IIoT终极指南：策略、用例与成功秘诀

理解工业物联网、探索高价值用例、应对常见挑战的资源手册

利润收窄、通胀上升、竞争空前激烈，众多企业正经历数字化转型以在当今市场保持竞争力。

工业物联网（IIoT）是企业打造智能工厂、夺取更多市场份额的关键技术。事实上，许多公司已采用连接解决方案降本增效。

但究竟什么是“工业物联网”？ 这一概念如何推动数字化转型、优化商业模式、创造更高运营效率？它是银弹吗？制造商实际上如何用这些解决方案创造价值？

下文我们将深入剖析IIoT背后的技术，重点介绍常见用例、挑战和收益，为您提供全景概览。

什么是工业互联网（IIoT）？

工业互联网（IIoT）指物联网（IoT）在工业环境中的应用。包括从智能连接设备、传感器、执行器和系统采集数据。

采集后，数据在云端清洗、配置、分析，向管理者、操作员等最终用户提供有价值的实时洞察。在高级应用和机器人领域，这些洞察可开发预测和描述性解决方案，甚至触发机器自主或半自主动作。这使设备更快、更高效、更少人为错误，还能提升工人安全、改善质量、降低成本。

工业物联网利用人工智能（AI）、机器学习（ML）及其他软件或计算工具协调设备和平台，创建比传统制造监控系统高效得多的网络物理系统。

统计显示，预计2025年IoT设备将超309亿，制造业将在开发驱动盈利的商业模式中扮演重要角色。这都是第四次工业革命——工业4.0——不断演进的一部分。

 

IIoT的重要性

制造业深陷手工流程和设备被动维护，却是利用机器产生却未被开发的海量数据的完美行业。数据强大，获得数据并通过商业智能算法操控它意味着获得洞察。这不只是数字，而是数字背后的含义。

有了IIoT，能实时跨时空知晓工厂车间发生的一切，精确到单台机器和生产周期。开展预测性维护和自动化流程仅是数据与交互用途的冰山一角。

有时称为“先进制造”，IIoT未来不仅包括被动传输分析数据的传感器，还包括创建机器连接以实现主动流程：例如机器在超出定义参数时自我纠正。

所以虽然这看似技术再次消除人工参与，IoT应被视为允许制造流程变革以客户为中心。更快上市、按需生产、更易定制只是连接性带来差异的三种方式。

若有什么不同，人机间沟通和流程的改进将让人类摆脱重复性手工任务，专注于能提升制造商商业价值的例外处理和改进。

是什么驱动制造商转向工业物联网？

最初对IIoT的关注全在于效率。制造商通过实施预测性维护计划、避免非计划停机、利用历史数据指导未来生产周期决策，节省时间精力。所有这些都增强制造商在繁忙全球市场中的竞争力。

但效率之外还有创新。制造商看到积累海量数据的益处，以更快、更低成本设计新产品。终极驱动力是客户。能将想法变为现实、满足客户特定需求，实现前所未有的定制化。

此外，IIoT不仅创造“先进”制造环境，还创造“智能”制造环境。IoT产生的连接和数据不局限于车间，可延伸至整个供应链：从原材料、库存管理、需求预测，贯穿生产到发运。深入原始数据可优化所有业务流程，驱动增长。

从连接云端软件的任意设备，IIoT创造了灵活性和速度，改变了过去迟缓、易错的“弄清数据含义”过程。

 

工业物联网解决方案背后的技术

工业物联网基于实时数据采集创造的洞察运行。制造企业每秒产生难以置信的交易和运营数据。大部分数据丢失或非结构化，决策者难以获取价值。但当数据被采集并部署在IIoT平台，可转化为洞察和解决方案，服务于各类业务需求。

过程始于工业设备——为全球各个市场生产商品的机器。传统机器自动化常部署专有软件采集分析自有设备。随着互联网到来，工业互联网成为可能，连接部署更容易。

IIoT设备变得更小、更易安装、OEM无关，使嵌入传感器的新生产设备与加装传感器的老旧模拟设备能够连接。这项创新技术意味着基于设备正常功能产生数据的无限工业应用成为可能。

