产业物联网

　　——彻底革新制造业

　　第一章

　　数字化持续推进，行业加速转型

　　不出几年，在所有发达市场和众多新兴市场中，紧密互联的智能化工业生产流程将会走向主流。产业物联网是物联网的一个分支，将以数字化方式统筹工厂车间、实体产品、厂内员工以及更多方面，释放巨大价值。然而，企业若想在这个新世界中取得成功，关键是部署恰当技术并做出合理安排，融入适宜的合作伙伴生态系统，最后一点也是很重要的一点——寻找高技能人才。

　　众 所周知，物联网简言之就是借助数字化方式构成的设备网络。举几个常见例子：人们可以通过电脑和智能手机，监控汽车、烤箱、冰箱和中央供暖系统。想必多数读者对此都不陌生，或是听人提起，或是亲身体验过。

　　作为物联网的一个关键分支，产业物联网虽不像日常家居品一样看得见摸得着，但却蕴含巨大能量，能够彻底改变人类的工作方式。借助联网技术和各式平台，产业物联网不仅能连接产品、机器、服务和场所，还能实现客户、员工、管理者、供应商和合作商之间的高效互动。

　　简言之，产业物联网是连接实体应用和数字化应用的主要桥梁。伴随着“第四次工业革命”，也就是数字技术引发的工业革命，产业物联网应运而生。这次革命可谓是集多项革新于一身，涵盖方方面面的进步，例如人工智能、机器人、大数据分析以及正在发展的量子计算。

　　这些技术的组合效应（见图1.1）空前浩荡，堪称消费品和工业品制造史上力度最大的一次变革，几乎颠覆了所有企业理念，无论是资源分配、生产流程、材料处理，还是员工参与、客户关系和环境管理，都将与以往大不相同。

　　图1.1技术的组合效应 (1)

　　在某种意义上，很容易把产业物联网当成第四次工业革命的代名词，因为产业物联网的主要功能就是连接并统一各类创新，为革命的进行发挥不可替代的作用。但是从上文的例子可以看出，产业物联网绝不等同于整场工业革命。数字技术本身已极具颠覆性，而产业物联网则是使这些技术协同发力，增强技术的组合效应。

　　本书不会全面介绍第四次工业革命或者相关的技术变革，而是重点关注产业物联网。但恰恰因为产业物联网将其他因素连接起来，企业才能了解如何顺势而为，以免落于人后。

　　本书将着重介绍连接性和数据采集方面的创新，如传感器、便携式设备、云、应用程序接口（application programme interfaces，简称APIs）和应用程序（Apps）等。这些技术创新促进了产业物联网的发展，且目前正呈爆炸式增长。

　　创新的目的是对研发、制造、售后以及产品和服务配置进行彻底重组。大量工业企业已着手转型，尝试对工厂车间、管理流程、平台和生态系统实行数字化运作，尽管多数仍停留在试验阶段。

　　此举有助于企业开辟新的收入来源，确立战略方针，实现全新的商业模式，即专注于为客户提供优质“成果”，而不再只是实体产品。

　　之所以说产业物联网的问世具有重大历史意义，另一方面原因在于能为客户提供成果。产业物联网标志着延续近200年的现代工业生产习惯走向终结，因为基础产品实现数字互联后，可以随时为客户提供成果，相比之下产品本身就显得无足轻重。

　　我们正处在这场变革的转折点。把握时机，力争上游，正当其时。写作本书就是为了帮助企业做好准备。本章将详细梳理产业物联网的重要意义及其当前发展阶段（较为初期）。

　　本章最后会对一些关键步骤和概念进行总结，权作对其他章节的简要概括。要想在产业物联网的新形势下做出正确定位，企业需对这些步骤和概念加以实施和掌握。

　　行业变革的驱动力

　　智能联网产品是数字化变革的核心。智能产品、服务和全新体验的结合将颠覆传统业务模式，重塑整个产品价值链。

　　在进行更深入的讨论之前，不妨一览推动产业物联网发展的关键因素（见图1.2）。

　　图1.2行业格局变化的推动因素 (2)

