时处理。
在销售环节，运用物联网传输技术和智能技术，可以使企业销售系统与外部的客户系统、金融系统、社会物流系统对接，形成制造业供应链物流网络，实现销售订单的实时传输，销售数据的统计、计算和分析，销售货款的实时结算，以及客户意见的实时反馈。
从物联网技术的应用情况来看，有些技术已经广泛运用到制造业物流中，如RFID技术、EPC编码技术、GPS/GIS技术、RTLS技术等；有些技术还处于小规模应用阶段，如基于蓝牙的无线传输网络技术、基于ZigBee的无线传感网络技术等；有些技术是未来制造业物流信息化技术的应用方向，如云计算等。随着物联网技术的不断研发，物联网技术将大规模地应用到制造业物流中，促进制造业智能物流的发展。
（三）物联网对制造业物流信息化的影响
1.物联网技术的应用提升了制造业物流信息化水平。制造业物流信息化以应用于制造业的物流信息化技术为支撑。应用到制造业物流中的物流信息化技术包括：自动识别和数据采集技术，以条码技术、无线射频识别技术和产品电子代码技术为主；自动跟踪和定位技术，以全球卫星定位系统和地理信息系统为主；物流信息接口技术，以电子数据交换技术为主；企业资源信息技术，以物料需求计划、制造资源计划、企业资源计划、分销资源计划为主；物流数据管理技术，以数据库技术和数据仓库技术为主；以及基于管理信息系统和计算机集成制造系统而设计出的物流自动化设备和物流信息管理系统，如自动分拣和传输设备、仓库管理系统、运输管理系统和配送优化系统等，这些技术与物联网技术有着密切联系。物联网技术在制造业物流中的应用，势必会提升制造业物流信息化水平，将制造业物流信息化推向一个新高度。
2.物联网技术的应用对制造业物流信息化建设提出了新要求。在物联网技术应用过程中，对制造业物流信息采集、物流信息的互联互通、物流信息的加工和处理也提出了新要求，改变了制造业物流环境。就制造业物流内部环境而言，为了使物联网技术应用于现有的物流体系中，将对现有的基础设置进行升级，并通过部署物流信息采集技术、布局传感网及其他手段实现制造业供应链物流信息的收集、互联互通、信息共享；就制造业物流的外部环境而言，为了使物联网技术融入现有的物流技术体系，相关行业标准也会随着物联网服务的需求而变化；为了满足物联网技术的应用，现有物流法规、现代金融、信用、安全等因素也会发生改变。
物联网环境下我国制造业物流信息化发展策略
物联网环境下，制造业物流信息化与物联网技术紧密结合，形成以数字技术、网络技术、智能技术为基础的制造业物流信息技术体系。制造业物流信息化呈现出物流信息商品化、物流信息采集自动化、物流信息存储数字化、物流信息处理电子化和计算机化、物流信息传递标准化和实时化（李向文，2011）。根据我国制造业物流信息化的现状，结合物联网对制造业物流信息化的要求，我国制造业物流信息化的发展应采取以下措施：
（一）建立政府协调机制和行业交流机制
制造业物流信息化涉及到工业管理部门、物流管理部门、信息化管理部门，政府部门要牵头建立相关部门的协调机制，协调和引导制造业、物流业、信息技术服务业的合作联动，推动制造业和物流业信息化的共同发展。以外，还要发挥行业协会的桥梁作用，在行业企业之间、企业与政府之间、制造业与物流业之间架起沟通的桥梁，加强行业之间的交流，建立制造业与物流业战略联盟，形成行业之间良好的沟通机制。
（二）制订制造业和物流业统一化标准
物流信息化和物联网标准滞后，制造业与物流业信息化标准不统一，制约了我国制造业物流信息化发展。因此需要制订物流业与制造业统一的信息采集、信息传递规则，制订物流信息技术标准和信息资源标准，建立信息采集、处理和服务的交换机制。同时还需要建立物联网标准体系，满足物联网环境下制造业物流信息化发展的需求。
（三）促进物联网与企业现有资源融合
物联网技术在应用过程中，会涉及到企业原有的信息网络和管理系统，物联网要与企业内部信息网络和各类管理系统进行交互（陈海莹、刘昭等，2011）。物流网在不同程度上与企业局域网、企业监控网进行交融。企业局域网是基于互联网建立的，可以成为物联网网络层的一部分，为物联网提供局域内的信息传输，实现企业内部的信息传递与共享，物联网要与局域网完全融合，将局域网内的信息接入到物联网内，配合物联网智能技术实现更强大功能；企业监控网运用各类传感设备，通过企业局域网对企业生产过程进行监控，它是物联网的一种应用形式。物联网在不同层面上与企业ERP系统、SCM系统、CRM系统进行交融。ERP系统可以融合到物联网架构的应用层，结合企业策略来管理物联网的底层设备，实现生产管理的智能化；物联网可以融合到SCM系统的各个环节，通过应用物联网技术，实现供应链一体化管理；CRM系统中运用物联网技术进行客户信息管理、业务流程和服务流程管理。
（四）加快制造业物流信息平台建设