除传统电缆和T1线，当今IIoT设备还包括可通过蜂窝或Wi-Fi连接的智能传感器。

软件平台与连接设备普及的结合，赋予制造企业对车间和制造流程的全面可视化。实时分析数据意味着集成方案可改变SOP、推动持续改进。

通过全连接工厂捕获实时数据，制造商可聚焦改进领域、获取可执行洞察、通过处方和预测分析制定主动策略。

 

IoT与工业IoT的区别

工业物联网（IIoT）不应与物联网（IoT）混淆。

IoT利用有线或无线通信连接、控制、向家庭或商业设备提供服务。最常用于消费设备，如汽车、恒温器、可联网采集传输数据的家电。

IIoT是用于控制和优化工业环境运营的传感器、设备通信、自动化系统和分析平台的集合。

IIoT设备中，连接性是服务，数据采集让服务为用户定制体验。连接性是结合高级分析、专用边缘设备、传感器和通信的数字工具，创建并控制旨在优化、精简、提升制造环境效率的生态系统。

 

IIoT的优势有哪些？

工业物联网解决方案使制造商能通过实时收集、标准化生产数据，更有效地利用运营数据。理论上这创造无限用例，从简单监控设备停机到基于历史数据预测趋势。以下是部署有效IoT解决方案的几大收益：

改善制造流程与生产力

人工干预设备缓慢且易错。通过分析实时采集的数据，制造商可做数据驱动决策。

高级分析能识别原本无法检测的趋势，并跟进处方性解决方案，全面改进生产流程。还能识别操作员绩效差异、班次方差等领域，助力开发更好的劳动力和产能利用。这些改进提升整体生产力，释放隐性产能。

更好的库存管理

物价上涨、库存持有成本增加，库存比几年前更关键。利用IIoT的工业控制系统将数据采集延伸至生产车间之外。这些系统通过以输送为中心的设备或通过API连接库存软件，从企业全域拉取数据。

成品可追踪，其影响和可用性纳入平台高级分析。随后推送至财务软件或ERP系统，实现对库存的精准控制。

精准质量

传统质量项目聚焦审核、检验、预防。在CNC加工等医疗、汽车、航空航天零件需精确公差的行业，微小偏差可能导致车间高废品率，或零件通过检验流向终端用户引发安全故障。

利用IIoT设备测量精密切削、重量、温度等数据，让操作员分析数据并在生产单元偏离规格参数前调整。这种分析节省时间、材料、人工、成本和设备磨损。

甚至可采集主轴和电机频率数据。这帮助制造商开发机器学习算法识别可能导致质量损失的故障。利用边缘设备、边缘计算或IIoT平台原生能力，许多质量调整可编程由机器自主或半自主执行。

成本节约

IIoT系统能为制造企业驱动成本节约。首先，检测和纠正异常节省人工、损耗材料和停机。其次，用高级分析分析数据让IIoT识别人类错过的趋势和模式，这分析能力带来流程优化和运营成本降低。

此外，连接设备提供洞察，助企业制定预测性维护策略降低停机、减少备件成本、延长设备寿命。

资产追踪与保护

资本设备是制造企业最高成本之一。借助IIoT技术、实时监控、预测性维护处方等工具，企业可制定策略在单一工厂或整个企业维护资产健康。

MachineMetrics等先进机器数据平台可分析设备数据检测刀具寿命问题、机器健康等变量，也能开具保持机器良好运行的处方动作。

改进产品设计

传统产品设计脱离制造流程，迭代浪费严重。除推高研发和开发成本，实时生产数据也无法纳入设计过程。

IIoT技术可将设计开发流程与实际运行条件下产生的实时数据连接。这些数据可分析创建数字孪生，建模产品寿命、识别问题区域。这使设计师能修正现有设计缺陷、开发性能更好的新产品。

这些洞察使企业能制定主动、前瞻的业务策略，降低开发成本、提升收入、开发新产品或服务。

 

哪些行业在使用IIoT？

许多行业使用IIoT设备和技术。最常见的包括：

电力公用事业

电力公用事业资源远超生产点。部署深度分析分析能耗、预测趋势，带来更好的生产和能源管理。允许生产商以性能和健康视角可视化整个网络的数字工具改变了游戏规则。

石油天然气行业

工业环境因行业而异。天然气行业由大范围、长距离生产组成。自动化原本需人工执行的任务，对早期发现异常可避免环境灾难、保障工人安全的行业至关重要。

汽车行业

汽车行业迅速拥抱第四次工业革命技术。这个高价值行业将IIoT系统与机器人等新兴技术结合，打造智能工厂环境。

当今汽车行业深度投入软件。IIoT允许其创建生产制造监控生态系统，直接关联销售、营销、供应链和融资。这给行业提供制造状况全貌，同时引入不断增加的车载连接数据，将它们整合创造更高价值。

