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近年来，为了重塑美国制造业的 竞争优势，美国启动了制造业振兴战略，加快发展技术密集型 进制造业，实现再工业化。作为 进制造业的重要组成部分，智能制造得到了美国政府、企业各层面的高度重视。美国政府启动了 系列计划和项目针对基于模型的企业、赛博物理系统、工业机器人、 进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的发展进行系统支持。
作为 大的多元工业集团，为了在开创和全面推进高技术战略智能化工业的时代进程中发挥主导力量，GE公司依托庞大的产业链、产品体系和技术实力，提出了自己的“工业互联网”概念，与美国政府的战略举措相呼应。在GE公司的未来构想中，工业互联网将通过智能机床、 进分析方法以及人的连接，深度融合数字 与机器 ，深刻改变 工业。GE将工业革命与互联网革命统 为“ 三波”创新与变革，虽然 家公司不可能完全代表美国智能制造的发展方向，但其明确的“智能化”理念依然是新 轮工业与互联网变革中的鲜明主题。
2011年，GE在硅谷建立了 软件研发中心，启动了工业互联网的开发，包括平台、应用以及数据分析。2012年11月，GE发布《工业互联网—冲破思维与机器的边界》报告，将工业互联网称之为200年来的“ 三波”创新与变革。2013年，GE宣布将在未来3年投入15亿美元开发工业互联网，[email protected]，[email protected]��3月，GE与AT&T、思科、IBM和英特尔共同发起成立了工业互联网联盟。2014年末，GE发布了《2015工业互联网观察报告》，强调了大数据分析在工业互联网中的作用，并且针对赛博安全、数据孤岛和系统集成等挑战提出了解决思路和行动指南。
、工业互联网的概念浅析
GE公司认为，“工业互联网”是两大革命中 进技术、产品与平台的结合，即工业革命中的机器、设施与网络和互联网革命中的计算、信息与通信。“工业互联网”是数字 与机器 的深度融合，其实质也是工业和信息化的融合。与工业4.0的基本理念相似，它同样倡导将人、数据和机器连接起来，形成开放而 化的工业网络，其内涵已经超越制造过程以及制造业本身，跨越产品生命周期的整个价值链，涵盖航空、能源、交通、医疗等更多工业领域。
“智能”是工业互联网的关键词，GE正在飞机发动机上诠释“智能”的概念。飞机发动机上的各种传感器会收集发动机在空中飞行时的各种数据，这些数据传输到地面，经过智能软件系统分析，可以精确地检测发动机运行状况，甚至预测故障，提示进行预 维修等，以提升飞行安全性以及发动机使用寿命。图1展示了这种“智能”的概念。
二、工业互联网的核心元素
工业互联网具备的三个核心元素是智能机器、 进分析方法以及工作中的人(或者称作“高知劳动力”)。GE认为尽管对工业互联网的讨论聚焦在机器和数据上，但工作中的人也同等重要，事实上，只有改变人们工作的方式，工业互联网才能实现上述价值。由于互联网从根本上降低了人们接触信息以及与其他人交互的难度，因此工业互联网将转变人们在工作场所利用信息和进行协同的方式。
智能机器
利用 进传感器、控制器和软件程序连接 大量机器(机床)、设施、机队(车船)和网络。
进分析方法
在材料科学、电子工程以及其它关键学科中利用基于物理的分析方法、主动算法、自动化和深域技术，理解机床和大系统如何运行。
工作中的人
随时连接在工业设施、办公室、医院或移动中工作的人们，支持更加智能的设计、操作、维修以及更高质量的服务与安全性。
对于工作中的人—高知劳动力来说，使其达到新的生产率和决策水平有 系列使能技术，包括：云计算、移动性、智能机器、存在与位置感知、协同和社交软件、虚拟现实与数据可视化以及可穿戴设备和机器人。这些技术在工业互联网中的越来越多地组合使用。
由于软件在智能制造中的突出地位，GE很早就开始重视软件的作用，跳出制造业的思维模式，致力于软件投入，构建自身的数据分析能力。“工业互联网”的这三个核心元素恰恰反映了这 点，因为它关注的更多的是“软”的部分，即机器中的传感与控制网络、分析与计算方法、以及人在新的智能环境下的智力因素。转型软性制造为GE全面参与智能制造硬件基础设施和软件基础结构建设打下基础。
三、工业互联网的革命特征
GE公司认为工业互联网是200年来继工业革命和互联网革命之后的 三波创新与变革。 波工业革命中，机器和工厂占据主角; 二波互联网革命中，计算能力和分布式信息网络占据主角; 三波工业互联网革命中，基于机器的分析方法所体现的智能占据主角，以智能设备、智能系统、智能决策这三大数字元素为显着特征。
(1)智能设备
