由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）技術(shù)的進(jìn)步，整個(gè)工業(yè)領(lǐng)域公司的生產(chǎn)力和利潤(rùn)都在大幅提升。但這對(duì)就業(yè)市場(chǎng)意味著什么？

恒溫器、冰箱、照明系統(tǒng)等都配備了傳感器，幫助我們更有效地管理自己的生活。根據(jù)最近的一項(xiàng)研究顯示，79%的美國(guó)家庭至少有一個(gè)連網(wǎng)設(shè)備。盡管物聯(lián)網(wǎng)顯然已經(jīng)超過(guò)了臨界點(diǎn)，但與物聯(lián)網(wǎng)改變制造業(yè)的方式相比，這根本不算什么。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIOT）打破記錄

要了解物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向，只需看看工業(yè)領(lǐng)域。2015年，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)投資了290億美元。分析師預(yù)計(jì)，到2020年，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)投資將達(dá)到700億美元。分析師還預(yù)測(cè)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安裝數(shù)量將從2015年的2.37億臺(tái)躍升至9.23億臺(tái)，總計(jì)支出2670億美元。

激增的原因是什么？連網(wǎng)設(shè)備正在幫助工業(yè)領(lǐng)域的公司迅速提高盈利能力和生產(chǎn)力。根據(jù)2014年的一項(xiàng)調(diào)查，2013年至2014年間使用連網(wǎng)設(shè)備的制造商利潤(rùn)增長(zhǎng)了28.5%。增加利潤(rùn)的承諾正在推動(dòng)制造、能源等行業(yè)的公司快速采用“工業(yè)4.0”技術(shù)。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的新可能性

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的核心是由連網(wǎng)設(shè)備、傳感器和收集、傳輸和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的儀器組成。對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，人員或項(xiàng)目可以在工廠(chǎng)找到改進(jìn)的方法。這是一個(gè)簡(jiǎn)單的概念，但制造工廠(chǎng)正在進(jìn)一步尋找方法來(lái)革新生產(chǎn)力。

▲預(yù)測(cè)制造

預(yù)測(cè)制造和狀態(tài)監(jiān)測(cè)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)最廣泛采用的應(yīng)用之一。嵌入式傳感器可以監(jiān)測(cè)指標(biāo)，例如溫度、聲音和振動(dòng)，這些指標(biāo)可以指示機(jī)器可能需要維護(hù)、是否偏離安全參數(shù)運(yùn)行或很快就要報(bào)廢。如果機(jī)器意外關(guān)閉，或者另一個(gè)意外變量（如濕度或運(yùn)動(dòng)）出現(xiàn)，傳感器也可以觸發(fā)警報(bào)。

工程師可以主動(dòng)進(jìn)行機(jī)器維護(hù)，而不是等到發(fā)生事故或機(jī)器發(fā)生故障。一個(gè)團(tuán)隊(duì)將確切地知道哪臺(tái)機(jī)器運(yùn)行異常，并將利用有用的數(shù)據(jù)來(lái)簡(jiǎn)化故障排除過(guò)程。這提高了公司的生產(chǎn)力，因?yàn)樗鼘⒉聹y(cè)排除在狀態(tài)監(jiān)測(cè)之外，減少了硬件故障的發(fā)生或持續(xù)時(shí)間，并消除了不必要的設(shè)備購(gòu)買(mǎi)需求。

難怪全球的制造廠(chǎng)都在采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。

▲實(shí)時(shí)能源管理

能源行業(yè)是另一個(gè)正在采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的行業(yè)。在電力方面，傳感器技術(shù)可以實(shí)時(shí)評(píng)估供需情況，從而提高生產(chǎn)效率。這對(duì)微型電網(wǎng)的應(yīng)用尤其有幫助，例如有太陽(yáng)能電池板的個(gè)人家庭用戶(hù)。

石油和天然氣行業(yè)也在利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。行業(yè)中的數(shù)據(jù)庫(kù)可能是孤立的，但通過(guò)整合數(shù)據(jù)，分析師可以更好地評(píng)估資源的實(shí)時(shí)狀況和未來(lái)的最佳計(jì)劃。