　　（1）联网技术的普及为发展营造环境 。如图1.2所示，仅需普通商品的价格，就能获得传感器、联网、应用程序接口和数据等功能，这会推动智能产品变得更加智能。

　　（2）平台和数据促进产品优化 。智能产品内嵌复杂软件后变成“活产品”，其在运行时会连接到平台，并伴有相应的分析和基于数据的服务，以此来优化产品运行。

　　（3）生态系统和服务促进价值增长 。平台生态系统和运行过程中的智能产品能提供数据和服务，助力企业开创互补增值服务，开辟新收入来源。

　　（4）超个性化和全新体验带来颠覆性影响 。通过适应用户环境，智能产品能够实现超个性化，从而优化业务成果。超个性化的产品能为每位用户创造全新体验。正因如此，企业间围绕智能产品、服务和全新体验的结合而展开的竞争也愈发激烈，或将颠覆现有的业务模式。

　　（5）作为服务业务模式出现 。以消费为中心的业务模式会取代“销售加维护”的传统业务模式。企业的资产情况会因此发生巨大改变，资本支出由原先的客户变为服务提供商。

　　（6）新技术将进一步发挥颠覆作用 。机器人技术、自动化系统、人工智能和深度学习、增强现实和虚拟现实、5G网络、3/4 D打印和数据区块链等新技术将激发产业实力，从根本上影响产品的设计、制造和运营方式。

　　（7）安全性和数据保密确保可恢复性和公平性 。在安全性、数据所有和数据共享以及数据保密方案这几个方面取得的进步，是产业物联网发展的前提。企业将会制定安全解决方案，以便在发生网络攻击时能够及时修复；还将针对数据共享建立新原则，以保证公平对待各利益相关方。

　　技术实惠亲民，助力产业物联网发展

　　为什么说现阶段对产业物联网的发展尤其关键？可以从创新走向成熟、打开市场的标准模式中得到答案：因为产业物联网技术在价格不断下降的同时，复杂性也稳步提高，该是走向主流的时候了。

　　过去二十年间，产业物联网多项关键技术的生产成本和市场价格都大幅下跌，已与普通商品价格平齐。这些技术包括云计算服务、处理能力、存储空间、分析工具、移动互联和传感器等零部件。价格已降到几年前的1/50（见图1.3）。与此同时，新一轮创新浪潮接踵而至，来势迅猛且持续提速，缩短了我们消化和适应变革的时间。

　　图1.3成本连续十年缩减，促进物联网崛起 (3)

　　正因如此，技术投资的可行性和吸引力都大大提高，而这类投资在几年前是无法想象的。例如，一家小型五金商店在自家场院进行装配作业，现在可购买软件控制的传感器组件，针对车床保养或能耗管理做出基本的预测分析。

　　此类小型企业或许很快就会采用工艺工程设备，而在不久以前，这些设备只有研究实验室才有，要么就是花大价钱集成到普通工厂车间中。

　　因此，对旧式企业配置进行全面智能化，蕴藏着巨大的潜能。研究预计，当今约2/3的企业在逐步引进数字化流程后，可以轻松提升效率、创造价值，因为许多部门在过去几十年间不具备任何数字化基础。很快，世界各地的企业都将得到简化和优化，获得高达数万亿美元的经济收入。

　　据此来看，产业物联网或许能为工业制造企业创造规模空前的复合价值。

　　产业物联网价值仍有待释放

　　想一睹产业物联网蕴含的价值创造潜力，不妨看一下那些已经部署智能技术的领域。智能技术能为企业带来诸多好处，如提高流程透明度和数据使用效率、保持基础系统和子流程的紧密互联等。如此一来，企业可极大地优化单位成本率、员工灵活度和产品质量。

　　以预测性维护技术为例。预测性维护就是从机械中采集数据，预测未来进行维护的时间间隔。该技术能为企业节省近12%的维修成本和近30%的整体维护成本。 (4)

　　另一个例子是在机器里安装传感器和智能诊断软件，进行预测分析，可减少高达70%的机器故障。 (5) 该技术可大幅提升生产率，先前的技术进步几乎无一能与之相媲美。

　　数字化创造的总体价值也同样，甚至是更加惊人。据估计，到2025年，通过采用数控业务和制造流程，全球工厂有望为社会和产业创造100万亿美元的总价值。 (6)

　　制造业将由此获得足够的竞争力，大量业务会从成本低廉的新兴世界迁至高度工业化的西方国家。这会促使新兴国家迅速发展数字产业根基，以保持自身竞争力。这也清楚地表明，任何人都无法忽视产业物联网的挺进（见图1.4）。

　　图1.4德国工业企业的数字化指标和资金状况 (7)

　　为数不多的最早采用数字技术的企业已基本实现产业物联网，如飞机或汽车制造商、矿产经营商等。这些企业享有更高的生产效率、更低的运营成本、更好的工作环境和有效的机器使用率。其利润也在急剧增长。 (8)

