通过物联网改善客户体验，提高生产效率

这是汽车行业的一个颠覆性时期。汽车行业曾宣称顾客可以购买“任何颜色的汽车，只要它是黑色的”，但现在汽车行业集体转向了这一观点。说出这番话的汽车行业传奇先驱亨利·福特(Henry Ford)坚信，对更多颜色和选择的需求只代表了5%的客户群，而汽车制造商应该关注剩下的95%。

几十年的时间带来了多大的变化啊。不久以前还只担心款式和马力的汽车制造商，现在必须预料到日益成熟的客户群的需求;一个经常重视的客户群连通性和便利美学和性能。这些客户将不再满足于两三个选项包。

这种对大量选择和随时改变这些选择组合的灵活性的坚持增加了汽车制造商的利润率压力特别是考虑到它们已经在应对来自非传统汽车公司的竞争、不可预测的监管环境和行业的自然周期性。

尽管不确定和增加定制需求，一个不变的是:金属必须弯曲、倾倒或研磨，塑料必须注入，零部件必须组装成整车。在一个不稳定的行业中，制造业是一个不变的因素，因此，汽车制造商尽可能提高制造流程的效率是极其重要的。

在当今的汽车行业，支持更多的定制和对客户请求的快速反应非常重要，但这需要付出巨大的成本。几十年来，制造过程通过标准化实现了效率;更少的变量意味着更高的规模经济，更低的劳动力成本和更少的缺陷。增加的定制和灵活性需要更复杂、更昂贵的制造过程。考虑到销量下降来分摊这些成本，提高效率的努力就不难理解了。

因此，汽车制造商大举投资也就不足为奇了工业物联网。

幸运的是，汽车行业凭借工业物联网抢占了先机。在“物联网”(internet of things)这个词出现很久之前，汽车制造商就已经在工厂车间实现了制造设备的自动化和连接。这种经验使人们更容易看到收集和分析工厂车间设备产生的数据的价值。

工业物联网的先进车间管理技术依靠这些数据实时计算实际机器性能和计划机器性能。这种即时反馈可以检测和预测工艺和设备的故障或效率低下，并允许操作人员在检测到偏离目标的情况下采取纠正措施。

在宏观层面上，工厂经理可以比较工厂、生产线或机器之间的生产性能，以确保所有流程都以最高效率运行。

从车间设备收集的数据也可以消除非计划停机时间通过评估关键设备的健康状况和预测设备故障在故障发生前安排修理。通过对工厂车间设备数据的分析以及与企业资产管理应用程序的无缝集成，可以实现从预防到预测的范式转换。

在典型的大批量汽车制造环境中，很难精确地跟踪给定产品的生产沿沿性。但是通过工业物联网技术，可以访问从制造操作收集的历史数据，从而实现对产品缺陷的根本原因的端到端向后和前向跟踪。

在汽车行业，小众产品变得越来越重要，因为汽车制造商努力满足更复杂和要求更高的消费者的需求。工业物联网技术提供了一种有效的方式来抵消因销量下降和高度定制汽车而增加的成本。

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