【安防在线 www.anfang.cn】首先，无处不在的互联网首当其冲。
物联网的基础物理结构则是无处不在的传感器单元，包括各类传感器，摄像头，无线射频等等。作为工业互联网概念的提出者，GE通过打造智能工厂，践行着传感器网络连接现实世界的变革。GE在纽约州建立了全球首家集成产业网的新型工厂。18万平方英尺的电池生产厂区内装有1万多个传感器，它们通过联网进行数据传输，可检测电池温度、生产车间的气压等。流水生产线外的管理人员手拿iPad，通过工厂的WiFi网络获取传感器发来的数据，监督生产过程。
其次，则是信息化虚拟技术覆盖工业生产周期。
随着工业4.0概念的提出，工业软件和控制系统成为了工业生产的核心技术，并开始逐渐覆盖工业生产全周期。
比如波音飞机的生产，从设计开始，在波音设计部，飞机设计已从图纸过渡到了计算机建模。在一块块电脑屏幕呈现的虚拟空间里，可进行着设计、测试、改进等工作。计算机勾勒的可视化飞机原型可反复改进，最终在物理世界中原样实现。除此之外，到总装工序中，未来传感器将嵌入在紧固件连接的工具中，指导装配工人作业，实现装配工作指令在机翼或机身上的直接投射。同时，投射到飞机上的激光图像会自动告诉工人零件的准确定位点或边界。
除了产品建模，控制系统也是虚拟技术的重要领域，包括物流领域的SLAM系统，石化领域的SCADA，管理运营中的ERP，还有机器人控制系统、3D打印技术、数字双胞胎系统。
最后，大数据技术统筹协调产业链。
未来，随着工业互联网的逐渐开放，产业链上下游都将被连接甚至整合，从消费者定制到原材料零部件采购，再到具体的产品生产和交付，都将在工业互联网上进行。如此，工业互联网将面临的一大痛点即是无时无处不在产生的海量数据。大数据技术由此成为统筹产业链的核心技术，另外，工业互联网上由传感器生成的海量信息，也需要有强大的大数据技术支持。
还以波音飞机制造为例，波音747飞机有450万个零部件，来自近10个国家， 由1000多家大企业、15000多家小企业共同生产。如果没有大数据技术进行统筹，相关生产将难以对接，必将带来效率的折扣。而以工业生产能源消耗为例，基于工业互联网的大数据分析，可以有效优化生产流程，并从而达到节能增效的目的。
可以说，工业互联网，以传感器为基础物理层，由信息化虚拟技术形成控制层，由大数据分析形成决策层，这三个可以说是美国再工业化的核心技术。基本上，我们可以这样表述，以传感器生成数据，由控制系统生成数据表单，由大数据技术进行数据分析，从而形成生产决策。而未来工业发展的重要方向则是生产决策自动化，也就是我们所说的人工智能。
因此，流行的说法，智能工厂的九大核心技术在此依然发挥作用，只是本文选择的切入点不同而已，而且在工业互联网的架构下，这三大核心技术也并不是相互隔离独立的。比如传感技术，已经出现了整合大数据分析系统的相关产品。而在物流领域普遍提到的SLAM技术，也是将传感技术与大数据技术相结合的控制系统。
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