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InternetofThings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：
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
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。
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。
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。
IoT技术在智能制造中的应用实践
1.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。
2.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OEE提升：设备OEE（OverallEquipmentEffectiveness，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：
3.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。
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。
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。