　　生态系统——创新的有力来源

　　尽管这一点已经被多次提到，但还需重申：部署智能制造方案收获的远不止是损益账目上体现的狭义、单维度效率的提升，因为产业物联网本身就是多维度的，集各领域创新于一身。

　　较之于单项创新，产业物联网形成的网络效应涉及的价值范围更广，且更容易转化。技术转型是基础，但技术转型也必将在产品、服务、策略、流程以及关键的企业－行业关系方面引发环环相扣的改变。

　　显然，智能制造不会以孤零零的灯塔项目的方式推进。这种全新的生产组织方式本来就应融入行业大环境中——只有在行业内外的延伸生态系统中，才能实现最强劲的发展。

　　换言之，创新过程的同步进行可实现协同创新，而协同创新又能促进创新过程的同步进行。产业物联网技术在企业及合作商的工艺链、组件和产品中的应用越是充分、越是注重用户体验，企业就越能够针对服务内容引入新型商业模式，既能增强实体产品，又能共同挖掘新收入来源。

　　在分阶段采用基于产业物联网的流程之后，企业将别无选择，只能采取渐进的方式全面开发现有的商业模型，且此举不可逆转。企业最终将与其他各方形成数种灵活演进的数字化关系。企业自身的数字化速度将取决于其客户、合作商和供应商平行流程的消长。简言之，企业必须要习惯与生态系统各方保持步调一致，共同前进。

　　因此，管理生态系统、充分利用系统成员之间的开放式创新流、实现各部门间的信息互通，将是商业领袖必备的关键能力。对企业而言，较之于单个产品的市场竞争，加入最佳生态系统的竞争必定会更加激烈。

　　遵循这条路径可以帮助企业培养转型能力，从以产品为中心的传统制造商发展成为重大成果（服务、硬件和体验的复杂结合）提供商。

　　个性化定制VS.大规模制造

　　比人们想象更为紧密的客户关系是数字化推进的新型成果经济的关键。企业终将发现其所处的产业环境已悄然改变，批量产品和大众市场的概念正承受着越来越大的压力。第二章也会对此进行详细解读。

　　企业将不再沿用预期市场调查的古老做法，提前发现并计算某种产品的潜在市场空间。相反，企业将使用数字化敏捷制造，直接针对客户的具体需求（即使是小批量的）生产产品。

　　事实上，这种需求可能只对应一个客户和一件产品。“批量为一”或所谓的“个性化定制”是产业物联网最突出的几个要素之一。得益于“超个性化”，客户将能要求和定购任何东西。无论是汽车、烤箱还是采矿方案，都会比现在更加贴近客户的需要。

　　个性化定制还将带来具有超高适应能力的产品，以满足不同用途和用户。此类产品内嵌软件，可通过功能性适应，匹配用户的各种需要和所处情境。此外，个性化定制的产品还能通过智能的数字化用户界面，快速适应多个用户。总的来说，各类硬件产品的配置将会借助软件进行，以最大限度改善用户体验。

　　灵活实现网络将取代旧式工厂

　　显然，企业正在向这种高级形式的制造管理迈进，且该趋势不可阻挡，但当今大多数制造商要想达到这一阶段尚需时日。

　　高级形式的制造管理将如何运作？广泛的机器智能以及生产流程的高度自动化和灵活性是新型企业的主要特征。企业还将融入一个我称之为“实现网络”的大环境，也就是连通企业制造流程的部件和服务的多渠道汇集区。新引入的零件和材料将能同智能机器进行自动交互，管理定制化产品装配的成本效益。

　　在对所产生的数据加以分析后，机器将能够识别并预测性能瓶颈，做出更加智能的决策，改进工厂作业和员工管理方式，降低供应链风险，改进产品设计流程。

　　制造商将不得不敞开大门，接受全新的技术组织方式和流程配置，虽然他们并不习惯且从未尝试。但随着产品的互联性和软件智能性日益提高，制造产品的工厂车间也将采取同样做法。

　　对现实用例加以提炼，探索严谨的新型商业案例，以便能够轻松地发现并衡量投资回报——这将为企业在产业物联网世界中获得成功打下坚实的基础。

　　然而，实现产业物联网终究要付出一定代价。通过传感器技术实现IT系统现代化和设备改进需要巨大花费；若制造商选择添置全新设备，也将是一笔巨额开销。

　　传统的机器控制系统大多都是专有的，通常是企业几十年前自主研发的。技术往往呈隔绝封闭状态，很难互通共用。因此需要大量投资，构建自由流动的开放型技术生态系统，在该系统中，供应商甚至客户都能持续提供数据信号，左右制造流程。

