從傳統SMT電子加工企業的倒閉到家電和汽車等傳統制造企業的業績大幅下滑，制造業似乎成為最早一批受經濟下行影響而進入寒冬的產業。然而不破不立，物聯網時代智能互聯產品正在超越傳統產品的功能，塑造新的價值鏈，提高企業競爭力的智能工廠應運而生。

    顧名思義，智能制造跟傳統制造業相比，一方面要提升企業的運營效率，實現運營的智能化;另一方面要解決客戶差異化需求，打造個性化的增值服務。而這些新功能的實現，離不開一些在物聯網和互聯網行業成熟的技術。

    首先，針對制造業產線和產品數據的顯示，PTC收購的Vuforia VR技術和“Digitial Twin”可以將現實世界和數字世界融合，就像電影阿凡達中地球人在潘多拉星球上運行著另一個“虛擬的自己”，從而打破傳統制造業僅靠經驗的判斷。

Digital Twin技術

    其次，在產品加工數據的采集上，傳感器是必不可少的，將各個實時數據顯性化出來，不用再逐個測量。

    第三，在生產過程的控制上，大數據技術可基于積累和實時數據進行模型的建立，從而高效預判可能存在的問題，規避制造過程中的各種風險。

    最后，對于產品出廠后的追訴問題，物聯網技術平臺實現從研發到售后的反饋閉環，在產品出廠后繼續跟蹤用戶使用習慣，并可實時在后臺提醒并派人進行有針對性的維修。

    下面我們就從一個簡單自行車制造實際案例入手，揭開物聯網時代，智能互聯產品、智能互聯工廠、智能互聯城市(系統)，正在怎樣影響、改變著企業競爭力。

拆開來再修自行車，這在智能制造時代已經out了

    Santa Cruz是一家美國自行車公司。像絕大多數產品一樣，從最初在CAD環境下進行設計，到出廠進入消費者手中，廠家很少能夠再獲得產品的任何實際使用情況，這也是目前最常見的產品流程——沒有反饋、改進的單向流程。

    接下來看下這家自行車公司如何通過“Digital Twin”4步打通物理、數字世界,從中或許可以幫助大家感性了解智能互聯對傳統工廠產生的翻天覆地變化。

左：傳統自行車測試、維修場景，只能手動拆卸、盲查;

右：自行車裝上傳感器，通過AR、Digital Twin實現物理、數字世界統一，無論產品研發、測試、銷售還是售后各場景，都可實時獲得產品相關數據，并將分析數據反饋回設計。

 圖：掃描條碼，實時傳感數據即通過AR、Digital Twin技術疊加顯示在屏幕上

    第一步：產品實現智能互聯：

    和普通自行車相似，這款山地車在PTC的CAD軟件Cero/Windchill中進行設計、研發，但不同的是在關鍵部件中加上多個傳感器，可以監測車的各種參數，包括輪速、懸架壓、掌舵角度等;并將傳感器數據傳送到PTC的物聯網平臺ThingWorx上。

    第二步：數據分析、預測：

    來自傳感器的數據在ThingWorx物聯網平臺上通過ColdLight大數據機器學習和分析預測平臺，可自動進行包括故障檢測/預測、建模分析、措施調整等多種動作，最后分析結果數據再返回到Creo等設計軟件平臺。

    第三步：Digital Twin、增強現實(AR)技術

    要實時了解車輛運行中的各種參數及用戶使用習慣和后續改進防線，通過手機或IPAD掃描車身上的條形碼(二維碼)，所有來自云端的傳感器實時數據和3D參考系統，即和現實影像疊加，所有實時動態的轉矩、轉速等數據清晰可見。

    第四步：研發、生產、銷售閉環：

    整個閉環像一個自激震蕩電路，產品附加價值得以在各個階段實現，并指導之后的升級、服務、產品迭代等完善動作，而不是等到下一代產品時再做改進。不論是研發部、工程部，或是測試、服務部門，及至消費者，都可通過ThingWorx物聯網平臺獲取相關產品情況。

圖：PTC設計閉環