在智能制造變革中越來越多的制造型企業(yè)使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)來改善運營，落實智能工廠規(guī)劃中的信息化升級內(nèi)容，通過機器、設備、基礎設施和其他能夠自主通信的“物”的網(wǎng)絡，以及在高級系統(tǒng)中可以實現(xiàn)實時決策，這種技術(shù)趨勢將推動各種創(chuàng)新。

 

在工業(yè)環(huán)境中，工業(yè)聯(lián)網(wǎng)可以在一個大的地理區(qū)域內(nèi)連接多個設備和整個系統(tǒng)，其中每個設備都可以充當數(shù)據(jù)的收集點。在這些點收集的大量數(shù)據(jù)可以實時聚合，并用于在問題出現(xiàn)之前識別問題。

 

而且，由于許多行業(yè)天生都是被動的，只有在問題出現(xiàn)時才能進行解決，因此，預測性維護是可以從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中受益的最大領域之一。因此對于設備密集型制造型企業(yè)來說，通過采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用到工業(yè)分析和預測性維護，能夠大大提升設備運作效率。

 

比如某重型機械制造商開始使用來自其連網(wǎng)機器、設備、引擎和其他設備的數(shù)據(jù)并進行分析，使經(jīng)銷商能夠預測問題并及時安排維護，同時能夠減少不必要的人員和備件庫存的資金浪費，從而獲得豐厚的經(jīng)濟收入。

 

傳感器驅(qū)動的計算是近年來發(fā)展起來的另一個巨大的IIoT領域。它主要包括使用傳感器來監(jiān)測外部條件，如溫度和壓力，并將其轉(zhuǎn)換成可測量的洞察力。隨著傳感器尺寸和成本的急劇下降，我們將會在IIoT領域看到新的、先進的數(shù)據(jù)收集方法，從而推動制造業(yè)和相關行業(yè)的下一波創(chuàng)新浪潮。

 

此外，先進算法和節(jié)能傳感器將有助于推動產(chǎn)品創(chuàng)新，高壓測試和燃油效率測試等危險且技術(shù)性很強的工業(yè)程序?qū)膫鞲衅黩?qū)動的計算中受益匪淺。例如對于高耗能企業(yè)來說，能夠利用傳感器提高工業(yè)效率，通過對能耗的精準管控，在使用最少的資源生產(chǎn)合適數(shù)量的產(chǎn)品。

 

工業(yè)分析和下一代傳感器是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)趨勢之一，有助于迎接下一代智能工廠或“工業(yè)4.0”。IIoT為實時數(shù)據(jù)分析提供了必要的基礎設施，這是關鍵工廠應用和流程(如員工安全和質(zhì)量控制)的重要元素。實時決策還意味著更高的響應能力和效率，最終使企業(yè)能夠為最終用戶提高整體價值。

 

毫無疑問，制造型企業(yè)必須為連網(wǎng)設備不可避免的未來做好準備。從改進網(wǎng)絡基礎設施，到采用IIoT友好的通信和經(jīng)營生產(chǎn)策略，再到對現(xiàn)有安全和網(wǎng)絡設計進行可擴展性測試，必須調(diào)整其當前所有內(nèi)容以集成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，因為所有這些都是IIoT成功集成的重要因素。

 

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