　　很多时候，虽然企业已采用相关技术，努力整合配套系统，但运营、计划和工程这三个系统也可能相互独立、缺乏沟通，使得合并新流程较为困难。

　　另外，逐步升级和改造企业现有的基础设施需要较长时间，涉及巨大花费。工厂车间使用联网机器有着诸多好处：作业速度更快、定制更加灵活、经营业绩上升、客户需求的响应更加迅速、成本削减等。在某个阶段，其自带的经济优势会显现出来，企业的投入也可如数收回。

　　不要忘记，即使是对现有基础设施最少的投入，也能对成本节约起到立竿见影的效果。例如，一家为省会城市提供服务的自来水公司引入了数字化设施，以便更好地监控水流量和管道系统。 (9) 公司在多地运用新型分析方法，将这些地区的运营成本（OPEX）减少了近8%；又通过释放现有能力，节省了近12%的资本支出。 (10)

　　或以航天和国防行业制造商为例：通过使用类似方法，可完全避免飞机坐椅安装人员的操作失误，同时将任务时长缩短至原来的六分之一。

　　除此之外，新的产业数据平台也在不断涌现，第九章将对其作用进行详细介绍。此类软件服务组合——西门子（Siemens）的工业云平台MindSphere和微软（Microsoft）的云计算平台Azure颇具代表性——最终可帮企业实现全面数字化，但可能需要分步进行。上述服务的一大优势在于能帮助企业构建核心网络，将供应链、研发、制造和售后等环节全部整合起来，统筹自身各项流程。同时，这些服务还能帮助企业联络客户——譬如通过联网产品。

　　准备好数字化劳动力至关重要

　　在产业物联网环境下，员工工作的灵活性将会大幅提升。联网机器、装置和可穿戴设备有助员工与机器进行交互，以全新的方式通力合作。

　　例如，埃森哲为其员工开发了一个用例，用增强现实技术解决实际问题。不同地点的产品工程师可以借助穿戴式设备看到虚拟产品，如此一来就可以同时工作。每位工程师都能看到其他人在产品的3D数字模型上进行了哪些活动，并予以响应或配合。

　　在产业物联网环境下，自动化的发展将大幅提速，制造业的员工面貌以及成功的必备技能也将彻底改变。届时，员工还需掌握一些更为复杂的技能，如设备的开发、保养和维修。

　　调查显示，预期到2020年，以人机合作为主的环境将在工厂中得到普及。制造企业管理人员意识到此举能带来诸多好处。 (11)

　　建立一支由人和智能机器组成的混合劳动力队伍，并实现二者的动态协作，可以获得1+1>2的效果，工作效率也将得到极大提高。

　　从某种程度上看，新技术能帮助制造商斩获全球企业都需要的技能和求职者。但在数字时代中，员工的再培训和技能的提高将成为决定企业对新技术消化速度的关键因素。随着新技术逐渐普及，要想获得全方位成功，企业将需要专门的变革管理人员，帮助员工适应全新的工作形式和合作方式，这对员工而言是个不小的挑战。

　　产业物联网在企业中的应用出奇缓慢

　　有一点值得注意：虽然蕴含巨大潜能，但产业物联网在大多企业战略思考者眼中仍然是个未知数。许多企业还是相信并依靠传统的技术架构和流程安排。这些往往已沿用数十年，仍能为企业带来盈利。

　　有一个矛盾十分有趣。世界经济论坛开展的研究表明，84%的商业领袖预期产业物联网将在未来五年颠覆企业的运营模式。然而这其中，只有7%已经制定了全面到位的产业物联网发展战略，而高达73%的商业领袖坦言还没有任何战略。看来，虽然管理人员从理论上已充分了解产业物联网的巨大潜能，但大多数发现真正实施起来还是困难重重。 (12)

　　表1.1工业X.0的新技术应用 (13)

　　从许多方面来看，这个矛盾的出现也算意料之中。显然，智能工厂会变得极为复杂，并与当前的工厂大相径庭，已实现智能化的行业就更是如此了。最终，智能工厂将会演化成分布式、自组织、软件智能、高度自动化的、基于平台的、由需求驱动的生产流程生态系统（见表1.1）。

