传感器如何重塑制造业当下与未来：Forrester 研究深度洞察

工业4.0技术深刻改变制造业。AI与智能设备催生新技术、维护策略与管理模式。越来越多工厂采用智能技术并大力投资AI方案，未来几年更多工厂将依赖AI与IoT提升性能、实施现场维护。 以下三大应用展示AI与IoT对制造业的影响及未来变革方向。 1. IoT赋能现场监控升级 IoT传感器车队可实时监控设施，为主管提供物流流向、设备性能、工作流的即时洞察。例如：托盘RFID标签配合厂内IoT传感器，实时追踪物料移动，识别瓶颈；联网摄像头与设备监测方案支持远程巡厂，主管无需亲临现场。 2. 智能工厂管理 IoT数据经AI分析，通过中央APP呈现设备性能详情，助力管理者优化利用率、预防停机。核心应用——

私有5G网络提供数据速率、可靠性、低延迟等，实现普适设备连接，赋能创新数据驱动制造应用。 为何制造业需要5G？ 工业以太网是许多制造场景运营基础设施的骨干。通常以高达100 Mbps速率运行，实施协议提供确定性和实时控制。 当铺设有线以太网成本过高或不可行时，Wi-Fi和3G/4G常成次优选择。这些“难布线”用例包括自主移动机器人（AMR）、卡车车队、地理覆盖面大的工业厂房。 工业4.0时代，运营数据使用方式根本性变革：边缘设备产生的海量传感器数据将被收集、存储，并用AI在工业现场实时处理，即工业边缘。私有5G网络有望成为此分布式计算范式的关键赋能者，特别是视频数据生成设备。因5G提供高达2

我们常用最新趋势技术思考制造业。但应铭记：制造业建立在层层叠叠的前人发展成就之上，拓展了我们对制造工艺的认知。使用当今制造技术者或许未觉，但他们手中工具由前几代技术开发者铺就。 基于此，我回顾制造业40多年职业生涯遇见之事。过去40年制造业进步惊人。当今制造方案当年前不存在，解决问题路径截然不同。整理地下室誓言减少/清除物品时，发现一不锈钢件，勾起多年前关键经历。 1980年代初，小型计算机刚进机床车间。我决心加入将计算机应用制造流程者行列。IBM PC尚未面世；我说服妻子买Apple II+，声称能为当地小机床车间主写NC程序赚钱。 买到Apple电脑后，不知如何兑现承诺。那时小电脑主要玩

制造业大型复杂设备集群要求极高维护成熟度。设备维护不仅关乎设备完好率，更直接决定产能释放、交付准时率、单位成本与客户留存。本文深度剖析维护战略价值，并提炼制造业四大核心最佳实践，助力企业构建世界级维护体系。 设备维护的战略重要性 设备劣化→故障率升→非计划停机→产能损失→订单延交→客户流失→维修成本失控，这是典型的“死亡螺旋”。反之，科学维护体系带来：性能稳定、维修成本可控、产能释放最大化。据Markets and Markets预测，全球资产性能管理（APM）市场将从2021年25亿美元增至2026年40亿美元（CAGR 10.1%），印证了头部制造企业正加速从“事后维修”向“预测性运维”