十年來(lái)，物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 在全球范圍內(nèi)蓬勃發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)的主要焦點(diǎn)是消費(fèi)者領(lǐng)域，然而，還有其他領(lǐng)域需要基于連接事物的應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)在制造業(yè)中的延伸被稱為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，通常也稱為IIoT/工業(yè)4.0。IIoT通過(guò)安全網(wǎng)絡(luò)連接機(jī)器和工業(yè)設(shè)備，并實(shí)現(xiàn)整個(gè)工業(yè)設(shè)施的自動(dòng)化。IIoT是M2M通信，大數(shù)據(jù)分析，SCADA和類似其他行業(yè)設(shè)備的組合。

到2025年，設(shè)備和技術(shù)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）市場(chǎng)預(yù)計(jì)將從773億美元增長(zhǎng)到1106億美元，在預(yù)測(cè)期內(nèi)的復(fù)合年增長(zhǎng)率為7.4%。

要了解工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)如何使制造業(yè)受益，讓我們檢查一些關(guān)鍵點(diǎn)：

資產(chǎn)管理：-想象一下，一家工廠正在制造某種資產(chǎn)，操作員需要定期驗(yàn)證資產(chǎn)已達(dá)到的階段，根據(jù)資產(chǎn)時(shí)序更改電機(jī)的控制，并通過(guò)查看進(jìn)入和退出點(diǎn)來(lái)控制生產(chǎn)。在這種情況下，如果我們能夠減少人為干預(yù)并智能地跟蹤資產(chǎn)，那將非常有幫助。借助IIoT的智能工廠可以使用智能傳感器跟蹤不同的工廠資產(chǎn)位置，監(jiān)控供需要求，并相應(yīng)地管理工作流程，記錄和生產(chǎn)。

預(yù)測(cè)分析：-制造商可以對(duì)正在進(jìn)行的制造狀態(tài)進(jìn)行分析，估計(jì)實(shí)現(xiàn)里程碑所需的時(shí)間表，機(jī)器的維護(hù)要求。預(yù)測(cè)分析工具可幫助工程師確定問(wèn)題的根本原因并制定緩解計(jì)劃，從而提前警告故障。隨著我們?cè)谶@個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中的發(fā)展，生產(chǎn)線將擁有更多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以提供更多的可見(jiàn)性來(lái)處理復(fù)雜的場(chǎng)景，從而形成更強(qiáng)大的系統(tǒng)。

高效和富有成效的流程：-工業(yè)中的機(jī)械設(shè)備需要定期維修和維護(hù)。如果設(shè)備意外損壞，則可能會(huì)影響計(jì)劃生產(chǎn)的減少，浪費(fèi)時(shí)間和資源。物聯(lián)網(wǎng)輔助生產(chǎn)可以通過(guò)在設(shè)備導(dǎo)致?lián)p壞之前對(duì)其進(jìn)行維修來(lái)避免生產(chǎn)停機(jī)。最終，在增強(qiáng)分析、減少停機(jī)時(shí)間和基于正在監(jiān)控的機(jī)器的決策的幫助下，生產(chǎn)線將提高生產(chǎn)率，從而加快制造速度。

安全操作：-該行業(yè)的機(jī)器可能很危險(xiǎn)，如果不定期維修，可能會(huì)變成危險(xiǎn)。采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）自動(dòng)化單元可以確保員工和機(jī)器的安全。此外，該行業(yè)可以將機(jī)器人技術(shù)與機(jī)器相結(jié)合，以限制工人在地面以下或在某些特殊腔室中工作。

如今，許多制造公司已經(jīng)開(kāi)始投入時(shí)間和金錢來(lái)開(kāi)發(fā)智能IT驅(qū)動(dòng)的制造解決方案。工業(yè) 4.0 的采用使工業(yè)用戶能夠利用其優(yōu)勢(shì)，例如資產(chǎn)管理、預(yù)測(cè)分析、高效和生產(chǎn)流程以及運(yùn)營(yíng)安全。然而，通過(guò)利用這些優(yōu)勢(shì)，IIoT為制造商和企業(yè)帶來(lái)了自己的一系列挑戰(zhàn)。

制造商和原始設(shè)備制造商采用IIoT的挑戰(zhàn)

