用电气（GE）的Predix平台。
供应链优化：
利用大数据和AI技术优化供应链管理，实现库存优化、物流效率提升和需求精准预测。
典型案例：亚马逊的智能供应链系统。
个性化定制：
通过柔性制造系统，满足消费者对个性化产品的需求。
典型案例：阿迪达斯的Speedfactory。
能源管理：
通过智能监控和优化技术，降低生产过程中的能源消耗。
典型案例：施耐德电气的EcoStruxure平台。
3. 智能制造与工业互联网的驱动力
政策支持：各国政府纷纷推出支持智能制造和工业互联网的政策，如中国的“中国制造2025”、德国的“工业4.0”战略。
市场需求：消费者对个性化、高质量产品的需求推动制造业向智能化转型。
技术进步：物联网、AI、5G等技术的快速发展为智能制造提供了技术基础。
成本压力：企业需要通过智能化手段降低生产成本、提高效率。
4. 面临的挑战
尽管前景广阔，智能制造与工业互联网在2025年仍面临一些挑战：
数据安全与隐私：工业互联网涉及大量敏感数据，如何确保数据安全是一个重要问题。
标准化问题：不同设备和系统之间的互联互通需要统一的标准。
投资成本高：智能化改造需要大量资金投入，中小企业可能面临资金压力。
人才短缺：智能制造需要跨学科的高端人才，目前人才储备不足。
5. 未来展望
到2025年，智能制造与工业互联网可能会呈现以下趋势：
行业深度融合：制造业与互联网、AI、大数据等技术的融合将更加紧密。
平台化发展：工业互联网平台将成为智能制造的核心，提供从数据采集到分析的全流程服务。