　　我认为，要达到这种复杂程度还需要数年时间，即使是高度工业化的经济体也尚欠火候。另外，正如前文所述，产业物联网的应用也会催生全新的商业模式和业务流程，使局势变得更加复杂。

　　因此，管理人员谨慎行事、缓慢出手也不无道理，但这绝不等同于袖手旁观。多留意已制定全面的产业物联网发展规划的那7%的企业。变革正在进行，制造商越早启动运营技术和信息技术的整合，就越有可能充分发挥技术整合的优势。

　　公司所处行业不同，其发展速度和胆量自然也各不相同。家用电器和家用技术制造商即将发现在生产和产品中大规模植入软件带来的巨大好处。相反，航空航天和工业工程行业由于早期的安全监管要求，在传感器植入和数据分析方面十分领先。飞机制造商空中客车（Airbus）新推出了一款机型，机翼里安装了约20000个传感器 (14) ；通用电气公司（GE）新研制的喷气式引擎每秒能采集5000个数据点。 (15)

　　即使是过去已从新技术中尝到甜头的企业，在计划并继续采用创新时也同样持谨慎态度。在汽车生产领域，采用先进的生产方式提升效率的经典做法源自福特公司（Ford）著名的T型车（Model T）。福特公司于1908年推出这款车型，也是世界上第一台流水装配线生产的汽车。 (16) 早在20世纪70年代，汽车生产商就在机械化运动的推动下实现了高度自动化生产，因此，其在产业物联网的应用方面仍继续保持领先地位。然而，企业生产率仍有巨大的提高空间，等待进一步挖掘。第三章会对此进行详细阐述。

　　顺带提一下有关当前领军企业和落后企业的调查（见图1.5），结果显示，这两类企业在地域分布上有明显的规律：美国和某些亚洲企业自认为有实力扮演数字化领导者的角色，已为后续投资积累了坚实基础。另一方面，欧洲企业则认为自身后劲不足，渐落下风。在我看来，这仅仅是一种感性认识。总的来说，要使国内企业释放价值，各国都还有很长的路要走。

　　总而言之，产业物联网能大幅提升企业效率，面对“利诱”，其他行业必将奋起直追，迎头赶上。若设备未联网，仅在故障时进行维修，且维修频率不是根据负荷或使用情况来定，而是按照固定的时间间隔，则其间的种种不可预测性不仅会消耗巨额成本，还会使企业的口碑蒙受损失。

　　除上述领军行业以外，其他行业的很多工厂车间也已出现第一批独立的物联网模块，贯穿企业的各项运营和职能部门，甚至是在一系列消费品生产当中。这些联网设备大多呈零散式分布，仍有待产业物联网得到全面应用后，对其进行持续有效的统筹。然而即使在这一方面，相关措施也已经启动。在某些行业中，生产技术早已被连入IT系统当中——这是企业构建产业物联网的最关键一步。

　　图1.5产业数字化的地域评估 (17)

　　同时，无论何种行业，工业工程的大部分新机械目前都由嵌入式传感器和数字操控进行控制。工厂也已具备一些初级的智能生产要素，一定程度上为生产提供了及时、持续的可视性。

　　例如，机械工程巨头西门子在德国安贝格（Amberg）运营一家小型电子厂。1990年，该厂25%的流程实现了自动化。如今，这一数字已达到75%。由此带来的效率优势显而易见：每100万件产品中瑕疵品不超过12件，产量比过去增加了8.5倍，而员工数量几乎没有变化。 (18)

　　诸如此类的起步措施确保了不间断的数据流动，为机器实现贯穿流程链的数据互联奠定了基础，包括库存、设计和开发环节、制造管理、供应链物流、企业计划体系和内置软件的产品。

　　起步措施正是我们所关心的。对于领军行业和企业，与其望而生畏，不如拿来借鉴。古语有云：“九层之台，起于垒土；千里之行，始于足下。”对于发展产业物联网而言，最重要的实用建议就是：像婴儿学步而不是像巨人跳跃一样，遵循灵活的路线图，必要时改变航向。产业物联网的实现途径多种多样，技术发展的未来蕴含无限可能。

