在过去的十年间，物联网（IoT）和工业物联网（IIoT）一直是制造车间中的重要特征，而且这一趋势不会很快改变。根据Bsquare的年度调查，有86％的制造企业采用了不同形式的物联网来增强车间运营。这使得公平地认识到物联网的日益增长的影响才是公平的，并且使人们质疑它在未来将如何继续应用。
由于实施物联网解决方案的责任落在了全球CTO，项目经理和工程师的能力肩上，因此您需要了解以下七件事，更多信息尽在振工链。
1.申请是一件事。
尽管存在成千上万的提供各种物联网服务和解决方案的供应商，但是在制造企业中，其应用仍然存在很大差异。这些差异的存在是由于企业选择的应用模式不同。因此，强调理解特定车间内不同的制造变量和数据的重要性。
这意味着随着边缘硬件和软件的进步，从制造设施的最深处捕获数据变得更加容易，物联网的未来将由各个企业调整其应用程序来定义。
2.硬件创新将提高采用率。
与大多数技术领域一样，软件开发从技术运动的其他相互关联的方面中脱颖而出。物联网和物联网也是如此。尽管忽略硬件开发可能对某些行业有用，但制造业绝对不是其中之一。制造车间中的烟雾，液体，环境压力和拓扑结构意味着IoT硬件必须耐用，并带有许多IP代码才能正常运行。
因此，制造业中物联网的未来高度依赖于硬件供应商将其整合到IIoT设备开发中的创新。在持续的物联网淘金热中，物联网硬件有望成为众所周知的“铁锹”。一个麦肯锡的研究预计， 随着对多功能设备需求的增长，物联网将在未来五年内为硬件制造商创造2000亿美元的市场。
3.通过相关技术进行流程优化。
真空中不存在任何技术解决方案。IIoT在生产车间中的引入产生了对因果关系和设施内数据传输的更多可见性的需求，以优化制造流程。尽管物联网设备捕获数据，但需要适当的分析才能从捕获的数据中提取适用的业务见解。因此，物联网实施的下一阶段将依靠相互关联的技术（例如数字孪生和仿真平台）来实现流程优化。
因此，提供增强的数据分析和业务洞察服务的IIoT平台将在增强车间内IoT的集成方面发挥重要作用。这意味着决策者必须了解其他相互关联的技术如何为采用物联网提供更好的业务案例。
4.预测性维护。
在早期，每个物联网应用程序列表都附带有预测性维护，这是物联网实施的未来方面之一，现在仍然如此。但是有一个转折。预测性维护的未来将取决于数据的可访问性和以新方式进行共享。从数百个类似设备访问外包数据的能力意味着制造商不再需要仅根据其资产产生的数据来进行预测性维护计划。
因此，制造商可以购买积极主动的预测性维护计划或政策的新设备或建立新设施。您可能会想到，其好处包括设备寿命的优化，支出的减少以及零件库存的优化。
5.增强了高级计划和调度程序。
传统上，高级计划和调度计划依靠离散事件模拟来制定制造周期计划。因此，即使ERPs或MES供应商夸大其产品以提供供应链，生产活动控制（PAC）和实时调度的端到端可见性，情况也并非如此。这是由于从各种来源接收数据的时间滞后会影响交付端到端可见性的能力。
物联网的增加应用和低延迟通信协议的出现将消除ERP环境中的可见性差距。数字双胞胎技术的发展以及物联网产生的连接数据流有望在未来提供准确的实时计划和调度过程。
6.增强制造工厂的网络安全性。
根据《2019年制造和分销报告》，制造工厂面临的网络安全威胁每年持续增长。由于一半以上的制造业企业成为数据泄露的受害者，因此需要更有效的威胁修复程序。随着物联网的集成，随着越来越多的数据生成源被添加到车间，这些担忧也越来越多。但是，随着与物联网设备关联的边缘计算硬件的引入，随着数据捕获和分析的分散化，制造商面临的安全挑战将减少。
7.降低制造成本
制造产品的总成本考虑了诸如人工成本，材料成本，间接成本和废物之类的概念。借助预测性维护，实时高级计划，流程优化和创新的硬件，制造商将可以减少停机时间，减少库存浪费以及最佳地利用资金和人力资源。这些物联网应用程序的最终结果是降低了制造成本并提高了生产率水平。
后续步骤
有兴趣采用物联网或希望从现有物联网结构中获得最大收益的制造商必须了解未来，以制定适当的实施计划。棕地制造商的CTO在制定实施计划时，可以参考MachineMetrics提供的硬件和软件IoT产品。另一方面，未开发的设施可以利用MachineMetrics数据存储库来更好地了解已安装的车间IoT资产提供的数据。因此，为您的车间提供应用物联网以增强特定制造操作所需的知识，更多信息尽在振工链。
来源：oschina
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