建设制造业物流信息平台是全面实现制造业物流信息化的关键环节。制造业物流信息平台建设可以有效整合行业资源，实现行业资源交互和共享。同时制造业物流信息平台的构建也为企业使用物联网奠定了基础。建成的制造业物流信息平台需要实现三项功能：一是制造企业与物流企业、供应商、企业客户的信息系统对接，实现供应链物流协作与运作；二是通过数据接口，对接更多的信息平台，如区域物流信息平台、行业物流信息平台、政府公共服务平台等，发挥平台的集成作用；三是发挥平台信息汇集与功能，为供应链上下游合作者及公众提供可视化的“一站式”服务。
（五）加速物联网关键技术开发与应用
在物联网技术体系中，大部分物联网的关键技术和物联网设备还依靠进口，一些关键技术，如RFID尽管国内企业进行了开发，但是在技术水平、实用程度和产能与国外先进水平相比有较大差距，物联网应用系统软件开发处于劣势。物联网关键技术成为制造业物流信息化发展的巨大障碍。因此需要采取有力措施，进一步突破物联网关键技术，大力发展物联网中间件技术，加快产业资源集聚（闫芳、刘军、杨玺，2011）。
（六）加快复合型物流人才培养和引进
制造业物流信息化发展需要具备制造业、物流业和信息化三个领域知识和技能的复合型人才，人才匮乏是较大制约因素。因此需要加强对复合型物流人才的培养和引进。通过高等院校培养一批理论基础扎实的专业人才；通过人才招聘，引进一批精通制造业物流和物联网技术的复合型人才；通过企业内部培训、专家咨询的方式，解决现有人员跨领域知识不足的问题。总之，通过多渠道引进和培养复合型物流人才，满足制造业物流信息化发展的需要。
结论
物联网将成为我国制造业物流信息化发展的航标。物联网采用感知技术对物品信息进行采集，并对物体属性进行识别，采用传输技术进行物流信息的传递与交互，采用智能技术对信息进行分析处理，从而提高对物质世界的感知能力，实现智能化决策和控制。随着物联网技术不断推广和使用，我国制造业物流信息化将实现数字化、网络化、集成化、智能化。
参考文献：
1.张翼英，张茜，西莎等.智能物流[M].中国水利水电出版社，2012
2.王喜富. 物联网与物流信息化[M].电子工业出版社，2011
3.邹生，何新华.物流信息化与物联网建设[M].电子工业出版社，2010
4.尹传忠，霍云福，龙海泉等.制造业物流信息化发展策略研究[J].物流技术，2010（11）
5.黄玉兰.物联网概论[M].人民邮电出版社，2011
6.董耀华，佟锐，孙伟等.物联网技术与应用[M].上海科学技术出版社，2011
7.李向文.数字物流与电子物流[M].中国物资出版社，2011
物联网在制造业中的应用范文2
近年来，云计算的发展风生水起，对于如何发展和应用，专家们众说纷纭。笔者认为，云计算的本质是基于互联网的服务模式，是种开放式的创新应用，它一出现就具有平民化、大众化的特点。云计算应在更多民生领域发挥更大作用。制造业作为国民经济发展的关键引擎，应积极拥抱云计算的发展和应用。
制造业水平如何，是一个国家工业化程度高低的重要标志。制造业具有产业关联度高、吸纳就业能力强、技术资金密集等特点，是各行业产业升级、技术进步的重要保障和国家综合实力的集中体现。要使我国的制造业真正强大起来，需要不断提高企业的创新能力。
提高创新能力首先需要的是先进的创新工具。“云制造”、“制造即服务”、服务增效等云计算在制造业中的创新应用，为制造业的创新发展提供了可资借鉴的新思路。
借助云计算发展的契机，制造业企业完全可以有所作为，理由主要有以下三点：
首先，新技术的发展为“云制造”奠定了基础。制造业在新技术应用方面已经具备了相当的规模和应用基础。从“八五”时起到“十一五”期间，我国在制造业领域相继开展了计算机集成制造、并行工程、敏捷制造和网络化制造等制造业相关技术的研发和应用，取得了显著成果。此外，在信息技术的发展方面，物联网、语义Web、SOA、虚拟化、高性能计算、嵌入式系统等技术的出现和彼此的交叉融合为“云制造”奠定了可行性基础。
其次，“制造即服务”演绎商业模式创新。从生产型制造向服务型制造转型升级是全球制造业发展的重要趋势，也是我国制造业尤其是集团企业转型升级、增加产品附加值、走向价值链高端的重要手段。在经济全球化的形势下，商业模式不断创新，企业关系松散耦合，自动化的业务流程将无缝贯穿所有关联方。因此，企业急需在变动的环境中提升自身的适应能力，保持持续的创新能力，随时抓住市场的新机遇。在这种情况下，为应对知识经济和制造业全球化发展的挑战，快速响应市场需求，提高企业竞争力，制造业企业探索出了“制造即服务”这一创新性的商业模式。
物联网在制造业中的应用范文3
发达工业国家都在努力捕捉全新数字时代带来的各种机遇。传统制造业强国德国意识到数字技术对未来制造业的深刻影响，制定和启动了“工业4.0”计划。对中国而言，占据数字时代的竞争先机尤为迫切。中国经济增长逐步放缓，生产率增速下降，国内外市场竞争日趋激烈。此外，中国许多产业仍局限于价值链下端，创新能力低下。
