汽车制造如何从物联网中受益？

与许多其他制造业一样，汽车行业目前正在经历重大的数字化转型。

工业 4.0 技术的兴起——包括工业物联网 (IIoT) 设备以及人工智能和大数据分析——已经扰乱了整个制造业。这促使工厂所有者采用新技术和解决方案，以简化工作流程或优化工厂管理。

5G 的推出使 IIoT 技术比以往任何时候都更加实用和有益，包括对汽车制造商而言。这些是他们通过在工厂实施 IIoT 解决方案并以最有效的方式采用 IIoT 技术可以获得的主要好处。

IIoT 车队如何在汽车工厂工作

规模合适的 IIoT 车队可以收集有关工厂运作方式的大量数据——从机器和任务时间到库存移动。

有了足够多的传感器收集正确的信息，就可以鸟瞰工厂日常流程的真实情况。这可以让主管更容易发现潜在的低效率。

例如，一家制造商可能会使用 IIoT 设备进行可追溯性——在零件和组件在生产过程中的移动时对其进行跟踪。有了正确的数据，这家公司可以发现错误制造的零件来自同一工厂或某些机器。

另一个人可能会发现，像改变楼层布局这样简单的事情，比如加宽仓库过道，就可以节省时间并创造更安全的工作环境。

IIoT 系统是工厂所有者整合运营和信息技术的一种方式——这两项技术投资有时会相互隔离。汽车制造商通常要么购买完整的 IIoT 平台（包括单个传感器、IoT 机器和分析平台），要么自行组装。

在第二种情况下，他们通常会首先确定他们想要在工厂解决的问题或他们想要改进的 KPI。然后，他们将获取跟踪与该问题或 KPI 相关的数据所需的传感器，以及一个开放的 IIoT 分析平台，该平台将协调这些 IIoT 设备并组织他们收集的数据。

利用 IIoT 数据辅助决策

收集的数据不仅可以帮助主管协调员工和调整工作流程。它还可以让他们做出更好的决策，并就如何影响工作流程或产品质量提供反馈。

例如，许多汽车制造商必须决定是否要使用钝化或电解抛光来制造耐腐蚀零件。这两种方法都有独特的优点和缺点。一个过程可能对效率或零件性能产生什么影响并不总是很清楚。在决定使用哪一个时，主管还可能会考虑正在制造的零件、可用的机器和现有的工厂工作流程。

他们需要跟踪的变量数量可能使他们难以决定哪种方法最好。历史组件性能数据、运营信息等可以帮助主管做出决策。

类似的技术可以帮助汽车制造商为给定的车型选择特定的饰面、不锈钢合金或部件形状。

汽车工业物联网的一个用例：预防性维护变为预测性维护

物联网在制造业中最受欢迎的应用之一是预测性维护。工厂所有者使用 IIoT 设备来收集给定机器上的操作信息。该数据可能包括其随时间变化的温度或其运动或振动模式。在某些情况下，传感器可能会监听超音速噪音和指示气体泄漏的声音。

当输入人工智能算法或大数据分析方法时，该方法可以实时估计机器健康状况。通常，有了正确的信息，这些系统可以准确预测即将发生的机器故障。

如果给予机器系统控制权，预测性维护系统甚至可以强制关闭处于故障边缘的机器，从而潜在地避免对附近工人造成伤害或伤害。

预防性维护是大多数制造商的行业标准方法。定期检查可确保良好的工作条件和维修，从而延长机器的使用寿命并降低突然发生意外故障的风险。

然而，这种方法并不完美。打开机器进行维护可能会使敏感的电子设备和组件面临风险。该过程可能会使机器内部暴露在现场灰尘、湿气和其他污染物中。

如果在检查之间发生故障，工人和机器操作员可能没有提醒。他们仍将面临受伤和停机的风险，而通过正确的维修，这些风险是可以避免的。

预测性维护可以帮助解决其中一些问题，并提前通知主管和工人机器故障。

根据美国能源部过去研究的总结，在成本方面，预测性维护可以比预防性护理节省 8-12%。当某些东西似乎损坏或出现故障时，使用被动维护或维修机器的企业可节省高达 30-40% 的费用。

预测性维护还可以避免因机器突然故障而导致的企业停机和伤害。

采用预测性维护

想要集成这种方法的制造商有两种选择。他们可以购买完整的预测性维护解决方案，也可以结合不同供应商的技术来收集和处理维护数据。

想要使用来自多个供应商的技术构建自己的解决方案的制造商应该从他们需要收集的数据开始。例如，振动传感器通常用于跟踪带有旋转部件的机器的性能。

然后，他们需要找到与他们选择的物联网传感器兼容的现有预测性维护或大数据分析平台。

制造商还应该计划一个分阶段，在此期间将收集基线数据。这段时间允许分析算法建立关于“正常”机器性能的统计数据。

汽车制造工业物联网的主要优势和最佳实践

IIoT 设备可以为汽车制造商带来重大好处。它们提供广泛的用途，例如收集大量数据的能力，有助于提高对工厂及其制造过程的了解。

希望采用该技术的制造商应该清楚地了解他们想要改进的内容或他们想要实施的特定物联网用例。