借力IoT变革汽车制造：提效与创新双驱动

汽车行业——如许多制造业——正经历重大数字化转型。

工业4.0技术兴起——含工业IoT（IIoT）设备、AI与大数据分析——颠覆整个制造业。这推动工厂主采用新技术方案，精简工作流、优化工厂管理。

5G推出让IIoT技术比以往更实用、更有益，汽车制造商亦然。以下是他们在工厂实施IIoT解决方案、以最有效方式采纳IIoT技术可获得的主要效益。

IIoT机群在汽车工厂如何运作

规模适配的IIoT机群可采集工厂运作海量数据——从机器任务时序到库存流转。

足量传感器采集正确信息，可创建工厂流程日常真实面貌的鸟瞰视角。这让主管更易发现潜在低效。

例：某制造商用IIoT设备做溯源——追踪零部件在生产流程中流转。有了正确数据，公司可发现错误制造件源自同一工厂或特定机器。

另一例：简单车间布局调整（如拓宽仓库通道）即可节省时间、创造更安全工作环境。

IIoT系统是工厂主整合运营技术与信息技术的途径——两项技术投资有时相互孤岛。汽车制造商通常购买完整IIoT平台（含单个传感器、IoT机器、分析平台）或自行组装。

后者典型路径：先确定要解决的工厂问题或想改善的KPI，再采购追踪相关数据的传感器，搭配开放IIoT分析平台协调设备、整理数据。

采集数据不止帮主管协调人员调整工作流。还能让他们做更好决策、提供反馈以影响下游工作流或产品质量。

例：许多汽车制造商必须在钝化与电解抛光间抉择以制造耐腐蚀零件。两法各有优劣。不总清楚某工艺对效率或零件性能的影响。抉择时主管也考虑零件类型、可用机器、现有工作流。

需跟踪变量众多，难判定最优法。历史零件性能数据、运营信息等助主管决策。

类似技术可助车企为特定车型在特定表面处理、不锈钢合金、零件形状间抉择。

制造业IoT最热门应用之一是预测性维护。工厂主用IIoT设备采集特定机器运行信息：随时间温度、运动或振动模式。某些情况下传感器监听超声噪音、指示气体泄漏的声音。

输入AI算法或大数据分析，可实时估算机器健康度。往往在正确信息下，这些系统能精准预测即将到来的机器故障。

若赋予机器系统控制权，预测性维护系统甚至可强制关闭濒临故障机器，避免附近工人受伤或设备损坏。

预防性维护是大多数制造商行业标准。定期计划检查保证良好工况、延长机器寿命、降低突发故障风险。

但方法不完美。开机维修让敏感电子元件面临风险。过程可能暴露机器内部于现场粉尘、湿气等污染物。

工人和操作员在两次检查间若发生故障无预警。仍面临本可通过正确维修避免的伤害与停机风险。

预测性维护可解决部分问题，给主管和工人提前预警机器故障。

成本方面，据美国能源部过往研究摘要，预测性维护比预防性维护节省8-12%。对采用反应性维护（东西坏了再修）的企业，节省高达30-40%。

预测性维护还能避免因突发故障导致的停机与伤害。

想整合此类方法的制造商有两条路。购买完整预测性维护方案，或组合多供应商技术采集处理维护数据。

想用多供应商技术自建方案的制造商，应从所需数据入手。例：振动传感器常用于追踪旋转部件机器性能。

再寻找兼容所选IoT传感器的现有预测性维护或大数据分析平台。

制造商还应规划磨合期，期间采集基线数据。此期让分析算法建立“正常”机器性能统计。

IIoT设备为汽车制造商提供重大效益。用途广泛，如采集海量数据改善对工厂及制造流程理解。

欲采纳技术的制造商应明确想改善什么、或想实施何种特定IoT用例。

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