中国政府审时度势迅速采取行动，启动“中国制造2025”战略，以提高制造业竞争力。“中国制造2025”旨在将中国转变为制造业强国，提高中国在全球制造业价值链中的地位，通过将生产流程与互联网相整合，使制造业变得更加环保、智能和优质。此外，中国政府还在推动“互联网+”战略，整合移动互联网、云计算、大数据和物联网等技术，促进信息技术和智能技术的广泛应用。
埃森哲研究显示，物联网将成为中国经济增长的新动力。基于当前政策和投资趋势做最低估计，到2030年，物联网能给中国带来5000亿美元的GDP累计增长，比目前常规预测的发展水平高出0.3%。但分析也显示，中国经济的增长潜力甚至可能更大。通过采取进一步措施，提高本国采用物联网技术的能力以及增加物联网投资，到2030年中国GDP累计增长额可达1.8万亿美元（见表1）。换言之，2030年GDP增长率有望提升1.3%。
但是要将数字技术转变为经济增长，中国需要营造物联网拉动增长的必要条件，并将这些技术整合到各个行业中去。我们聚焦制造业、交通、资源与公用事业三大行业，分析物联网如何能推动这些行业的增长。
中国准备好了吗
政府决策者和企业领导不能想当然地认为中国将顺其自然地享有物联网带来的增长红利。要将对物联网的展望和想象转化为实际增长，领导者必须创造条件，实现物联网的普及深入，实现在不同行业的应用发展。
一项通用目的技术在经济中的普及和扩散，过程不仅漫长，战线也更为广泛，影响更为深远;它不仅需要技术自身的普及和扩散，而且要求增长、创新和财政支持延伸到多个领域与行业。决策者需要及时创造条件，抓住机会引导物联网推动行业增长。
埃森哲创建了国家吸收能力（National Absorptive Capacity）指数，以此评估物联网在各国经济扩散的潜力。基于对以往技术革命时代的研究，以及与技术、经济和商界专家的访谈，我们确立了国家吸收能力指数的四个支柱，分别是：商业环境、腾飞因素、转化因素、创新动力源泉。
1.商业环境――用以衡量国家为支持物联网驱动经济增长而建立的技术和制度基础。
研究显示，中国在这方面表现较差。为了改善商业环境，中国应加大通信基础设施建设投资力度。此外，需要转型教育体制，从而提高高等教育入学率。当前，中国高等教育辍学率明显高于中等教育。另一方面，如果中国加大开放力度、放宽资本获取渠道，那么寻求在中国部署物联网应用的企业将有望从中获益。
2.腾飞因素――用来评估国家推广技术、鼓励新技术和新服务传播和应用的能力。
该指标取决于供需双方综合情况的考虑。就中国而言，供需因素之间的排名差距甚远。一方面，得益于高速经济增长，中国的需求能力显著提升;而另一方面，中国表现平平的理工类（科学、技术、工程、数学）技能水平、有待优化的科研机构以及有限的研发支出，共同阻碍了供应方因素的发展。
3.转化因素――考察经济体的社团与组织对技术变革的欢迎程度。
与其他国家相比，新兴市场在该项指标上表现出接受新技术革新的较强意愿。中国消费者和企业似乎尤其对新技术持开放态度，这或许可归因于中国快速的消费增长。
例如，智能手机的普及刺激消费者对相关技术设备的进一步投入，进而促进企业和企业家采取行动，在技术领域大规模投资。此外，从整个经济体来看，如果中国能提高自身能力，进行正式或非正式传播知识，那么中国在转化因素上的表现将更加出色。
4.创新动力源泉――衡量国家运用新技术进行创新的能力。
相比在其他三大支柱上的得分，中国在该指标上的表现最为逊色。导致这一结果的原因在于缺乏尖端研究和商业生态系统。不过，目前中国正在积极投资，培养前沿的物联网开发能力。例如，政府、产业、高校和研究机构合作成立了无锡产业集群，以开发和引领物联网应用，此举体现出中国在这一领域做出的努力。
就物联网国家吸收能力而言，目前尚没有一个国家达到满分。也就是说，每个国家都具有提升空间。在国家吸收能力指数榜单中，中国位居第14位（见表2）――为了赶超美国、德国和日本，中国还需做出巨大努力。
物联网推动产业增长：
制造业、公共服务、资源产业最受益
研究模型显示，物联网能为中国创造巨大经济效益，那么它在不同行业的贡献又怎样呢？为了解物联网在中国各产业的具体经济潜力，埃森哲联合Frontier Economics，就物联网对中国12个产业的累计GDP影响进行了预估。
分析显示，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，物联网就可创造1960亿美元的累计GDP（见表3）。
虽然成效看似显著，但中国还能进一步扩大物联网的影响。通过进行定向投资和为其他类似计划提供支持，各行业还将产生巨大的附加值。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%。对资源产业而言，物联网创造的经济价值也将从480亿美元增至1890亿美元，比当前条件下高出近三倍。
分析显示，制造业在物联网经济效益中所占比重最大，其次为政府公共服务支出和资源产业。到2030年，该三大领域将占物联网所创造累计GDP总额的60%以上。
对于制造业：
优化流程、提高效率、新增收入
