物联网作为新一代信息技术的重要组成部分，正在加速渗透到各行各业，成为经济社会数字化转型的关键支撑。根据中商产业研究院发布的《2022-2027 年中国物联网市场需求预测及发展趋势前瞻报告》，2022 年全国物联网（IoT）市场规模约为 3.05 万亿人民币，同比增长 15.97% 。 2023 年，市场规模达到 3.5 万亿人民币。 随着 5G、人工智能、边缘计算等技术的日益成熟以及国家政策的大力支持，物联网市场正迎来更加广阔的发展空间。中商产业研究院的分析师预测，到 2024 年年底，中国物联网市场规模有望达到 4.31 万亿人民币。
什么是 IoT
IoT 是 Internet of Things 的简称，翻译成中文叫物联网（下文简称IoT），早在上世纪 80 年代，卡内基梅隆大学的几位计算机系的学生，就已经做出了早期的 IoT 设备：
在卡内基梅隆大学的宿舍楼下，有多台自动售货机，可以让大学生购买可口可乐，但经常会出现人到售货机之后，里面的可乐已经被买完了，导致学生白白浪费了时间。 于是，为了解决这个问题，卡内基梅隆大学的几位大学生： Mike、David、Jhon 和 Ivor，往机器里面安装微型开关，用于监测每一列可乐的库存。开关连接到一台计算机，并通过互联网向他们报告可乐的库存和温度状态，这样就做成一台早期的物料网设备。
IoT (物联网)虽然已有 40 多年的发展历史，但仍是当前最热门、最具颠覆性的技术之一。那么，IoT 的定义是什么呢？
| IoT 定义：通过各种传感器、软件和其他技术，将现实世界中的物理设备与互联网连接起来，使它们能够互相通信、共享数据，从而实现智能化监测、控制和决策优化。 |
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| 传感器 ：在 IoT 系统中，传感器扮演着至关重要的角色。传感器负责采集各种现实世界的数据，并将其转化为可供分析和利用的数字信号。以温度传感器为例，它可以实时获取设备所处环境的温度数据，并将其传输给其他电子设备或系统，用于温度监测和控制。 软件 ：软件则是赋予 IoT 系统智慧的关键。设备数据的采集仅仅是IoT应用的第一步，如何利用海量数据进行分析决策、优化控制，则需要强大的软件支撑。没有软件的IoT，就像没有灵魂的躯体，难以发挥应有的价值，也无法为客户带来更多的价值。 物理设备 ：指的是IoT需要连接的对象，比方数控机床，生产线设备、楼宇设施等。它可以是涵盖各行各业、体积大小、功能各异的各类物理设备，为其赋予感知、通信、智能的能力。通过IoT技术就可以将这些设备连接起来。 互联网：互联网则是IoT实现的基础和载体。IoT并不是一种全新的技术，而是互联网向现实世界、物理空间的自然延伸和扩张。IoT则正是互联网通往智能世界的"最后一公里"。 |
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IoT 为智能制造带来新变革
随着全球制造业的快速发展，工业物联网（IIoT）正在成为一项革命性的技术，深刻影响并重塑着传统制造业的面貌。IIoT 通过将设备、系统和人员无缝连接，实现数据的实时采集、传输、分析和应用，让工厂设备"智能化"，生产过程"透明化"，决策管理"数字化"。IIoT 技术的应用不仅显著提升了制造业效率和产品质量，更为制造业企业开创了全新的竞争优势。
提高生产效率
通过实时监测设备运行的状态和车间生产的流程，IoT 系统可以及时发现生产中的瓶颈和问题，优化生产调度，减少设备停机时间，从而提高生产效率。
| 举个🌰：汽车主机厂的拉线中，IoT 系统的传感器可以监测各条生产线各个环节的运行状况，一旦发现故障或异常，系统立即自动通知维修工程师进行现场处理，避免生产过程中断。 |
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提升产品质量
IoT 系统可以实现对产品生产过程的全程监控，确保每一个环节都符合质量标准。同时，通过对产品质量数据的深入分析，可以溯源不良品，采取针对性的改进措施。
| 举个🌰：在 3C 制造业企业中，IoT 系统的传感器可以检测产品的各项参数，如温度、湿度、电压等，确保产品质量稳定可靠。 |
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降低成本
IoT 系统可以帮助企业实现对能源、原材料等资源的精细化管理，减少浪费和损耗，降低生产成本。此外，通过预测性维护等技术，可以提前发现设备故障，减少亡羊补牢式维修成本和昂贵设备停机带来的损失。
| 举个🌰：在化工企业中，IoT系统的传感器可以监测设备的能耗情况，优化能源使用策略，降低用能成本。 |
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增强企业竞争力
