由于工业物联网技术，成为数据驱动或“智能”工厂的潜力已经具备。然而，许多制造企业也有大量未使用的数据。为了成为一个完全由数据驱动的智能公司，制造企业必须对IIoT部署的快速接受，为智能传感器、连接、分析和强大的软件平台，创造了规模经济。在企业层面，这一变化推动了对性能管理、过程监控、预测性维护计划的实施，也推动了业务转型，其目标是消除计划外停机并降低运营成本，同时保持产品质量和法规遵从性。 

　　在硬件升级方面，对车间生产设备进行联网改造，实时监测设备的开机、停机、运转时间、故障等OEE参数和生产状况。在各班组配备自助查询打印终端，帮助产线工人实现工艺图纸的查询打印和快速自助报工。为调度员、质检员等岗位配备手持PDA终端，实现了现场工单打印、快速派工、现场质检等功能。在各生产车间部署了生产数据看板，实时展示生产计划和进度完成情况以及各工序用时、生产质量等实时数据。

　　在软件研发方面，定制开发了MES生产制造执行系统，包括生产订单、生产计划、派工报工、工序流转、质量管理、内外协管理、仓储管理，设备管理等功能模块；实现了对整条生产线的全流程在线管理，该项目的实施，通过实时收集生产作业进度并精确汇总、反馈，为计划人员提供动态数据，及时调整生产计划，提高生产计划的精确度；在系统中能够对制约生产产能的因素的查询、汇总和分析，实现了真正的精细化管理。

　　动脉智能平台在基础管理方面，可以为企业提供包括包括BOM管理、工序管理、图纸管理、生产线管理、车间管理、班组管理、员工管理、工时管理等功能。在设备管理方面，提供包括设备类型、设备厂家、设备台帐、设备工序、设备采集指标、设备维修、设备保养等功能。在生产计划管理方面，提供生产计划的同步、排序、下发、撤回等功能。

　　打通制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

       为了确保正常运行时间，企业通常都倾向于向现场派驻技术人员，定期进行诊断检查和预防性维护。不幸的是，这是一个成本高昂、劳动密集型的过程，而且几乎不能保证在两次检查之间不会发生故障。

       为了提高效率，很多企业实施了先进过程控制（APC），用报警系统来定义运行边界，创建了关键绩效指标（KPI），并依赖现场专家来帮助解决运营问题。由于依赖于专业且经验丰富的现场工作人员，因此这些措施的有效性很难保证。

       此外，工业互联网为了支持制造设施内所需的各种监控和决策支持应用，需要将数据转化为信息并与其情境信息一起交付，以便不同的人能够以多种方式理解和使用数据。

       为了最大限度地提高整体性能，现代工厂正在寻找将运营和维护理念从被动转变为主动，其目标是在减少计划外停机的同时，工业互联网可以尽可能保持运营的高效稳定。关键的运营目标通常包括：

      1.为过程性能、设备和控制部署在线、持续的监控和基于异常的报警。

      2.在整个企业中，为增加数据可用性进行投资。

      3.利用基于情境的数据来分析资产，以确定相似的条件或行为。

      4.为工艺和可靠性工程师提供工具，以实现可视化数据探索。

      5.与内部和外部主题专家（SME）建立合作关系。

       通过工业互联网整合的过程和设备数据可以了解资产功能，并可将准确性、设备完整性和许多其它有用的见解用于先进过程控制战略。其结果是在控制和监视系统内，实现更高的过程稳定性，以便在各级运营中实现态势感知，并改进决策支持系统，以确保资产运行在最佳方式。利用这种方法可以避免计划外停机，更有效地利用员工和资源。

      IIoT对制造业有重大影响，尤其是在基础设施老化、资深运行人员和工程师退休的时候。缺少有经验的工人来代替那些经验丰富的人员，会导致知识的流失。可以利用IIoT将知识获取制度化，同时减少对内部专家的需求。这项活动可以在外部专家的帮助下完成。

       通过向连接的系统和最终用户提供实时、智能和可操作的数据，这种方法正在成为提高过程可靠性、降低成本的基础。虽然对于一些企业来讲，要成为工业互联网数据驱动型的制造企业可能需要些时间，但变革已经到来，每一家企业都应该开始为之做好准备。