在以前介绍物联网发展趋势的文章中，曾经介绍过为什么物联网强调智能化，而互联网不强调智能化？

 

互联网的信息通过终端设备传递给人，人获得信息后，可以判断信息带来的影响，最终做出处理；而物联网的信息传递到某一个终端之后，如何处理呢？如果不能有一个智能处理机制来判断影响并做出决策，要么这个信息被忽略，要么这个信息又转给人来处理，反而增加了人的工作量。

 

所以物联网真正创造价值，是需要有智能做辅助才能为用户提供良好的体验。

 

机器智能的发展阶段

物联网的机器智能，主要是通过数据来创造的，而数据产生的智能最终应用分为四个阶段：

 

第一个阶段：描述发生了什么。Descriptive what happend?

 

第二个阶段：诊断为什么发生。Diagnostic why did it happen?

 

第三个阶段：预测将会发生什么。Predictive what will happen?

 

第四个阶段：描述我们需要做什么。Descriptive what should I do?


从数据（Data）到执行(Action）中间需要经过分析 Analytics，人工输入(Human Input)， 决策（Decision)几个过程。

 

在发展的最高阶段，将会是借助数据，由分析功能了解发生了什么，为什么发生，未来将会发生什么，从而决定下一步的应对。如果这些过程全部都不需要人工干预，从物联网获得的数据直接驱动执行，将会给用户带来良好的用户体验，将人从这些离散的事件中解放出来。

 

通常一些物联网带来的执行需要一系列的操作

假设一个设备的预测性维护的场景来描述由智能驱动的操作：

 

1、当某个设备的运行数据提示用户，这个设备存在潜在的故障时，经过分析，判断这个设备将要做维护保养。

 

2、这时需要检查这个设备的运行计划，选择一个最佳的时机来维护保养，避免设备停机对生产产生影响，并制定维护计划。

 

3、需要为具有这个设备维护保养能力的员工做维护保养，需要检查具维修人员的派工调度，并发布派工单。

 

4、需要了解维护设备需要的备品备件的库存，以及供给情况，发布领料单，物流运单。

 

这一系列的操作，可能涉及不同系统，不同数据的自动调用，因而需要一个自动工具来处理。

 

而处理这个操作的最佳工具是 RPA。

 

只有 RPA 普及，物联网的由数据驱动的自动流程才能起步。