IoT 系统的应用可以使企业更加敏捷地响应市场变化，提高产品的定制化成都和交期，满足客户不断变化的苛刻需求。同时，通过数据分析功能和智能化决策，企业可以不断优化生产流程和管理模式，提升自身的核心竞争力，在红海市场站稳脚跟。
| 举个🌰：在服装制造业企业中，IoT 可以实现快速定制生产，满足C端消费者个性化的需求，逐步提高企业的市场占有率。 |
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IoT技术在智能制造中的应用实践
- 生产过程监控与优化
生产流程跟踪是工业物联网（IIoT）的一个重要应用场景。通过在生产线上部署各类传感器和智能设备，IIoT 系统可以实时采集生产过程中的各项参数，对生产全流程进行数字化、可视化管理，确保产品严格按照预设的工艺路线和质量标准进行生产。
但是，传统的生产管理系统开发往往需要大量的编码工作，特别是涉及到与 3D 模型的交互时，开发周期长、调试不易，难以快速响应企业的个性化需求。而低代码和 BI 技术的出现，为企业快速构建个性化、智能化的生产流程跟踪系统提供了一种全新的思路。
基于模型驱动（而非表单驱动）的低代码开发平台，可以通过可视化的方式，快速定义生产流程模型，并与3D 模型无缝集成，大大简化了开发效率，提升了开发效率。同时，将低代码与 BI 技术相结合，可以将车间设备、产线环节的数据进行多维度、实时化的可视化展示。通过数据可视化，管理者可以直观洞察生产全流程，快速发现潜在问题，优化资源配置，从而最大限度地提升生产力、产品良率和设备利用率。
[3D工厂.mp4]
除此之外，借助低代码平台强大的系统集成引擎，企业可以将生产管理系统与已有的 ERP、WMS、CRM等系统无缝集成，实现生产流程数据和企业管理数据的互联互通。这种全面集成的方式打破了各业务系统间的"信息孤岛"，实现从采购、生产、仓库、销售等环节的端到端流程贯通，大大提升了业务协同效率和数据价值利用水平。更进一步，通过低代码平台提供的工作流引擎，企业还可以将生产流程中的各项任务进行标准化梳理，形成最佳实践并固化到系统中，实现生产流程的自动化调度和管理。
- 设备资产管理、状态监测以及 OEE 效率的提升
在制造业企业中，设备就如同企业的心脏，其稳定运行直接关系到产品质量、交付周期和运营成本。物联网（IoT）和低代码技术在设备管理中发挥着越来越重要的作用，尤其是在资产管理、实时状态监控和设备 OEE 提升方面，具有显著的应用价值。
设备资产管理：设备资产管理是制造业企业精细化管理的重要一环。传统的设备管理模式下，设备的资产信息、使用记录、维护历史等数据往往分散在各个部门的Excel表格或纸质档案中，信息割裂、数据孤岛严重，管理者难以全面掌握设备的真实状况。这种粗放式管理方式不仅效率低，也无法支撑企业开展设全生命周期管理和大数据分析应用。
而 IoT 技术与低代码开发平台的结合，为设备资产管理的数字化转型提供了全新的解决方案。企业可以通过在设备上部署 RFID 电子标签、传感器等 IoT 设备，自动采集设备的关键运行参数和位置信息，实现设备信息的数字化管理。借助低代码技术高效构建设备管理系统，能够将数据完整地记录起来，摆脱以往线下纸质单据记录查询困难的窘境，同时也为后续设备实时运行监控及 OEE 效率提升奠定良好的数据基础。
设备状态监测：IoT 与低代码平台的结合，让设备管理实现了前所未有的灵活和高效。通过低代码开发平台，企业可以快速搭建可视化的设备管理系统，将分散的设备数据整合呈现在统一的 Web 界面上。通过交互式仪表板和灵活的查询功能，管理者可以实时查看每台设备的关键属性、使用状态、维修记录等，轻松实现设备全生命周期的可视化管控。当设备出现异常或即将到期时，及时准确地预警通知至关重要。低代码平台提供了多样化的告警推送方式，可以与企业微信、钉钉、Slack 等主流的办公协同软件无缝对接，将设备预警消息自动推送到相关责任人。除此之外，系统还可以通过 API 与第三方系统相对接，实现信息的共享。
当然，除了通过接口对接的方式之外，系统还可以借助 BI 工具来进行告警推送。借助 BI 的强大数据分析和可视化能力，将设备预警升级为主动智能服务。管理者可以在 BI 系统中自定义设备 KPI 阈值和预警规则，当监测指标超出设定范围时，BI 系统可以自动触发告警，并根据预置的工作流，智能匹配最佳的处理人选。除此之外，借助BI 工具还可以深度挖掘历史预警数据，甄别故障发生的规律和根因，辅助管理者持续优化设备运维方案，最大限度地消除设备隐患。关于如何在 BI 中设置报警推送，可参考https://www.grapecity.com.cn/solutions/wyn/help/docs/monitor-warning
