通过 IIoT 推动持续改进工作

历史可以教会我们很多关于改进工厂运营的知识。在工业革命期间，创建了评估核心绩效指标的流程，例如质量、工人安全、交货时间和库存。这些性能标志经受住了时间的考验，今天满足这些标志对于每一个成功的企业来说都是必不可少的。然而，新技术和系统的进步正在迅速推动它们向前发展，并创造了前所未有的规模。现在，工业互联网支持的数字技术和网络基础设施为更快的生产流程、更高的一致性和更安全的工作环境提供了宝贵的数据。

转型精益制造

随着工业物联网 (IIoT) 的普及，持续改进正在成为人类智能和数字智能的混合体。多亏了工业物联网，从大型机械到手持电动工具，所有带有电子脉冲的东西都可以联网。尽管工业物联网尚未普及，但预计未来几年市场规模将增长至数万亿美元。

IIoT 最初被希望预测和保护高资本设备性能的制造商采用，例如计算机数控 (CNC) 机器、空气压缩机和加热、通风和空调 (HVAC) 设备。汽车制造商也是应用 IIoT 来改进制造的先驱，就像他们一直是许多其他持续改进方法的先行者一样。他们开始将工业互联网技术用于安全关键的组件和程序，但不用于 C 类或非关键接头。在看到 IIoT 为高价值应用带来的价值后，他们明白连接设备可以在制造过程的每个级别增加另一层安全、质量和性能。因此，许多工厂正在将所有工具转换为连接工具或仅使用连接设备从头开始构建装配线。

在工业物联网的早期，运营商只能证明数字控制器和高价值设备网络的成本是合理的。既然传感器和控制的成本已经下降，并且网络得到经济的光纤布线和基于云的数据管理的帮助，制造商可以将 IIoT 应用于几乎任何设备并获得回报。云技术为制造商提供了支持 IIoT 所需的低成本处理和存储，同时为各种规模的制造商提供了公平的竞争环境，以快速、经济高效地按需扩展互联工厂运营。

例如，一家高端厨房水龙头制造商意识到豪宅中的水龙头损坏可能等同于高风险的产品责任索赔，并开始使用连接工具在其水龙头组装过程中跟踪紧固点的数据。

改进制造流程

配备嵌入式传感器和执行器的机械和工具将数据发送到分析系统，为关键过程指标提供数据。虽然数据收集始于生产线上的设备，但也可以与云元数据聚合。通过将闭环数据与全行业数据视角相结合，工厂经理和工程师可以获得对质量、产量和效率趋势的新见解，帮助他们快速有效地解决无数生产问题。

IIoT 也开始在信息流、工作排序和防错流程中发挥作用，以优化收集、组织和理解生产数据所花费的时间和精力。拥有智能互联设备的制造工厂能够与生产线上的操作员、质量控制人员和工厂经理实时共享数据。从生产线上收集和分析的数据越多，获得的样本量就越大，可帮助制造商获得可行的见解，从而做出明智的决策，以减少浪费并提高安全性和产品质量。

将全面生产性维护改为全面预测性维护

全面生产维护是一种将精益策略应用于维护环境的方法。借助 IIoT，可以通过改进预测性维护来进一步增强生产性维护。添加传感器来监控设备并预测下一次停机的时间，使公司能够在设备出现故障之前主动解决潜在问题，从而消除不必要的维护和停机时间。当数字诊断确定需要维修时，可以使用连接的工具来修复设备。

这是 IIoT 的众多优势之一；它使制造商能够系统化和战略化，而不是在出现问题时简单地做出反应。互联设备、数据和分析的集成有助于制造商实现更高的质量标准并更好地控制其流程。

人工智能应用于工业物联网

尽管最近取得了一些进展，但令人惊讶的是，市场上的一些最高技术行业仍然只是基于对变化的恐惧而不愿采用甚至尝试 IIoT 技术。即使那些不是早期采用者的人最终也会转变，因为企业客户希望了解产品性能和质量背后的数据，让他们高枕无忧。

随着我们的展望以及 IIoT 与人工智能 (AI) 的集成，制造业将减少许多耗时的手动任务。通过利用机器学习，实时预测性建议将在生产工人遇到问题和安全问题之前提前通知工厂工程师。随着收集到的数据越来越多，机器将通过同化不断积累智能，虚拟生产助手将帮助指导工程师在操作员知道存在问题之前进行改进。

工业物联网正在成倍地改善精益制造，而且它的采用只会变得更快。收集原始数据以及分析数据并采取行动的能力将继续从根本上推进精益制造，并为制造商提供所需的控制，以前所未有的方式改进流程。