隨著2020年5G商用加速落地，工業互聯網的基礎設施領域，包括從計算到存儲、數據中心、網絡安全等領域，均有望獲得快速發展。長期來看，隨著網絡基礎設施的不斷完善，工業互聯網產業發展將經歷連接、感知再到智能的三個階段，當數據積累到一定程度時進入物聯網的智能時代，萬物互聯，各種新的創新模式也將不斷涌現。在通信技術高速革新的當下，制造企業的生產方式正發生著翻天覆地的變化。在美的集團無錫數字化洗衣機工廠，通過拉動匹配改善，結合仿真工具，實現箱體部分連續流、內筒線全部連續流改善。減少員工113人，減少面積6525平方米；通過調整物流布局縮短配送路線23%；電子標簽、無線定位、AI視覺和聲紋檢測等新技術結合邊緣計算，實現減員22人，設備異常降低10%，線體效率提升34%，檢驗流程效率提升15%，自錯不良率降低37%。在工業富聯的深圳熄燈工廠，“霧小腦”將海量設備連接至邊緣計算及云端，應用到表面貼裝、數控加工、機器人、環境數據采集等場景，覆蓋全行業數據采集。而機器人+傳感器的模式，則開發出機器人AI的自感知、自診斷、自修復、自優化、自適應功能，提高產品良率的同時降低了成本浪費。率先在內部精密工具領域完成了熄燈工廠的樣板改造，成為了全球首個工具行業離散制造、無憂生產的智能工廠，其中集合了供應鏈智慧決策、全自動柔性化裝配產線、AI智能分檢分流系統、生產大數據決策中心等核心要素，做到以數據驅動決策，以平臺的協同效應優化生產制程，實現生產效率提升30%、庫存周期降低15%，以及生產人力減少92%。這樣類似的場景正越來越多的發生在國內其他工廠中。格隆匯統計數據顯示，我國智慧工廠行業市場規模在未來幾年內或將保持10%以上年均增速，預計到2022年市場規模有望突破1萬億元。5G的漸行漸近也使得智能制造變成了一場信息通信系統迭代的角逐。正試圖通過5G網絡的可切片性，使得庫卡機器人對接收信息及任務指令反應更加高效。“操作人員可以遠程為機械臂安排工作任務，從而實現生產控制，我們在美的冰箱荊州工廠通過在8個關鍵工序和點位上使用AI技術，已全面實現智能化檢驗，目前，品質數字化率從15.8%提升至100%，檢驗智能自動化率從5%提升到67%，產品質量提升達到15%。與此同時，5G將給傳感器、數據傳輸帶來更快的速度，智能工廠將擁有更少的延遲，對問題擁有更全面的洞察，及時且準確地發現問題、解決問題。