制造业在中国经济发展中发挥着重要作用，几乎占GDP的近一半。但是，产能过剩、资源分配不当、薪资上涨、环境破坏等因素正日益成为中国制造业转型的主要挑战。对此，中国政府正尝试通过应用物联网技术寻求解决方案。例如，“中国制造2025”行动计划重点旨在实现制造业的数字化、网络化和智能化突破。埃森哲近期一项调查显示，62%的受访中国企业高管认为物联网将有助于提升员工生产率，而48%则认为物联网可帮助企业优化资产利用率。
通过将实体世界与数字世界紧密联系起来，物联网可推动制造企业实现以下三大核心使命：
1.优化生产流程：制造商能采用无缝连接，在产品的整个生命周期进行控制。物联网技术还帮助制造商进行预测性数据分析，以确定可能的设备或零部件故障，从而制定预防型维护计划，实现平稳运营。
2.提高效率，改善客户体验：生产过程中，企业可利用物联网技术改善工人的健康条件，提高安全性。例如，中国的一些工厂为工人配备了“智能腕带”，当工人进入危险区域时，智能腕带便会自动发出警报。同时，物联网还能帮助企业收集产品的售后信息，以改善客户体验。
3.提供新的收入来源：在数字化的“客户到制造商”商业模式下，消费者将得益于更加灵活和个性化的产品设计。
对于交通运输业：
提升安全管理、减少环境影响
从物联网的经济贡献角度看，中国的交通运输业的增长规模相对并不大，但是物联网应用对交通行业的安全管理和环境影响有着非凡意义。我们的分析显示，到2030年，在交通运输业，物联网将创造130亿美元的累计GDP。如果采取进一步措施，提高中国的国家吸收能力和物联网投资，经济效益将提升至近3倍，达到370亿美元。
物联网解决方案可帮助中国解决汽油消耗过度、污染排放、交通拥堵等一系列重大问题。例如，通过分析车辆传感器收集的实时数据或反映外部条件的数据（如交通信息、天气预报等），帮助相关企业或机构依据数据做出决策，为平稳有效的运营提供保障。又如，车队管理企业能通过车辆远程诊断和智能路线规划等功能降低运营成本。此外，提高对司机驾驶行为的透明度也可提升车队的整体安全性。
物联网技术还能为传统产业带来新的业务模式。以中国汽车市场为例，通过从汽车制造商、经销商、零部件供应商和保险公司等各处收集共享数据并建立数据网络，各利益相关方可有效缩短汽车维修时间，提高驾驶安全性，同时提供满足具体情境需求的服务。比如，保险公司利用预测型分析法技术对机械数据和驾驶员的行为数据进行分析，从而制定出个性化的保险套餐方案。
在中国，互联汽车也有着强劲的市场潜力。据预测，未来2～3年，中国出售的所有新车都有望具备无线联网能力。鉴于中国规模巨大的新车市场，这一转变将对整个汽车行业产生极大影响。中国消费者已对与物联网相关的车载服务表现出浓厚兴趣。埃森哲研究发现，只有2%的消费者对汽车远程诊断服务兴趣寥寥。
此外，中国的“互联网+”战略还强调，互联网与汽车相结合将给人们的出行旅游带来质的变化。
对于资源产业与公用事业：
提高资源效率和能源效率
中国的经济增长高度依赖于石油、电力和水等大量资源的消耗。中国经济占全球经济的份额达到12%，但是中国消耗了全球21%的能源、45%的钢铁、54%的水泥。中国的单位GDP能耗比世界平均水平高出近一倍。在中国的GDP中，环境成本占比高达12.3%。显然，要想实现可持续发展，提高资源效率和能源效率势在必行。
虽然资源产业和公用事业本身具有能源供应功能，但在生产过程中也消耗大量能源。因此，提高生产效率不仅有利于这两个行业实现可持续经济增长，而且将对生产流程中需要使用能源及资源的其他产业（如制造业）产生显著的“连锁”效益。
我们的模型显示，在当前条件下，到2030年，在资源产业和公用事业领域，物联网技术将创造640亿美元的累计GDP。如果采取进一步措施，该数字有望增至2480亿美元。这两种情境下，大部分增益主要缘于全要素生产率的提高。
应用物联网技术可为资源产业和公用事业创造以下诸多效益：
1.优化能源消耗：由于能够捕捉有关设备或外部环境条件变化的精确实时数据，资源产业和公用事业生产者可实现运营流程的能源消耗最小化。例如，石油公司可在要求的最低温度条件下，通过管道输送石油。
2.提高运营安全性：物联网技术可提高工作区的安全性，从而确保平稳运行。例如，在遭遇任何潜在危险时（如燃气泄漏或潜在爆炸），工人配备的可穿戴设备可自动报警。
3.进行预测型分析：通过在机器、管道等实体资产上安装传感器，企业能构建主动维护能力，以缩短机器宕机时间，防止设备或环境破坏（如可能的有毒气体泄漏）。
物联网在制造业中的应用范文4
【关键词】大数据 大数据信息 制造业
制造企业以往是以产品为基础，怎样能够降低生产成本是制造业企业的根本，如今，如果还是以这种观念为基础，制造业企业结果必然是暗淡。后来，越来越多制造业企业关注于客户并对大数据产生了兴趣，明白了要想取得更大发展必须以客户为导向，通过了解客户的喜好和兴趣然后进行信息反馈，将客户喜欢的产品及时交付，这样才能更好的把握住客户的需求，对企业的发展带来了新的希望和生机。怎样才能挖掘出制造业中的大数据，然后从中获取、发掘和分析信息，使得企业在多样化的数据源中获得更大的价值，是值得我们思考的问题。
