2020 年改变制造业的 8 大工业物联网趋势

塑造 2020 年及未来制造业的工业物联网趋势

Gartner 预测 2020 年底全球约 200 亿物联网设备联网。设备快速普及重塑制造业，提供监控流程、预测故障、优化性能的新方式。

以下是 2020 年八大最具影响力的工业物联网趋势，随后提供加速您自身 IIoT 计划的实用指南。

八大主导制造业的趋势

除了数字孪生、5G、AR/VR、区块链等流行词，以下八大趋势将主导制造版图：

1. IoT 采用扩展——更多产线集成传感器和连接，解锁实时可见性
2. 软件即服务 (SaaS) 采用——云平台成为数据管理、分析和控制的默认选择
3. 边缘计算超越云端——靠近数据源处理降低延迟和带宽需求
4. 优先考虑 IoT 与路由器安全——网络威胁上升，安全预算增长、新协议实施
5. 物联网驱动的预测性维护——持续数据流实现精准维护排程、减少停机
6. 大数据与 AI 爆发——机器数据指数级增长，需高级分析和 AI 挖掘价值
7. 可定制机器体验——定制仪表盘和移动界面提升操作员效率和客户满意度
8. 网络安全人才缺口——合格安全专业人员短缺将加剧，推动托管方案需求

来源：Forrester、Analytics Insight、Finances Online、Towards Data Science。

基于这些趋势，我们整理了 10 个可执行步骤启动您的工业物联网项目。

用 SaaS 平台加速数字化路线图

SaaS 通过互联网交付软件，让任何有浏览器的设备访问应用、数据和分析。制造商获益：

1. 降低资本和运营成本
2. 快速部署和价值实现时间
3. 与第三方服务可扩展集成
4. 无需现场维护的持续更新
5. 简便的概念验证试用

SaaS 方案给您即时、安全的所有连接设备访问。关键是建立机器与所选平台间的安全链接。

用边缘技术赋能 SaaS 平台

边缘设备本地预处理数据，减少云端传输量同时保留关键洞察。这种无缝集成加速部署，确保关键信息无延迟到达 SaaS 平台。

设备上平台后即可开始采集数据。边缘网关还能过滤噪音，仅向云端传递高价值指标。

从机器关键数据点起步

不要让首次数据采集过载。聚焦核心指标：

• 生产计数
• 机器状态变化
• 传感器错误或故障
• 急停按钮状态
• 空闲时长
• 炉温
• 能耗 (%)

这些数据可定义为 PLC 变量，经边缘设备传输至 SaaS 平台。采集后，下一步将原始数据转化为可执行洞察。

利用机器数据进行预测性维护和 AI

历史和实时数据是预测性维护、机器学习和 AI 计划的基础。分析过往故障，识别预示维护需求的模式，从而防止意外停机。

从概念验证开始：分析现有数据找出维护事件前的反复指标。然后实施报警，在故障发生前触发预防行动。

提供可定制的机器体验

每台机器运行在独特环境。提供可配置仪表盘和移动 App，提升操作员易用性，支持服务团队远程监控。

想象一个智能手机 App 显示实时生产指标、允许远程控制机器触摸面板、促进现场操作员与支持部门即时沟通。

主动应对物联网安全担忧

网络犯罪数据持续激增，使安全成为物联网部署首要任务。资深安全专业人员稀缺增加了工业平台防护复杂性。

与专业物联网安全提供商合作降低风险。此类合作伙伴带来深厚专业知识、24/7 监控和对演进威胁的主动防御。

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