CNC加工

CNC机床企业属离散制造商。因生产离散件，存在装夹时间、设置、流程优化、劳动力培训利用等痛点。大数据分析和高级IIoT应用在此能显著提升盈利能力。

通过分析集成传感器、改造设备、频率数据等输入的数据，CNC机床企业可找到最大化产能、降低成本的方法。这可通过优化流程、新车间布局、预测性维护、优化刀具寿命等实现。

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风险与挑战

工业物联网伴随成本、经验、安全等问题。下文深度剖析这些风险和挑战。

投资成本

任何新技术，采用和实施成本都是首要考量。像所有行业，制造公司倾向用传统IT理解新技术。封闭网络、本地部署系统的基建、培训、维护成本高昂。替代或淘汰这些系统的想法令人望而却步。

对未来ROI缺乏了解。若承诺兑现，IIoT收益将覆盖成本。随着设备普及和软件发展，投资成本持续下降。已有价格亲民的设备、软件和云服务商可用于临时系统。

培训与经验

操作员和内部IT员工常因经历无数“下一个大事”项目和培训而犹豫对待IIoT。

员工也面临成本部分提到的同类问题：知识基于IT基建如何构建。应向他们展示数字工具和高级分析如何让每个人更聪明地工作。

IT专业人员会欣赏MachineMetrics等平台增强现有IT结构的通用性。我们的平台可利用现有布线和硬件通信，同时提供Wi-Fi和蜂窝等新连接增强网络影响力。

安全

或许没有哪个问题比安全更让潜在IIoT采用者担忧。IIoT安全问题可能源于弱加密、不安全移动接口、不安全Web接口和网络服务。这些担忧合情合理，考虑到多达50%的关键基础设施运营使用过时软件。

IIoT安全辩论有亮面也有警示。亮面是云安全和提供此类服务的服务商近年大幅提升安全，显著减少违规。警示是大多数违规源于弱密码或其他公司行为，而非云提供商自身。这意味着最终，虽安全始终关键，但确保数据和访问受控的责任取决于公司自身采用的协议，正如内部系统所要求的那样。

 

IIoT的未来前景如何？

IIoT是当今世界最激动人心的技术趋势之一，但许多公司仍处于采用早期阶段。

IIoT未来将见证更多连接设备、更紧密的安全、更低的采用成本。预计2022-2027年IIoT将以16.7%复合年增长率增长，达到2634亿美元。

随着更多设备制造商和软件方案进入市场，采用成本将下降。但随着许多公司实现两位数生产力提升，成本效益认知可能迅速转变，企业纷纷寻求竞争优势。

如何开始实施工业物联网解决方案

机器监控是IIoT落地的完美典范。此前高度手工化的过程，IoT提供机器实时产生数据的访问，超越组织内任何职能孤岛，意味着各层级更快、更有针对性的决策。

“利用IoT威力，数据从机器自动采集，用于提供实时可视化和通知，以及历史分析，帮助工厂工人做出更快、更明智的决策。”（来源）

制造业成功实施IoT的关键在于理解并着力解决固有挑战：

1. 让老旧传统设备与新互联网技术对话：因采购新机器不在许多制造商计划内，采用IIoT意味着改造现有设备。机器监控可通过自适应传感器和摄像头有效运行，实现前所未有的设备监控和数据采集水平。
2. 稳定连接与安全：获取数据需要具备适当无线技术的IT基础设施以确保稳定连接。不是架个Wi-Fi路由器那么简单！连接还需安全，有数据认证和加密。考虑带宽增加时，这又回到连接稳定性。为这种IT基础设施上正轨需投入时间金钱，但一旦到位，无线实时云连接的可用性将现象级：你会纳闷以前怎么没它也能工作！
3. IIoT仍处早期：这导致缺乏最佳实践，如科技领域常态。在安全领域尤为重要。系统如何被攻破、管理此类事件的最佳实践需周全规划，确保最小干扰。

 

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