1 大数据的定义和特征
清华大学自动化系统集成研究所所长范玉顺曾经说过：“70年代企业竞争是我有你无，80年代拼的质量，90年代是市场营销，到了这个时候要做的全球的供应链管理，当下制造业的核心竞争力是全球化的服务体系，特别是需要在信息化技术的知识体系下做好全球的资源整合”，这是制造业未来的重要关注方向，“在信息化体系下的资源整合”他说的这句话无疑是在说一个重要的资源那就是数据资源。
大数据是什么？大数据就是利用先进的数据筛选工具，对海量的规律化和非规律化数据融合进行挖掘，来分析出对人们有价值的数据信息。它的发展速度让人无法置信，IDC的报告显示，全球大数据技术以及服务市场复合年增长率达31.7%，2016将达到238亿美元，是增速约为信息通信技术（ICT）市场整体增速的七倍之多。
大数据的特征就是数据的集合以及增长速度之快不能在一定时间进行采集、处理、存储和计算的数据集合。它有六大特征性：
（1）数据量大：数据量大以至于现在计量单位都到PB级别。
（2）数据类型多样化：主要是指数据种类以及来源繁多。
（3）价值密度低：可以利用的价值缺少，怎样挖掘出有价值的数据是值得我们研究的问题。
（4）处理速度快：处理快、时效性高。
（5）数据是时时在线的：数据在线，随时可以调用和计算比较方便。
（6）数据的预测性和潜在性：通过数据信息的分析预测出有效的数据，潜在性是指大数据中都有直接关联的信息，能精确的了解数据之后所发现的其他不同的有价值的信息。
2 有效挖掘大数据信息
“大数据”给制造业企业迎来了启发。大数据信息的来源途径包括三个方面：
（1）网络显示的数据信息。
（2）网络传感器中保存的数据信息。
（3）社会层面的数据信息。例如政府部门以及事业部门汇集的数据信息。
对于数据信息，制造业企业要选择自己所需要的数据信息，后经过转换、使用，最后筛选出来有价值的信息。
网络技术发展已经进入大数据、物联网、移动互联网、智慧城市和云计算的时代。大数据所得数据的综合信息大大提高了决策者的正确率，大数据在我国制造业企业中受到广泛的重视，并积极的挖掘数据中的应用价值，在挖掘取得信息的同时按照商家的要求可以及时地发送到电脑、Pad、手机中。随着网络通信的发展，大数据将成为新的创新平台带来可观的经济与社会效益。
3 制造业如何把握大数据
制造业企业中的企业决策者会第一时间认识到数据的商业价值，从而获取更多价值。但是真正有价值的数据还需要决策者们更好的去挖掘，目前我国制造业企业信息化基础薄弱，而且企业对知识管理带来的价值缺乏正确的认识，把有价值的数据挖掘出来然后转给企业决策者，并能从数据中获得需要的信息。数据挖掘技术主要是用于大量的数据中发现隐藏于其后的规律或数据之间的关系，分析出规律并能很好的与相关业务结合，提升业务并帮助企业做出经营策略。
保证数据的真实性，企业要从意识、管理和技术方面入手：
（1）树立全面的数据质量意识，在使用信息系统的时候要规范操作，意识到数据是系统的生命，保障数据真实准确。
（2）颁布并执行数据管理相关规定，在制度上规范数据的管理
（3）运用技术手段保障数据的质量，引入主数据管理平台，集中管理主数据，加强系统对错误业务数据的z查校验功能，把错误数据堵在源头。
数据的准确性依然是信息化工作最大的挑战，同时也是制造业企业的不懈追求。
4 大数据在制造业中的应用
大数据对各行各业带来了需要的生产价值，数据在分析挖掘后产生的有价值的信息达到大数据的应用。
制造业需要的数据信息众多，主要包括非结构化数据和多媒体数据。
4.1 产品数据的应用
生产的产品从生产到销售各个生产环节都有数据的应用，高能的数据给工程师们带来帮助使他们在制造过程中计算准确、发挥自由。
4.2 运营数据的应用
企业运营数据涉及到很多方面，制造企业也是十分关注运营，维持企业发展运营数据占据重要的位置。
4.3 价值链数据的应用
制造业整个价值链包括客户、合同、服务记录等都涉及到诸多的数据。
4.4 外部数据的应用
包括经济、政策、行业、竞争对手等的数据。
5 结论
本文分析了大数据时代给制造业带来的变化，同时也面临许多挑战，在大数据影响的制造业还需要我们更好的去挖掘、探索和创新。
参考文献
[1]维克托・迈尔D舍恩伯格著，周涛译.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江：浙江人民出版社，2012（12）.
[2]朱明.数据挖掘（第二版）[M].合肥：中国科学技术大学出版社，2008（11）.
[3]李刚，董火民，姜家轩.制造业企业信息化项目监理策略分析[J].微型机与应用， 2007（S1）.
[4]付睿臣，毕克新.我国制造业企业信息化的现状及建设对策[J].科技管理研究，2009（09）.
