为什么企业要做工业互联网实例调研？
调研不是“拍脑袋”的仪式，而是把**真实痛点、真实数据、真实场景**搬到决策桌前。没有调研，任何“数字化转型”都可能沦为昂贵的PPT。调研的价值体现在：
（图片来源网络，侵删）
- **验证可行性**：用一线数据证明技术路线能否跑通。
- **量化ROI**：把“降本增效”从口号变成可计算的财务指标。
- **降低试错成本**：提前发现设备、网络、人才缺口，避免上线后返工。
调研前必须回答的三个自问自答
Q1：我们到底想解决哪一类问题？
答案：先区分“看得见的浪费”与“看不见的损失”。
- 看得见的浪费：产线停机、不良品堆积、能耗飙升。
- 看不见的损失：工艺参数漂移、供应链牛鞭效应、设备亚健康。
Q2：现有数据够支撑分析吗？
答案：80%的企业只有“结果数据”（产量、良率），缺少“过程数据”（振动、温度、电流波形）。调研阶段就要**补齐高频传感与边缘计算节点**，否则后续AI模型只能“巧妇难为无米之炊”。
Q3：谁来牵头跨部门协同？
答案：最佳人选是“既懂OT又懂IT”的**数字化推进办**，直接向总经理汇报，避免IT部门与生产部门互相甩锅。
五步调研法：从车间到云端的完整路径
1. 选定“黄金场景”
不是所有产线都值得做工业互联网。筛选标准：
- **停机损失>10万元/小时**的瓶颈工序。
- **工艺参数>20个**的复杂流程。
- **能耗占成本>15%**的高耗能环节。
2. 采集“三原色”数据
把数据分为三类，避免后期清洗时抓狂：
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- 红色数据：设备控制器PLC的毫秒级时序。
- 绿色数据：MES/ERP的分钟级订单、物料。
- 蓝色数据：EHS系统的环境、安全事件。
3. 搭建“轻量化”边缘验证平台
用一台工控机+开源MQTT broker，两周内完成数据上云。核心目的：**让生产经理亲眼看到实时OEE曲线**，比任何PPT都有说服力。
4. 跑通“小闭环”算法
别一上来做预测性维护，先做**异常检测**：
示例：轴承温度>基线+2σ且振动RMS>1.5倍，则触发微信告警。
算法准确率>85%即可上线，后续再迭代。
5. 输出“一页纸”商业论证
包含：
- 投资：传感器、网关、云资源一次性成本。
- 收益：减少停机X小时/年，折算Y万元。
- 风险：老旧设备无通讯接口的替代方案。
真实案例拆解：某汽车零部件厂
背景
产线节拍3.6秒/件，但每月因“压铸模具温度异常”导致800件废品，直接损失24万元。
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调研动作
- 在模具上布设**6路K型热电偶**，采样频率10Hz。
- 用LoRaWAN网关穿透钢结构厂房，数据丢包率<2%。
- 两周内训练出LSTM模型，提前30秒预警温度漂移。
落地结果
- 废品率从0.8%降至0.2%，**年节省180万元**。
- 模具寿命延长15%，减少备件库存30%。
- 项目ROI=1.8，回收期7个月。
常见踩坑清单
坑1：把“数据大屏”当终点
很多项目止步于可视化，没有形成**控制闭环**。正确做法是：告警→工单→维修记录→模型再训练。
坑2：忽视“电工文化”
老师傅更信任钳形表，不信任云端算法。解决方法是**在触摸屏上同时显示AI预测值与实测值**，用对比赢得信任。
坑3：低估“数据治理”工作量
同一台设备的“运行状态”字段，PLC叫“Run”，MES叫“Production”，需要建立**统一语义层**，否则BI报表永远对不齐。
如何复制成功？建立“工业互联网调研手册”
把每一次调研的**设备清单、通讯协议、数据字典、算法脚本**沉淀为可复用的模板。下次新项目只需替换20%参数，调研周期从3个月压缩到3周。
最终你会发现：工业互联网落地的关键从来不是技术，而是**用调研把不确定变成确定，把故事变成账本**。
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