工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為IT/OT融合下的企業(yè)新一代數(shù)字化整體架構(gòu)，其特點(diǎn)是對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)從過(guò)去的“流程驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)字和流程混合驅(qū)動(dòng)”。這一轉(zhuǎn)變對(duì)于制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，不可能一蹴而就，它是一個(gè)循序漸進(jìn)的升級(jí)過(guò)程。
工業(yè)的成熟度指數(shù)模型中將工業(yè)成熟度劃分為六個(gè)階段：計(jì)算機(jī)化、連接、可見(jiàn)、透明、預(yù)測(cè)能力、自適應(yīng)。
（1）階段1的標(biāo)志是“計(jì)算機(jī)化”，它是在公司內(nèi)孤立地應(yīng)用信息和通訊技術(shù)，高效地從事重復(fù)性任務(wù)，將員工從重復(fù)性任務(wù)中解脫出來(lái)，達(dá)到自動(dòng)化水平。
（2）階段2的標(biāo)志是“連接”，它是指企業(yè)中孤立應(yīng)用的信息系統(tǒng)被互相連接的結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)取而代之。
（3）階段3的標(biāo)志是“可見(jiàn)”，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線和傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，企業(yè)可以獲得大量的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，建立起企業(yè)的“數(shù)字化映像”，從而改變以前基于人工經(jīng)驗(yàn)的決策方式，轉(zhuǎn)為基于數(shù)字進(jìn)行決策。
（4）階段4的標(biāo)志是“透明”，通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)反映企業(yè)現(xiàn)狀的“數(shù)字化映像”中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，幫助企業(yè)認(rèn)識(shí)過(guò)去的事情已經(jīng)發(fā)生的原因，以及當(dāng)前的事情正在發(fā)生的原因，并利用這一認(rèn)識(shí)，通過(guò)根本原因分析的方法產(chǎn)生知識(shí)。在這個(gè)階段，企業(yè)不再只是關(guān)心衡量一些特定的KPI，而是能夠理解每一件事情，從而進(jìn)行決策，而不局限在歷史數(shù)據(jù)造成的影響上。這些功能的實(shí)現(xiàn)，離不開(kāi)大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)流程的廣泛應(yīng)用。
（5）階段5的標(biāo)志是“預(yù)測(cè)能力”，企業(yè)能夠了解未來(lái)要發(fā)生的事情，模擬不同的未來(lái)場(chǎng)景并評(píng)估它們發(fā)生的概率，這樣就可以有更長(zhǎng)的提前期，以便在人的輔助下執(zhí)行恰當(dāng)?shù)膭?dòng)作。這一階段需要采用更加先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，甚至包括人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)時(shí)地對(duì)大數(shù)據(jù)流進(jìn)行數(shù)據(jù)和事件模式的分析。
（6）階段6的標(biāo)志是“自適應(yīng)”，一旦企業(yè)能夠利用“數(shù)字化映像”中的數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)進(jìn)行決策，就達(dá)到了自適應(yīng)的目標(biāo)，不用人為輔助，通過(guò)系統(tǒng)就可以進(jìn)行自主控制，從而達(dá)到最高的效果。
顯然，國(guó)內(nèi)企業(yè)大多數(shù)處于第1、第2階段，已經(jīng)有一些企業(yè)在向第3階段進(jìn)軍，并在一些局部領(lǐng)域進(jìn)行第4階段或第5階段的嘗試和創(chuàng)新。