[5]杨海成，祁国宁.制造业信息化技术的发展趋势[J].中国机械工程，2004（19）.
[6]曾新胜.经济全球化中的中国制造业发展战略[J].国际经济合作，2006（01）.
物联网在制造业中的应用范文5
中国正处在从一个价值链的低端走向中高端，从制造大国走向制造强国，从中国制造向中国创造转变的一个关键性的历史时期。宏观上讲，我们的制造业大而不强。我们的世界制造业产值全世界第一，我们有完整的工业体系。但是不强体现在几个不强，一个是产品创新能力不强，二是我们的服务不强。同时我们的质量、结构、制造能耗、工业基础、协同优化也不强。
我国经济的安全对工业提出了更高的要求，我们几十位院士和专家提出中国制造业要又大又强，必须要实行五个转型升级。从技术跟随战略向自主开发战略转变再向技术超越战略转型升级，由传统制造向数字化网络化智能化制造转型升级，从粗糙型制造向质量效益型制造转型升级等等。我们也有过很多大的机遇，中国制造业早就有融合，简单地说，就是信息化和工业化的两化深度融合。智慧云制造，就是实施“中国制造2025”和“互联网+”的一种制造新模式和手段。
定义智慧云制造
智慧云制造，简单的说是一种基于泛在网络，以用户为中心、人机融合、互联化、服务化、个性化、柔性化的智慧制造新模式和新手段。它是基于泛在网络，借助新兴制造技术、新兴信息技术、智能科学技术及制造应用领域技术等四类技术深度融合的数字化、网络化、智能化技术手段。智慧云制造构成以用户为中心的智慧制造资源与能力的服务云。通过智慧终端及智慧云制造服务平台便能随时随地按需获取智慧制造资源，对制造全系统、全生命周期活动产业链中的人、机、物、资金、环境进行融合。
智慧云制造的定义就是以用户为中心，人机融合，互联化、个性化、服务化、柔性化的智慧制造新模式。目标就是提高市场竞争能力，为什么叫智慧？因为它的模式、手段、支撑技术方面都体现了智慧特征，强调了创新驱动，强调了以用户为中心的人机深度融合，以及工业化、信息化的深度融合，能够智慧运用全系统全生命周期的人、机、物、环境和信息。根据这个理念，我们首先提出一个概念模型，按照上面的模式和手段所构成的系统，叫智慧云制造系统，或者智慧制造云。这个系统包括服务的提供者，服务的使用者，整个云服务的运营者，一个企业可以是服务的提供者，也可以是服务的使用者。
更具体来说，这个系统结构由多层组成。最底层是智慧制造的资源和能力，上面是智慧制造云服务平台层，这里面包括感知接入和通信，包括虚拟化服务和云池。再上面是核心支撑层，比如应用，虚拟知识资源的管理，以及虚拟制造云的构建、运行和评估，还有最新大数据的一些应用，以及嵌入式仿真技术等等。在这个基础上，就是全生命周期的这些活动。再上面就是人机界面，就是三类用户的界面，四类应用，可以一个用户完成，也可以多个用户完成，最上面就是人和组织。
“互联网+”世界的一种制造新模式
智慧云制造系统就是一个基于泛在网，人机、物、环境深度融合的，随时随地按需提供服务的一个互联系统，这样一个系统可以到各个层次。比如最高层次到行业，因为行业里面有各种各样的企业可以提供服务，有一个运营中心把他们集成起来。也可以到企业界，这个是平台型的企业，也可以到车间，同时我们这个团队这几年提出了一个智慧云制造技术体系，这个技术体系包括智慧制造系统总体技术，里面有智慧云的制造系统商业模式，系统集成方法论，系统架构技术，标准化技术、企业建模和仿真技术及系统开发与应用实施技术、安全技术等。智慧产品专业技术包括公用专业技术、产品基础专业、技术基础专业技术等。
智慧云制造系统支撑平台技术包括物联技术、智慧资源、能力虚拟化、服务化技术等等，智慧云产品设计技术，虚拟样机云设计，绿色云设计，基于大数据的云设计，对它的设计模式、流程、手段要进行改造。
同时，软件是非常重要的组成部分，因此我们提出了智慧云制造软件系统技术体系。智慧云制造系统跟以前很多信息制造系统有什么不同呢？第一是数字化，要把制造资源和能力的属性及静动态行为等信息转变为数字、数据、模型。第二就是物联化。第三是虚拟化，通过虚拟化技术，一个物理资源可以为多个用户服务。还有服务化、协同化、定制化，用户在云里面，完全可以定制，而且是柔性的。最后一个是智能化。
智慧云制造就是云计算的落地和拓展，表现在三个方面，首先，云计算是对计算资源进行共享。同时我们智慧云制造共享的是智慧制造资源、模型、数据、软件、信息和知识。智慧制造硬设备，比如机床、机器人、加工中心、计算设备、仿真试验设备，以及制造过程中有关的论证、设计、生产、仿真、试验等专业能力。它的模式不仅仅是计算服务，而是以满足制造业企业用户和产品这两类以用户为中心的，可以按需提交作业与操作计算资源的计算服务模式。支撑技术不仅仅是云计算技术，云计算技术能够提供信息、资源与能力的存取、共享、协同及智能计算技术。
