美國“再工業化”的口號已經提出多年，代表著美國制造業的變革方向，并提出了“工業互聯網”的概念。那么，在這個制造業轉型方向上，代表性的自動化技術和產品都有哪些呢？

首先，無處不在的互聯網首當其沖。

物聯網的基礎物理結構則是無處不在的傳感器單元，包括各類傳感器，攝像頭，無線射頻等等。作為工業互聯網概念的提出者，GE通過打造智能工廠，踐行著傳感器網絡連接現實世界的變革。GE在紐約州建立了全球首家集成產業網的新型工廠。18萬平方英尺的電池生產廠區內裝有1萬多個傳感器，它們通過聯網進行數據傳輸，可檢測電池溫度、生產車間的氣壓等。流水生產線外的管理人員手拿iPad，通過工廠的WiFi網絡獲取傳感器發來的數據，監督生產過程。

傳感器控制系統大數據

其次，則是信息化虛擬技術覆蓋工業生產周期。

隨著工業4.0概念的提出，工業軟件和控制系統成為了工業生產的核心技術，并開始逐漸覆蓋工業生產全周期。

比如波音飛機的生產，從設計開始，在波音設計部，飛機設計已從圖紙過渡到了計算機建模。在一塊塊電腦屏幕呈現的虛擬空間里，可進行著設計、測試、改進等工作。計算機勾勒的可視化飛機原型可反復改進，最終在物理世界中原樣實現。除此之外，到總裝工序中，未來傳感器將嵌入在緊固件連接的工具中，指導裝配工人作業，實現裝配工作指令在機翼或機身上的直接投射。同時，投射到飛機上的激光圖像會自動告訴工人零件的準確定位點或邊界。

除了產品建模，控制系統也是虛擬技術的重要領域，包括物流領域的SLAM系統，石化領域的SCADA，管理運營中的ERP，還有機器人控制系統、3D打印技術、數字雙胞胎系統。

傳感器控制系統大數據

最后，大數據技術統籌協調產業鏈。

未來，隨著工業互聯網的逐漸開放，產業鏈上下游都將被連接甚至整合，從消費者定制到原材料零部件采購，再到具體的產品生產和交付，都將在工業互聯網上進行。如此，工業互聯網將面臨的一大痛點即是無時無處不在產生的海量數據。大數據技術由此成為統籌產業鏈的核心技術，另外，工業互聯網上由傳感器生成的海量信息，也需要有強大的大數據技術支持。

還以波音飛機制造為例，波音747飛機有450萬個零部件，來自近10個國家，由1000多家大企業、15000多家小企業共同生產。如果沒有大數據技術進行統籌，相關生產將難以對接，必將帶來效率的折扣。而以工業生產能源消耗為例，基于工業互聯網的大數據分析，可以有效優化生產流程，并從而達到節能增效的目的。

傳感器控制系統大數據

可以說，工業互聯網，以傳感器為基礎物理層，由信息化虛擬技術形成控制層，由大數據分析形成決策層，這三個可以說是美國再工業化的核心技術。基本上，我們可以這樣表述，以傳感器生成數據，由控制系統生成數據表單，由大數據技術進行數據分析，從而形成生產決策。而未來工業發展的重要方向則是生產決策自動化，也就是我們所說的人工智能。

因此，流行的說法，智能工廠的九大核心技術在此依然發揮作用，只是本文選擇的切入點不同而已，而且在工業互聯網的架構下，這三大核心技術也并不是相互隔離獨立的。比如傳感技術，已經出現了整合大數據分析系統的相關產品。而在物流領域普遍提到的SLAM技術，也是將傳感技術與大數據技術相結合的控制系統。