目前來看，越來越多的企業都已經將數字化轉型視為提升效率和綜合競爭實力的必要過程。而且類似于人工智能、物聯網和機器學習等先進技術也是為數字化轉型奠定了基礎。從工業1.0到工業3.0，每一次的工業革命都是一次蛻變和成長，尤其是對于生產制造行業而言，更是發展進化的關鍵所在。而現在在工業4.0中，數據變得比以往任何時候都更加重要，不僅可以降低運營成本，提高效率，還可以減少產品的每一部分，并從原材料和能源中獲取利潤。

 

　　舉例來講，早在幾十年前，工廠就利用監控和數據采集(SCADA)以及可編程邏輯控制器(PLC)等技術開創了物聯網(IoT)的先河。而在這里技術的應用過程中，則會產生大量的數據信息，包括生產數據信息、設備信息以及其他信息等，多數的情況下，企業就會通過“讀取”和“分析”這些數據信息來制定相應的發展計劃。

 

　　而如今在工業4.0的時代，就是在此基礎之上來進行更為深入的數據采集挖掘，從而以最大限度地減少停機時間，同時提升產量。在這里之前的技術手段可能就不能支持滿足了，所以就需要更為先進的技術支持，比如物聯網傳感器。對于傳感器而言，它是分為不同種類類型，而從企業來講，多數是根據實際業務需求來進行部署應用的，但這并不意味著就只能應用一種類型的，相反會將多種結合使用的。當然在這里所指的物聯網傳感網，就是實現設備、人、機之間的相互連接，并且通過傳感器所獲取的參數信息，也更為精細化，更會有助于保持產品在班次，生產線和工廠之間的一致性。那么，究竟該如何處理這些數據信息呢?

 

　　之前也提到過，企業能根據這些數據信息來進行發展計劃的制定，所以對于多數的制造商而言，是希望更多的了解物聯網多“產生”的大量數據信息，比如了解其中哪些數據信息是值得立即發出警報的，哪些又是可以進行存儲分析的。因此當今的制作行業中會引用各種各樣的智能設備，這些設備的操作也是復雜多樣的，而在許多情況下，企業要根據相應的數據信息來幫助定義關鍵參數，以確保在給定應用中實現最佳性能。

 

　　總的來講，對于制造企業而言，在進行數字化轉型過程中，最為關鍵的目的就是為了實現效率最大化、利益最優化，以及競爭實力最大化等。而物聯網技術的應用，不僅實現了設備之間的相互連接，更是實現了智能工廠的搭建，所以物聯網技術它應該就是企業數字化轉型中的關鍵一環。