为什么要做工业互联网调研？
企业一旦决定推进数字化转型，第一步往往不是买设备，而是搞清楚“现状”与“目标”之间的真实差距。工业互联网调研的价值就在于：
• 发现数据孤岛：生产、物流、销售系统各自为政，接口不通；
• 量化投资回报：把“降本增效”从口号变成可计算的财务模型；
• 规避技术陷阱：提前识别哪些老旧设备无法接入边缘计算网关。
调研方案的核心框架
1. 明确调研范围
先回答“到底要调研什么”。常见范围有三种：
• 全链路：从原材料进厂到成品出库，覆盖供应链、生产、质量、物流；
• 单场景：只聚焦“设备预测性维护”或“能耗优化”；
• 单工厂：集团型企业先拿一个标杆工厂做试点。
2. 设定可量化目标
目标必须满足SMART原则，例如：
• 在6个月内把关键设备OEE从65%提升到75%；
• 通过边缘计算减少15%的非计划停机时间；
• 采集90%以上的PLC数据并接入云端。
调研流程拆解
Step1 组建跨部门小组
成员至少包括：
• IT/OT工程师：负责技术可行性；
• 财务BP：测算ROI；
• 生产主管：提供一线痛点；
• 安全合规专员：确保符合《工业数据分类分级指南》。
Step2 现场访谈与问卷
用“5W2H”模板快速锁定信息：
• What：目前用什么系统？
• Why：为什么用这套系统？
• Where：数据存储在哪？
• When：多久更新一次？
• Who：谁负责维护？
• How：数据如何流转？
• How much：每年运维费用多少？
Step3 数据采集清单
把需要的数据拆成三层：
• 设备层：PLC寄存器地址、传感器型号、通讯协议（Modbus、OPC UA、Profinet）；
• 系统层：MES、ERP、WMS的数据库表结构、API文档；
• 业务层：订单号、批次号、质检标准、能耗基准值。
工具与模板推荐
调研模板
可直接复用的Excel模板包含：
• 设备台账：品牌、型号、序列号、IP地址、固件版本；
• 数据字典：字段名、数据类型、更新频率、责任人；
• 痛点评分：从影响范围、紧急度、解决难度三个维度打分。
可视化工具
现场调研时，用Power BI或Tableau快速把访谈结果做成热力图，一眼看出哪个车间问题最多。
• 红色区域：数据缺失严重；
• 黄色区域：接口不稳定；
• 绿色区域：已具备接入条件。
常见坑与应对策略
坑1：设备厂商不配合
自问：如果PLC加了密码怎么办？
自答：提前在合同里加入“数据开放条款”，要求厂商提供通讯协议或开放SDK。
坑2：一线员工抵触情绪
自问：为什么工人不愿意用新系统？
自答：把“系统上线”与“绩效奖金”挂钩，同时安排“老带新”培训，让熟练工先尝到甜头。
坑3：预算超支
自问：如何控制调研阶段的费用？
自答：采用“轻咨询+重落地”模式，前期只买顾问的“方法论”，后期用内部团队执行。
输出物清单
调研结束后，必须交付以下四份文件：
• 《现状评估报告》：用一页A3纸呈现核心问题；
• 《数据地图》：标明数据流向、接口、责任人；
• 《技术路线图》：分三阶段实施，每阶段列出里程碑；
• 《ROI测算表》：包含一次性投入、年度运维成本、预期收益。
如何说服老板签字？
把调研结果翻译成老板听得懂的语言：
• 不说“OPC UA”，说“减少因设备停机造成的200万损失”；
• 不说“边缘计算”，说“让故障响应时间从2小时缩短到15分钟”；
• 不说“数据治理”，说“避免重复录入，每年节省3个人工”。
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