智慧云制造是“互联网+”世界的一种制造新模式、新手段、新业态，以及以用户为中心的互联化、个性化、服务化、柔性化的执照产品和服务模式。它产生了一个新的业态，这个业态就是我们对“互联网+”世界的一个认识，泛在互联、数据为源、开放共享、跨界融合、自主智慧、万众创新的一个制造业态。这个智慧制造具有很明显的优势，构成以用户为中心的人机融合智造系统，提供众智、众包、众扶、众筹的产业生态，实现按需、动态、敏捷、柔性的开放，共享智慧创新能力与智慧制造资源，能够加快五个转型升级。
物联网在制造业中的应用范文6
《中国制造2025》有中国版“工业4.0”之称，是建设我国制造强国的纲领性文件。文件吸取了美国、德国的所长，又结合了中国的特点，聚焦五大工程。其中把智能制造工程作为主攻方向。在这个基础上，我国制造业将如何由大变强？来自业界的专家学者开展了深入而广泛的探讨。
面对新的需求谋布局
工业和信息化部发展规划处处长姚B指出，“中国制造2025”的出台唤醒了中国制造业的发展，也推动了中国制造业发展由过去的平台转向一个新的平台。“我们过去追求的是规模，我们长期走的是规模扩张的老路，未来我们要走提质增效的新路。”所以，“中国制造2025”对中国制造业发展是里程碑的事件，是节点性的事件。
从当前的制造发展来看，我们的制造业发展面临一些新的需求，突出的表现在效率、时间和灵活性，在效率方面我们的制造业迫切的要求提高我们能源效率、资源效率、生态效率和生产效率。
“过去，我们生产研发一款产品，可以在市场上销售八到十年，持续盈利。现在，一个产品生存周期只有一到两年，手机八到十个月就换一代。所以，制造业面临着创新周期大幅度加快，表现为一种快速迭代式的创新，对技术转化为生产力的时间需求也越来越高，我们对创新提出开放协同的需求，不能再像过去那样单打独斗。制造业要想满足个性化需求，企业就要灵活多变，对制造业进行柔性重构。”
同时，移动互联网、物联网、云计算、大数据等新的技术在制造业里面不断的渗透、融合和应用，促进了制造业的加速变革，向数字化、网络化和智能化转变。
数字化是实现智能化的基础，本质是机器产品物理世界模型化、数字化和虚拟化；网络化是智能化发展的核心平台，为制造业共聚生产关系，网络平台传递的就是企业数据；智能化是制造自动化更高级的形态，通过数字化与自动化的集成，基于大数据的分析与决策来实现企业从刚性自动化转向未来的柔性自动化。
如今，制造业的发展正在出现新的关健词，例如五联、数据、智能、服务、融合、定制等，围绕当前制造业发展的新需求和新挑战，国家提出新的总体布局：未来制造业的发展核心目标是提质增效；五个基本方针是创新驱动质量为先、结构优化；核心主线是新一代信息技术与制造业的深度融合；主攻方向是智能制造。围绕总体导向，国家提出“九个任务”、“五大工程”、“十个重点领域”和“重大决策”。未来，推进中国制造业由大变强，核心路径就是创新驱动+四化升级，四化升级指的是智能化、绿色化、服务化和品质化。
融合创新资源提转型
当前，国家紧迫的需求是要加快建立协同高效的制造业创新体系。因为国家整个创新体系的效能还明显偏低。
近期，据科技部统计，我国每年产生3万多项科技成果，但是能够真正转化的只有10%，大量科技成果存在专利、论文、评价等前端环节，许多很难转化到现实生产力当中去，所以我们的制造业迫切需要的是怎么提高整个创新体系的效能。而这个体系里包括了制造业的主体能力建设。首先，我国要有一批以技术创新为导向的龙头企业、骨干企业、创新型企业；其次，打通整个创新的链条，打通基础研究、应用研究和产业创新的整个创新链的各个环节之间的障碍；再次，要建设一支高水平的创新人才队伍；最后，完善有利于创新环境的政策激励等。
第一，“在建立制造业创新体系中，我们确定了一个主要的突破口，即加快建设国家制造业创新中心，强化共性关键技术的研发供给。”姚B强调。
从整个创新链来看，分为基础研究、应用研究和产业创新的学研产等三个环节。当前，我们的应用研究或者共性关键技术的应用研究是突破瓶颈。我们要建设国家制造业创新中心，来把基础研究环节和产业创新环节贯穿起来。中心是企业科研院所和高等学校等各类创新主体的战略组合，以独立法人形式所建立的新型创新载体。中心将面向制造业创新发展的重大需求，以重点领域前沿技术和共性关键技术的研发供给、转移扩散和首次商业化为重点，整合创新资源，打造跨界协同创新生态系统。
第二，要推进制造业智能化，注重三个维度创新，依次是终端产品创新、生产技术创新和商业模式创新。终端产品方面，要加速产品智能化，包括增加工业传感器、计算能力、控制系统、芯片和网络连接能力等，在产品应用中来提高产品智能化水平。“我们提出智能生产的逻辑环，包括感知、通信、决策、操作，我们要实现每一台设备的每一个参数流程，每一个产品的实时的动态监控和动态的参数的获取，从而使我们能够实时感知到当前生产制造系统的状态和参数。这些感知到的参数和数据要能够进行实时高效的通信，通过工业互联网的部署来实现数据共享和流动。”