互操作性：-制造業(yè)沉迷于航空航天、汽車和石油廠等各個(gè)領(lǐng)域。不同部門涉及的制造工藝各不相同。工業(yè)部門既沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)也沒(méi)有工業(yè)智能傳感器。例如，在生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)不同供應(yīng)商的機(jī)器之間傳輸數(shù)據(jù)將與其他生態(tài)系統(tǒng)不同。像Zigbee，Thread這樣的標(biāo)準(zhǔn)，在物聯(lián)網(wǎng)中，提升了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)與其他設(shè)備互操作以共享信息。然而，工業(yè)4.0沒(méi)有類似的標(biāo)準(zhǔn)。原始設(shè)備制造商和中小企業(yè)需要改變/數(shù)字化他們的流程，以確保業(yè)務(wù)部門基于一些現(xiàn)有流程的互操作性。

安全：-如果沒(méi)有互連系統(tǒng)，確保智能技術(shù)是無(wú)效的。但是，將工業(yè)級(jí)機(jī)器與網(wǎng)絡(luò)連接會(huì)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)。它可能導(dǎo)致易受攻擊的攻擊，并可能導(dǎo)致制造過(guò)程故障，員工和機(jī)器的安全可能受到威脅。對(duì)于任何工業(yè) 4.0 OEM 來(lái)說(shuō)，都必須擁有最強(qiáng)大、最安全的環(huán)境，以保護(hù)工作站免受網(wǎng)絡(luò)威脅。

行業(yè)創(chuàng)客的專業(yè)知識(shí)不足（缺乏知識(shí)）：-由于IIoT剛剛起步，技術(shù)創(chuàng)新所需的行業(yè)技能，具有不同機(jī)械形狀和尺寸的單元的協(xié)調(diào)，來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)集成以及實(shí)現(xiàn)眾多制造系統(tǒng)的供應(yīng)商是市場(chǎng)的困難之一。除此之外，由于缺乏知識(shí)和巨大的投資需求，小規(guī)模公司將發(fā)現(xiàn)難以開(kāi)始使用工業(yè)4.0技術(shù)。

缺乏成熟的技術(shù)：-智能制造單元需要有一種機(jī)制或傳感器來(lái)智能地檢測(cè)和協(xié)作從一臺(tái)機(jī)器到另一臺(tái)機(jī)器的數(shù)據(jù)。這需要工業(yè)級(jí)傳感器和智能機(jī)器。目前，面臨的挑戰(zhàn)是，市場(chǎng)上沒(méi)有太多可用于該行業(yè)的智能傳感器/機(jī)器。此外，開(kāi)發(fā)工業(yè)級(jí)傳感器需要對(duì)生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行培訓(xùn)和模擬，這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，但對(duì)工業(yè)家來(lái)說(shuō)卻是一個(gè)重要方面。

基于上述與IIoT相關(guān)的好處和挑戰(zhàn)，讓我們了解一些支持它的重要用例。

使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)：-與PLC，DCS和其他傳感器接口的工業(yè)網(wǎng)關(guān)，用于通過(guò)OPC UA或其他一些行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。它將支持云，這有助于將真實(shí)事物與數(shù)字世界聯(lián)系起來(lái)。基于云的網(wǎng)關(guān)將支持對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析，從而推動(dòng)核心業(yè)務(wù)邏輯。

一些主要功能：

通過(guò)可靠的高速以太網(wǎng)、Wi-Fi 或 LTE 連接實(shí)現(xiàn)云連接（適用于非常偏遠(yuǎn)的地區(qū)）

支持標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)協(xié)議（Modbus，OPC Unified Architecture - OPC UA，MTConnect等）

與 PLC 和 SCADA 集成

時(shí)間敏感型網(wǎng)絡(luò) （TSN）

將重要數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)性維護(hù)

使用智能制造解決方案：智能制造解決方案將有助于分階段管理制造單位，并為資產(chǎn)提供故障報(bào)告。該解決方案還將支持工業(yè)電機(jī)控制和速度診斷。為了遠(yuǎn)程跟蹤和控制制造，該解決方案將提供一個(gè)云接口。

一些主要功能：

控制電機(jī)的運(yùn)行和速度

溫度和壓力測(cè)量和分析

在達(dá)到溫度和壓力閾值時(shí)采取適當(dāng)措施

使用雨量RFID和位置繪圖進(jìn)行制造階段跟蹤

庫(kù)存管理并在必要時(shí)訂購(gòu)更多庫(kù)存/組件

通過(guò)可靠的高速以太網(wǎng)、WiFi 或 LTE 連接（適用于偏遠(yuǎn)地區(qū)）和制造統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)云連接

審核編輯：郭婷