2020年，如何选择最佳的工业物联网应用

2015年，谷歌当时的董事长埃里克•施密特曾说过：互联网将消失，而生活中的所有东西都将可联网。他表示，底层技术无处不在，以至于人们不会注意到它，组织将专注于在其上运行服务和用例。如今，我们已经看到朝着专注于工业物联网(IIOT)应用的趋势。本文将介绍一些已经出现的主要工业物联网应用。

据估计，到2026年，工业物联网市场的规模将超过7700亿美元。这意味着大约有220亿台工业物联网设备连接到互联网，而2018年只有70亿台。此外，工业物联网设备的类型和范围还在不断扩大。新一代的智能传感器、物联网软件和工业物联网平台正在出现，因此，现在有了智能和先进的计算能力，使得大量新的工业物联网用例能够从根本上改变许多行业。

什么是工业物联网应用

如何定义工业物联网?广义地说，工业物联网是在制造和工业环境中，将连网仪器、传感器和其他设备与机械和流程连接起来的实现。这种定义很容易导致人们首先想到技术，然而，工业物联网的强大之处在于其应用案例。创新的工业物联网应用通过自动化、连接性和分析来提高运营效率。只有在业务的正确位置成功部署工业物联网应用，才能完全实现工业物联网的优势。

选择最佳工业物联网应用

世界各地各种规模的组织都在构建其工业物联网架构，并选择工业物联网平台来管理其不断扩展的数字生态系统。然后问题就来了：“我们要用这些伟大的工业物联网技术做什么?” 答案是工业物联网应用的范围越来越广。现在，让我们来看看七个最热门的工业物联网应用。

▲预测性维护

预测性维护建立在物联网与人工智能和机器学习相结合的基础上。借助机器学习算法，工业物联网网络从传感器以及其他相关来源获取实时和历史数据，以确定组件或子系统的可能故障。通过创建部件来源的全面视图(包括天气状况或服务历史记录等元素)，您可以预测结果，并决定是否应该修复或更换部件。预测性维护最大化了工业物联网的潜力，这意味着组织提高了资产的正常运行时间，同时降低了维护活动的成本。

▲设施管理

组织正在部署工业物联网传感器以增强设施管理的有效性。制造设备容易磨损，也容易受到特定条件的影响。传感器与工业物联网软件相结合，可以监测温度、振动和其他可能导致低于最佳运行条件的因素。此外，智能照明和传感器为您提供了更大的资源(如电、水、燃料等)可见性和控制。

▲主动补货

工业物联网正被用于供应链，以提供对库存水平的实时监控，并启动与供应商的自动补货流程。可以轻松监控整个供应链中的事件，从而让您全面了解库存情况。同样，物联网软件和企业物联网平台与分析相结合，可通过预定义的触发器来监控产品和物料的消耗模式，从而确定何时实施补货流程。通过将物联网与企业系统(例如ERP或仓库管理系统)集成在一起，可以监控整个供应链中的库存，并使其与消费者需求更加紧密地保持一致。

▲智能工厂

工业物联网为制造商提供了前所未有的实时操作可见性，使他们能够快速根除流程低效并减少浪费。公司多年来一直使用技术解决方案来实现“精益”目标，如增加正常运行时间或提高产量，但这些大多是孤立的或单点式解决方案。工业物联网解决方案(尤其是工业物联网自动化)允许您集成这些系统，以提供跨资产、产品线、工厂和整个业务的最佳性能和正常运行时间的有价值见解。

▲无处不在的可见性

工业物联网通过使用连网设备来创建高度连接的供应链“资产”，如产品、托盘或卡车，从而提高了货物的端到端可见性。产品和供应更容易跟踪，可以识别出速度下降和效率低下的情况。您可以从一系列传感器中检索信息，包括GPS、温度和湿度等。您还可以实时监控物流承运商的绩效，如果出现任何问题(例如货物损坏)，您可以快速采取适当的纠正措施，同时物联网数据提供审计功能，以备将来进行赔偿或处罚。

▲安全保障

工业物联网领导者正在将物联网与分析相结合，以便持续监控健康和安全的关键绩效指标，以确保更好的工作环境。如果指标异常(比如工厂发生的事故数量)，可以立即得到解决。此外，物联网设备(包括智能摄像头、智能传感器和智能信标)还增强了员工和资产的安全性，从而为安全操作提供新的智能水平。物联网安全解决方案允许从任何具有网络访问权限的位置远程监控所有设备，以提供设施内人员和资产的24小时实时可见性。

▲车队管理

最新的车队物联网解决方案为车队运营商在其整个生命周期中提供了广泛的好处。除了实现预测性维护之外，工业物联网还使您能够持续监控驾驶员的表现和车辆状态，从而提高安全性并降低燃油消耗。将物联网数据与其他来源的数据相结合，使您能够部署物联网分析以优化日程安排和路线，以及业务连续性计划。

企业级工业物联网平台的需求

工业物联网平台可让您将设备与企业应用集成在一起，以实现人员、系统和设备之间的无缝数据流。该平台是您物联网功能的基础，可促进物联网应用的快速有效部署，从而改变您的业务。此外，领先的工业物联网平台，还可以根据您的具体需求进行定制。

（优管网）

声明：本网站所收集的部分公开资料来源于互联网，转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享，并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责，也不构成任何其他建议。本站部分作品是由网友自主投稿和发布、编辑整理上传，对此类作品本站仅提供交流平台，不为其版权负责。如果您发现网站上所用视频、图片、文字如涉及作品版权问题，请第一时间告知，我们将根据您提供的证明材料确认版权并按国家标准支付稿酬或立即删除内容，以保证您的权益！联系电话：010-58612588 或 Email:editor@mmsonline.com.cn。