为工业机床提供数字仪器是工业互联网革命的 步，分布广泛的仪器是工业互联网兴起的 个必要条件。为了让机器(如机床)更加智能，必须降低部署成本、提升计算能力、开发 进分析方法。
理解智能设备产生的大量数据是工业互联网实施的关键之 ，工业互联网可以想象成是数据流、软件流、硬件流和信息流及其交互。数据从智能设备和网络获取，使用大数据工具与分析工具存储、分析和可视化，得到“智能信息”用于决策。智能信息还可以在机床、网络、个人或集体之间共享，方便进行智能协同并做出更好的决策。智能信息还可以反馈回原始机床，其中包括加强机床、机队和大型系统运行或维修的扩展数据，这个信息反馈回路可以使机床“学习”经验，通过机上控制系统表现得更佳智能。
每个仪器设备都将产生大量数据，通过工业互联网传输到远程机床和用户分析或存储。工业互联网实施中的重要 环就是确定什么数据留在设备中，留在本地的数据规模是确保工业互联网安全的关键之 ，创新技术可以允许敏感数据保留在机床上。这些数据流将慢慢成为运行和绩效历史，让操作员更好地理解工厂中关键机床的运行信息和条件。分析工具将这些信息与类似机床的运行历史进行比较，可以可靠地估算机床的故障情况。运行数据、主动分析方法以这种方式组合起来，避免计划外停工，降低维修成本。
(2)智能系统
智能系统包括许多传统的网络化系统，同时也包括在机队和网络间广泛部署且内置软件的机械装置的组合，随着加入工业互联网的机床和设备增加，机械装置在机队和网络间的协同效应就可以实现。智能系统有几种不同的形式：
网络优化形式
智能系统中的互连机床可以协同运行，实现网络 的运行效率。智能系统还适合在运输网络中进行路线优化，互连的运载器(如车辆)会知晓它们自己的位置和目的地，而且系统中的其它运载器也会得到提醒，从而实现进行路线优化，找到 高效的系统 解决方案。
维修优化形式
智能系统可以促进机队中进行 优的低成本机器维修。跨机器、组件和单个零件的总视图提供这些设备状态的可视信息，以便在正确时间、正确地点运送 适当的零件，这就降低了零件库存要求和维修成本，提升了机器可靠性水平。智能系统维修优化可以与网络学习和主动分析相结合，让工程人员实施预 维修程序。
系统恢复形式
智能系统建立系统范围的智能信息库，可以在遭受冲击后快速和高效地辅助系统恢复。比如，在发生自然灾害时，智能仪表、传感器以及其它智能设备与系统可用于快速探测并隔离 大的问题。地理信息和运行信息可以结合起来支持功能恢复工作。
学习形式
网络学习效果是智能系统中机器互连的另 个好处。每台机器的运行经验可以集合到单个信息系统中，加速各台机器的学习。比如，从飞机上收集的带有位置和飞行历史的数据可以提供在各种环境下飞机性能的大量信息。数据挖掘结论可以用于让整个系统变得更智能，从而推动知识积累和结论实施的持续进行。
(3)智能决策
工业互联网的威力将在智能决策中实现。做出智能决策时，足够的信息从智能设备和系统中收集并促进以数据驱动的学习，使得部分机器和网络 运行职能从操作人员那里转移到可靠的数字系统。智能决策是工业互联网的长期愿景，它是工业互联网的元素按设备、按系统组合的过程中所收集知识的顶点。
上述三个数字元素有递进的意味，将其相互串起来的是智能信息。智能设备产生并交互智能信息，智能系统通过智能信息实现系统间智能设备的协同，具备知识学习功能的智能决策处理智能信息并实现整个智能系统的全方位优化。
四、工业互联网的现实意义
从创造价值的角度来看，工业互联网的价值可以从三方面体现： ，提高能源的使用效率; 二，提高工业系统与设备的维修和修护效率; 三，优化并简化运营，提高运营效率。比如对于航空业来说，到2027年，工业互联网就能够助其实现节省300亿美元燃油成本的目标。
GE公司还为工业互联网描绘了美好的经济前景，据其2012年的预测，如果工业互联网能够使生产率每年提高1%~1.5%，那么未来20年，它将使美国人的平均收入比当前提高25%~40%;如果 其它地区能确保实现美国生产率增长的 半，那么工业互联网在此期间会为 GDP增加10万亿~15万亿美元。
回到智能制造上来说，“工业互联网”的意义在于提出了三大智能制造的数字元素：智能设备、智能系统、智能决策，并描绘了三者集成的未来。通过这些元素的集成，工业互联网将把“大数据”与基于机器的分析方法结合在 起。管理和分析高频实时数据的强大能力让系统对运行状态的洞悉上升到新台阶，基于机器的分析方法给分析过程带来新的维度，让 进分析与“大数据”工具集相结合，使工业互联网能够同时利用历史数据与实时数据。在数字的智能设备、系统和决策与物理的机器、设施、机队和网络完全结合之后，工业互联网将发挥 大威力，释放全部潜能。届时，生产率提高、成本降低和废物排放的减少所带来的效益将带动整个工业经济发展，所谓美国版“工业4.0”也将从这 点上助力美国实现智能制造的美好愿景