在制造业数字化转型浪潮中，工业物联网（IIoT）正以颠覆性力量重构生产流程。通过将传感器、边缘计算、人工智能与云计算等技术深度融合，IIoT实现了从设备监控到生产优化的全链条智能化升级。本文结合海尔、通用电气等企业的实践案例，解析工业物联网如何通过数据驱动、预测性维护和协同优化三大维度重塑生产流程。

在智能制造转型浪潮中，工业物联网（IIoT）通过融合5G、边缘计算、数字孪生等前沿技术，构建起覆盖设备、产线、车间的立体化数据采集体系。某汽车集团通过部署智能采集系统，实现生产数据实时获取率从68%提升至99.7%，设备综合效率（OEE）提高22%。本文将系统解析工业物联网如何通过技术创新实现制造数据的全要素、全流程、全场景采集。

一、多模态感知技术：构建设备数字神经末梢

1. 智能传感器网络

工业物联网（IIoT）早已超越了概念阶段，正在深刻重塑全球制造业、能源、交通、农业等核心产业。展望未来，IIoT 的发展将沿着几个关键方向加速演进，其核心愿景是打造一个更智能、更互联、更自主、更可持续的工业世界。

在工业数字化转型的浪潮中，设备管理正经历着从传统经验驱动向数据智能驱动的深刻变革。现代设备全生命周期管理系统通过融合物联网、数字孪生、人工智能等前沿技术，构建起贯穿设备规划、采购、运行、维护到退役处置的完整管理体系，为工业企业带来全方位的价值提升。

    在全球能源转型和"双碳"目标的大背景下，制造业正面临前所未有的能源管理挑战。据统计，工业领域占我国总能耗的65%以上，其中制造业能耗占比超过50%。随着能源价格波动加剧和环保要求日益严格，传统的粗放式能源管理模式已难以适应发展需求。某汽车集团能源审计数据显示，其生产基地存在高达30%的潜在节能空间，这反映出制造业在能源管理方面的巨大改进潜力。