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设备 OEE 提升：设备 OEE（Overall Equipment Effectiveness，设备综合效率）是衡量设备生产效率的关键指标，直接影响到企业产能、成本、交付等核心要素。传统的 OEE 计算依赖于人工数据收集和 Excel 处理，效率低下，数据质量难以保证，无法及时反映设备状态变化，更谈不上对设备损失进行深入分析和改进。然而，OEE 管理的落地并非一蹴而就，而是需要企业进行流程再造和数字化改造。这种情况下，就需要引入低代码开发平台，帮助企业快速搭建 IoT 应用，实现业务逻辑与工业数据的灵活编排，并与现有系统实现互联互通。借助 IoT 和低代码技术，管理者可以将视角从"设备运转"拓展到"生产绩效"，不仅可以纵向优化单台设备的效率，还能横向对比产线、车间、工厂的 OEE 表现，系统性地挖掘整体效率提升的最优路径。通过 OEE，企业可以更加精益地配置设备资源，平衡产能和需求，创造最大化的生产力。以下是借助低代码技术进行 OEE 分析的示意图：
- 智能仓储与物流管理
库存管理是现代制造业与供应链企业的核心业务之一。传统的库存盘点和调拨往往依赖人工操作，不仅效率低下，而且容易产生错漏，难以满足敏捷制造业的要求。物联网（IoT）技术的兴起为库存管理的自动化和智能化带来新的曙光。通过在仓储区域部署 RFID 电子标签、智能传感器等 IoT 设备，企业可以实现库存的实时盘点、精准定位，自动补货等功能，大幅提升库存周转效率、降低库存积压风险。
然而，由于每个企业的库存管理流程和规则不尽相同，通过传统代码进行系统开发往往会耗费大量的时间和成本，且难以快速响应企业业务变化带来的需求。而低代码开发技术的出现则为企业快速构建个性化、智能化的库存管理系统提供了一种更加敏捷、灵活的新思路。借助低代码开发平台，企业可以通过简单的拖拽配置快速搭建基于 Web 的库存管理系统，无需编写复杂的代码就可以轻松定义符合自身业务特点的库存管理流程和规则，实现库存数据的可视化展示和自动化处理。下图是使用活字格低代码开发平台构建的库存管理系统界面。
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当然，除了系统的搭建之外，库存数据的可视化分析及价值挖掘同样不容忽视。传统的库存管理系统通常只能提供原始的数字和表格，这对于管理者而言缺乏直观性和交互性，难以快速洞察库存的整体状况和潜在风险。而借助商业智能（BI）技术，企业可以将实时或历史的库存数据进行多维度的分析和可视化呈现。通过 3D交互、钻取等方式，管理者可以实时掌握企业的库存分布、周转率、库龄等关键指标，从宏观到微观多角度把脉库存健康状况。以下是利用 Wyn 商业智能软件构建的可视化大屏及看板。
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在供应链管理中，物流跟踪也是非常重要的一环。以往的物流管理模式中，货物一旦离开仓库，就进入了一个"黑箱"，管理者难以实时掌握货物的位置和状态，一旦出现延误、损失等问题，也难以及时处置，影响客户体验和业务效率。而随着物联网（IoT）技术的发展，物流全流程可视化跟踪已经成为可能。
通过在货物、运输工具等上部署 GPS 定位器、温度传感器等 IoT 设备，在结合 GIS 地理信息系统，企业可以实时监控货物从仓库到客户手中的全程状态，并及时获取货物位置、温度、湿度、压力等关键信息。当货物到达关键节点或出现异常状态时，系统还可以自动向相关人员推送告警，确保问题在第一时间得到妥善处理。
然而，大多数企业在实施物流跟踪项目时，都会面临技术复杂（对地图等多种外部系统集成）、开发周期长、不易维护等挑战。在这种情况下，就可以考虑使用低代码和 BI 技术来开发物流跟踪程序，管理者可以清晰地查看货物的实时位置、预计到达时间、在途状态等信息。司机和客户也可以通过移动端实时查询物流动态，提升信息共享水平和客户服务质量。下面是一些使用低代码和 BI 技术构建的系统示意效果：
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写在最后
在 "工业 4.0" 和 "中国制造 2025" 的大背景下，IoT 已成为推动制造业数字化、智能化变革的关键力量。面对日益激烈的市场竞争和日益个性化的客户需求，制造业企业只有充分利用 IoT 实现生产过程的实时洞察、精细管控和持续有优化，才能在成本、质量、效率等方面保持竞争优势。在 IoT 海量数据采集的基础上，通过引入低代码开发平台 和商业智能 BI 工具，制造业企业可以快速搭建数据可视化应用，将底层采集的生产数据转化为直观、易懂的分析图表和监控界面，让管理者随时洞察生产状况，制定优化策略，推动管理从经验驱动向数据驱动转变。
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