第三，发展新技术，包括工业软件、人工智能、大数据和云计算等新一代信息技术。
第四，操作实现MES、PLC、工业机器人等自动化执行，基于柔性自动化，使工厂能够响应外界动态的变化。
“要实现智能生产，核心技术就是要构建CPS系统，把现实物理生产系统的每个设备、工具、工艺、流程都要在计算机虚拟环境进行实时映射，虚拟环境中的模型数据通过我们的优化流程算法优化以后，将相关的调整指令传递到实体环境，发生相应的调整，从而构建实时大循环，不断进行调整和优化，所以这个核心就是CPS。而关键的基础设施是要建立工业互联网，为整个工厂层面的数据提供全面共享连接管理的能力和应用方法，工业互联网在端层面提供的是数据采集通道，使我们通过传感器部署能够实时获取生产当中各个环节数据。传输层面上提供的是网络传输通道，在终端提供的是数据管理和分析方法，实现存储计算和分析能力。”
智能生产价值创造靠的是数据采集和分析应用，数据将会成为企业关键生产资料和竞争力的重要来源，智能生产是由数据驱动，生产的智能化要构建CPS的基础，需要搭建工业互联网关键的信息基础设施，要通过数据的深度挖掘和应用分析来实现智能的决策和分析。
如今，传真机、电话和那些传统的东西都消失了。特别是在服务业和软件业，由于数字化的转变，有很多成功者，也有很多失败者。尤其是内容和PICT行业的融合，传统媒体在消失，数字化发生在人们生活中的方方面面。
“例如在工厂的垂直化发展中，客户定单进来后，通过ERP系统进行资源分配，把它发给执行机构，再传到机器上，进而做生产组装。不仅如此，更多的工作可以实现无纸化。我们要打造一个供应商和生产商之间的联系，并且把客户也加入起来。”
将来的工厂将完全不需要人，而是由机器人来控制。在工业4.0浪潮影响下，尽早开始数字化的公司必将走在前面，他们在装载或者生产线或安装线当中引入先进的工具，并且与客户保持紧密的联系。69%的德国公司希望采用工业4.0来加强他们现有的流程，提高他们的效率。
91%的德国企业都有针对工业4.0做出自己的战略部署。他们需要跨学科的协作，很多不同的需求，不同的观点转换到同一个模型里面来，整合大公司，支持小公司，从而驱动市场。
但是，75%的德国公司都没有开始工业4.0，因为它太昂贵了。这就是在实验室当中，让大小公司进行合作的原因。
让业务全链接创价值
“当下的制造商面临着新压力，企业必须拥有全球竞争力才能够继续发展。而制造业企业需要有新技能组合才可以运行智能化的制造设备，也因为此原因，人才的短缺成为企业发展的一大瓶颈。另外，由于新技术的不断涌现，信息安全隐患成为了企业最大的风险来源。再次，物联网虽然带来很多机遇，但同时也给组织内部带来了各种各样的挑战。”罗克韦尔大中华区总裁罗伯特・巴特摩尔强调。
华为集团信息化首席专家宋联昌指出，华为有18万员工，其中研发有将近8万人，有36个联合创意中心，在500强里面排名129名，是一个业界领先的ICT供应商。从华为的收入一直是持续稳健的增长，不管是运营商、终端、企业业务领域都是增长非常快的，外面一直在问保持增长的原因是什么？华为总结了四点，就是创新能力、世界级管理、企业文化、核心价值观。一个是流程和IT支撑的管理体系，一个是对人的管理和激励。
“熵”这是一个捣乱的状态，在封闭的状态当中，“熵”是不断的增加的，不管我们的管理体系，组织、流程、IT，我们的组织人会越来越多，员工会越来越复杂，这个时候的“熵”就增加了。这种趋势的情况下，如何保证企业的有效运作？从组织上来讲，华为是精兵化的组织，足够开放，鼓励去中心化，从而让企业处在低“熵”的运作状态。
数字化实际上是降低企业信息“熵”的特点，要想把“熵”有效运作，华为提出全连接，即人、业务、知识全连接。
华为数字化运营思路有几个点，第一，目的是让业务更加简单、更加快捷和安全。其被总结为五个体验，实时、按需、全在线，服务自助、社交。业务要数字化、服务化，手段是全连接、计算能力和算法，基础是数据和IT平台。
华为把所有的连接分为五类用户，分别是客户、消费者、员工、合作伙伴和供应商。从中可以看到人和人、人和业务、人和知识，人和物。如果把人换成物，就变成智能制造、智能工厂。一些过程有确定性的业务，这部分业务需要标准化和自动化；而不那么确定的业务就靠智能化来解决，例如社交化来解决。
ROADS和传统体验的区别是实时和非实时，秒级的反应就是华为实时的状态。
“对于企业来说，如今客户的需求正越来越个性化，因此企业必须快速找出解决方案，应对客户的新需求。而很多破坏性、具有颠覆性的商业模式也在改变现有的企业组织结构――对于制造商而言，他们必须更加灵活、实现更高的出产率，而且制造小组件的能力要更精细。此外，最重要的一点是，企业必须考虑成本问题，保持低库存量，还要减少对劳动力的依赖。”博世力士乐副总裁沃尔克・萨乌尔强调。