▲位置跟蹤

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的第三個(gè)意想不到應(yīng)用是資源的位置跟蹤。一名高管發(fā)現(xiàn)，他客戶(hù)的員工花費(fèi)高達(dá)47%的時(shí)間來(lái)尋找丟失的工具。

如何解決這個(gè)問(wèn)題？傳感器。許多設(shè)備制造商開(kāi)始在工具中添加位置跟蹤組件?，F(xiàn)在，如果有人把扳手藏在桌子里，同事們肯定會(huì)知道。還可以購(gòu)買(mǎi)售后跟蹤傳感器以將舊設(shè)備“連接”到云端。通過(guò)這種方式，工具搜尋就可能成為過(guò)去。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的激增對(duì)就業(yè)意味著什么

當(dāng)高管和高級(jí)管理人員慶祝由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步而增加利潤(rùn)時(shí)，人們一定想知道這些新技術(shù)的廣泛采用對(duì)就業(yè)市場(chǎng)意味著什么。麥肯錫研究人員估計(jì)，這次人工智能革命發(fā)生的速度是工業(yè)革命的10倍，規(guī)模是工業(yè)革命的300倍。因此，預(yù)計(jì)這一轉(zhuǎn)變對(duì)社會(huì)的影響可能是工業(yè)革命的3000倍。

模型

有許多預(yù)測(cè)模型用于計(jì)算人工智能革命對(duì)就業(yè)市場(chǎng)的影響。上述例子是一種方法，該理論將當(dāng)前工業(yè)轉(zhuǎn)型的潛在影響建立在18世紀(jì)和19世紀(jì)工業(yè)革命造成的社會(huì)混亂的基礎(chǔ)之上。（來(lái)源：物聯(lián)之家iothome）

然而，還有其他方法試圖評(píng)估對(duì)就業(yè)的影響。另一種方法著眼于人工智能技術(shù)取代重復(fù)性任務(wù)的潛力。在一篇論文中，有人預(yù)測(cè)，在未來(lái)20年內(nèi)，美國(guó)47%的工作職能可能會(huì)被機(jī)器所取代。不過(guò)，研究人員Georgios Petropoulos并不確信，他研究了任務(wù)自動(dòng)化（而不是職業(yè)自動(dòng)化）的風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)只有9%的美國(guó)工作具有完全自動(dòng)化的潛力。

結(jié)論

無(wú)論數(shù)量多少，所有數(shù)據(jù)似乎都表明自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)最大的是中低技能勞動(dòng)者。例如，以前負(fù)責(zé)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和設(shè)備數(shù)據(jù)收集的職位可能會(huì)被取消，或者在未來(lái)十年內(nèi)對(duì)這些職位的需求可能會(huì)減少。

但是，這并不意味著失業(yè)率會(huì)飆升。在Georgios Petropoulos的論文中，他建議采取均衡的方法。他指出，雖然制造業(yè)的工作崗位可能會(huì)因中低技能勞動(dòng)力而減少，但整個(gè)工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)力的提高將導(dǎo)致相關(guān)部門(mén)出現(xiàn)許多新的工作崗位，從而抵消或減輕自動(dòng)化的影響。

總之，要靈活

如果你或你認(rèn)識(shí)的人正在從事一項(xiàng)由于自動(dòng)化而被淘汰的工作，請(qǐng)不要擔(dān)心。正如工業(yè)革命由于生產(chǎn)力的提高而導(dǎo)致了數(shù)以千計(jì)的新工作崗位一樣，人工智能革命也將如此。也就是說(shuō)，新的工作可能會(huì)在尚未預(yù)料到的領(lǐng)域中出現(xiàn)，需要靈活并愿意改變。一如既往，努力工作和良好的態(tài)度將在任何工作環(huán)境中都會(huì)有所作為。

有了這個(gè)，不要等到工作被淘汰后才采取行動(dòng)?，F(xiàn)在是時(shí)候開(kāi)始與政策制定者、工會(huì)等進(jìn)行討論了。在塑造工業(yè)未來(lái)的過(guò)程中發(fā)揮積極作用，無(wú)論發(fā)生什么，你都能更好地渡過(guò)難關(guān)。