工业4.0大潮滚滚，数字化工厂正成为主流。然而，制造商的愿景和现实、计划与速度之间的差距仍然巨大。普华永道的一项研究表明，91%的工业企业正在投资数字化工厂建设，但仅有6%声称已完成数字化。
如何加快工业转型？物联网数据将为我们提供答案。
数字孪生（Digital twins），即用数字化模式创建物理过程的虚拟映射，是数字化工厂概念的重要组成。这一概念可以帮助规划、设计和建造厂房和基础设施，改善生产性资产和进行产品更新迭代。
物联网＋数字孪生：用真实世界的数据说话
PTC软件公司专业从事工厂和工艺流程数字化工作。公司制造战略副总裁Jean Philippe Provencher表示，数字建模与仿真优化过程，允许公司在物理实体生产之前，就能在数字世界进行流程优化、节约时间和成本。同时，物联网技术（IoT）通过联网传感器提供位置、温度、湿度等物理环境信息，提高数字模型的准确性。
除了通过测试和假设进行性能模拟，我们还可以采集真实世界的数据，将其导入数字模型。这将大大提高仿真模型的精度。
Provencher认为：流程仿真模型越精确，就越能提高资产利用效率，提高投资回报，减少新的设备投资。
数字化工厂 / 西门子供图
物联网数据能帮助企业了解设备使用的真实情况，而非他们想象中的情况。PTC的一位客户发现，意外停机时间常常不是设备原因，而是生产和人员组织原因，Provencher进一步解释说：
如果操作人员不能按时启动机器，这不是机器的问题，而是工作组织流程的问题。有了数据查询，不用再一个不落地与流程中每个人约谈。通过物联网细微数据的测量分析，我们就能发现流程中的潜在问题。
Provencher介绍说，流程仿真技术已经在食品饮料、汽车制造和航空航天等高度自动化行业的制造流程中有了大量应用。在一些流程更复杂、更依赖人工的制造领域，比如手机装配，数字孪生的概念还未得到同样的重视。
物联网数据，如何利用？
Dale Berry是法国达索系统推出的仿真产品Simulia的高级技术总监。他也认为，来自物联网设备的真实参考数据可以改善数字仿真模型，帮助预测故障维修和计划停机时间。
将数据导入后，可以交互对比模型预测和实际情况，看是否吻合。再根据情况，不断完善数字模型。
GE通用电气供图
这些数据可以提高仿真模型在未知环境中的预测能力。 根据类似场景的数据，我们可以预测一项事故发生后，机器还能安全运行多长时间。
比如，我们还能让机器安全运行多久？能不能坚持到下一次维护周期？这些问题，数字仿真模型都可以给出答案。
Cambashi研究公司的工业分析师Alan Griffiths认为，企业使用物联网数据面临的一个重要挑战，是实际可用的物联网平台的数量。
目前，如果一家公司需要购买物联网平台服务，市场上充斥着起码350种不同解决方案，让人眼花缭乱。调查研究如此复杂市场的工作令人却步，我们看到的一个趋势是：人们直接找到已合作的供应商，要求其提供物联网平台服务。
投资与否？业务目标自问法
物联网数据可以提供诸多好处：缩短产品上市周期，解决瓶颈问题，减少停机时间，增加灵活度，降低成本等等。尽管，这些好处都让投资物联网充满吸引力，但企业应该非常明确业务目标。
投资前，请自问，我们面临哪些困难？或者，我们面临什么样的机遇？有了详尽具体的业务案例分析，才能得到投资的最佳理由。
工业流程数字化IBM英国的工业行业首席技术官Paul Homan说，企业常常将重点聚焦在特定机器或单一流程的效率，而物联网数据的重要优势，则是在更大的流程范围，打造数字模型。
只有当企业的眼光不再局限于生产线，而是综合考虑入站物流、交货前的缓冲库存等供应链流程，企业才真正理解，数字建模的价值远远大于单个设备效率提高。目前，人们常常倾向于关注机器在线时间，将其看做利润衡量标准，而忽视了生产能力、等待时间以及材料利用率。
对Homan来说，多点生产型企业更可能在更大范围体会数字建模的好处。