　　要点回顾

　　（1）工业界正经历深刻变革。推动变革的因素众多，譬如联网技术的普及、平台和数据优化、超个性化和即服务商业模式等。我们尚处于这场变革的初级阶段。

　　（2）紧密互联的工业制造流程很快就会成为主流。产业物联网将以数字化方式统筹工厂车间、实体产品和厂内员工等要素，激发巨大价值。

　　（3）企业要想在新型数字化产业中获得成功，关键是部署正确技术、准备好数字化劳动力、实现二者的智能结合以及融入适宜的合作伙伴生态系统。

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　　(1) 埃森哲，《产业物联网——独辟蹊径助推企业增长》，2015年，https://www.accenture.com/za-en/_acnmedia/Accenture/next-gen/reassembling-industry/pdf/Accenture-Driving-Unconventional-Growth-through-IIoT.pdf．

　　(2) 埃森哲版权所有，根据：http://rethinkresearch.biz/articles/intels-end-to-end-iotmessage-is-strong-but-quark-is-a-gamble-2/，2017年2月1日获取；思科，《物联网——新一代因特网正在改变一切》，2011年4月，http://www.cisco.com/c/dam/en_us/about/ac79/docs/innov/IoT_IBSG_0411FINAL.pdf；全球移动通信系统（GSM）协会，《移动经济2014》，http://www.gsma.com/mobileeconomy/archive/GSMA_ME_2014.pdf；https://www.mashery.com/blog/api-match-maker-developer-connect，2017年2月1日获取；http://www.usability247.com/blog/making-app-top-usability/，2017年2月1日获取；爱立信，《爱立信移动报告》，2016年6月，https://www.ericsson.com/assets/local/mobility-report/documents/2016/ericsson-mobility-report-june-2016.pdf．

　　(3) 埃森哲版权所有，根据：高盛集团（Goldman Sachs Group），《下个大趋势——物联网》，2014年9月，http://www.goldmansachs.com/our-thinking/outlook/internet-of-things/iot-report.pdf;http://www.mkomo.com/cost-per-gigabyte-update，2017年2月3日获取。

　　(4) 世界经济论坛白皮书，与埃森哲联合发布，《产业物联网：释放联网产品和服务潜力》，2015年1月，http://www3.weforum.org/docs/WEFUSA_IndustrialInternet_Report2015.pdf。

　　(5) 世界经济论坛白皮书，与埃森哲联合发布，《产业物联网：释放联网产品和服务潜力》，2015年1月，http://www3.weforum.org/docs/WEFUSA_IndustrialInternet_Report2015.pdf。

　　(6) 世界经济论坛白皮书，与埃森哲联合发布，《产业物联网：释放联网产品和服务潜力》，2015年1月，http://reports.weforum.org/digital-transformation/wp-content/blogs.dir/94/mp/files/pages/files/wef1601-digitaltransformation-1401.pdf.

　　(7) 埃森哲版权所有。

　　(8) 埃森哲研究。

　　(9) 埃森哲，《产业物联网——独辟蹊径助推企业增长》，2015年，https://www.accenture.com/za-en/_acnmedia/Accenture/next-gen/reassembling-industry/pdf/Accenture-Driving-Unconventional-Growth-through-IIoT.pdf.

　　(10) 埃森哲研究。

　　(11) 埃森哲，《机器梦：如何最大程度发挥员工互联网的优势？》，2016年，https://www.accenture.com/t20160506T052209__w__/us-en/_acnmedia/PDF-13/Accenture-Connected-Industrial-Workforce-Research.pdf#zoom=50.

　　(12) 埃森哲与经济学人智库（Economist Intelligence Unit）联合发布，《从生产率到成果——利用物联网驱动未来商业战略》，2015年，https://www.accenture.com/t00010101T000000__w__/gb-en/_acnmedia/Accenture/Conversion-Assets/DotCom/Documents/Global/PDF/Dualpub_11/Accenture-Industrial-Internet-of-Things-CEO-Briefing-Report-2015.ashx.

　　(13) 埃森哲版权所有。

　　(14) http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/that-s-data-science-airbus-puts-10-000-sensors-in-every-single，2017年1月15日获取。

　　(15) http://www.aerospacemanufacturinganddesign.com/article/millions-ofdata-points-flying-part2-121914/，2017年2月1日获取。

　　(16) http://www.history.com/this-day-in-history/ford-motor-company-unveils-themodel-t，2017年1月24日获取。

　　(17) 埃森哲版权所有。

　　(18) 世界经济论坛白皮书，与埃森哲联合发布，《行业的数字化转型之汽车行业》，2016年1月，https://www.accenture.com/t20160505T044104_w_/us-en/_acnmedia/PDF-16/Accenture-wef-Dti-Automotive-2016.pdf.