IIoT（工业物联网）完整指南

了解工业物联网、探索有价值的用例和为共同挑战做好准备的资源

由于利润率越来越低、通货膨胀率上升以及竞争比以往任何时候都更加激烈，许多公司正在经历数字化转型，以保持在当今市场上的竞争力。

对于希望创建智能工厂并获得更多市场份额的公司而言，工业物联网是一项关键技术。事实上，许多公司已经采用连接解决方​​案来降低成本并实现更高效的运营。

但究竟什么是“工业物联网”？ 这个概念如何促进数字化转型以增强业务模式并创造更高的运营效率？是银弹吗？制造商实际上是如何使用这些解决方案来实现价值的？

下面，我们将深入探讨工业物联网背后的技术。我们还将重点介绍常见用例、挑战和优势，为您提供全面的概览。

什么是工业物联网 (IIoT)？

工业物联网 (IIoT) 是指在工业环境中使用物联网 (IoT)。它包括从智能连接设备、传感器、执行器和系统收集数据。

收集后，这些数据将在云中进行清理、配置和分析。然后，它为经理、操作员和其他最终用户提供有价值的实时洞察。在高级应用和机器人技术中，这些见解可以开发预测性和描述性解决方案，甚至触发机器的自主或半自主动作。这使设备更快、更高效，并且不太可能遭受人为错误。它还可以提高工人的安全性、提高质量并降低成本。

工业物联网使用人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和其他软件或计算工具来调整设备和平台。这创建了一个比传统制造监控系统具有更高效率和能力的信息物理系统。

统计数据显示，到 2025 年，预计将有超过 309 亿台物联网设备，制造业将在开发推动盈利的商业模式中发挥重要作用。这都是第四次工业革命——工业 4.0 带来的不断增长的转型的一部分。

工业物联网的重要性

制造业深陷机器的手动流程和被动维护，是利用机器产生但以前未开发的大量数据的完美行业。数据是强大的，并且能够访问它以及通过基于商业智能的算法来操纵它的能力意味着获得洞察力。这不仅仅是关于数字，而是关于这些数字的含义。

借助工业物联网，您可以跨时间和地点实时了解工厂车间发生的情况，直至单个机器和生产周期。这种参与预测性维护和自动化流程的能力只是数据和交互性的用途的开始。

有时被称为“先进制造”，工业物联网的未来不仅包括传输和分析数据的无源传感器，而且还包括与机器的连接，以启用主动流程：机器在未在定义的参数范围内运行时可以自我纠正，例如例子。

因此，虽然这可能会随着技术再次消除人类参与的需要而消失，但物联网应该被视为允许改变将客户放在首位的制造流程。更快的上市速度、按需生产和更轻松的定制级别只是物联网实现的连接可以发挥作用的三种方式。

如果有的话，人与机器之间通信和流程的改进将导致人类消除重复的手动任务，使他们能够将注意力集中在可以提高制造商商业价值的异常和改进上。

是什么推动制造商转向工业物联网？

工业物联网最初的兴趣在于效率。制造商可以通过实施预测性维护计划、避免计划外停机以及利用历史数据来为未来的生产周期决策提供信息，从而节省时间和精力。所有这些都有助于制造商在繁忙的全球市场中保持竞争力。

但除了效率之外，还有创新。制造商正在看到积累大量数据的好处，这样他们就可以更快、更低成本地设计新产品。这里的最终驱动力是客户。能够接受并创造一个想法，满足客户的特定需求，从而实现前所未有的定制。

此外，工业物联网不仅创造了“先进”制造环境，还创造了“智能”制造环境。物联网可以产生的连接和数据不仅包含在工厂车间，还可以扩展到包括整个供应链，从原材料、库存管理和需求预测，一直到生产和运输。深入了解原始数据的能力可以优化所有业务流程，从而实现增长。

从连接到基于云的软件的任何设备，IIoT 可以在以前查找数据含义的缓慢且容易出错的过程中创造灵活性和速度。

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收集产生的洞察力运作。制造公司每秒都会产生数量惊人的交易和运营数据。大部分数据丢失或非结构化，这意味着决策者从中获得的价值很小。但是，当它被收集并部署在工业物联网平台中时，它可以转化为满足大量业务需求的见解和解决方案。

这个过程从工业设备开始——为全球每个市场生产商品的机器。传统的机器自动化通常部署能够捕获和分析其设备的专有软件。随着互联网的到来，工业互联网成为可能，连接变得更容易部署。

IIoT 设备变得更小、更易于安装并且与 OEM 无关，这使得将更新的生产设备与嵌入式传感器和改装了传感器的旧模拟设备连接起来成为可能。这项创新技术意味着可以获得无穷无尽的工业应用，所有这些都依赖于设备正常功能产生的数据。

除了传统的电缆和 T1 线路，今天的 IIoT 设备还包括可以通过蜂窝或 Wi-Fi 连接的智能传感器。

软件平台和互联设备的普及相结合意味着制造公司对工厂车间和制造过程具有完全的可见性。实时分析数据的能力意味着集成解决方案可以改变 SOP 并推动持续改进。

借助完全连接的工厂捕获实时数据，制造商可以将需要改进的领域归零，获得可行的见解，并通过规范性和预测性分析制定积极的战略。

物联网与工业物联网

不应将工业物联网 (IIoT) 与物联网 (IoT) 混淆。

物联网使用有线或无线通信来连接、控制家庭或企业内的设备并向其提供服务。它最常用于可以连接到互联网以收集和传输数据的消费设备，例如汽车、恒温器或家用电器。

IIoT 是传感器、设备通信、自动化系统和分析平台的集合，用于控制和优化工业环境中的操作。

对于 IIoT 设备，连接就是服务，数据采集允许服务为用户量身定制定制体验。 Connectivity 是一种数字工具，它结合了高级分析、专用边缘设备、传感器和通信，以创建和控制旨在优化、简化和提高制造环境效率的生态系统。

工业物联网有哪些优势？

工业物联网解决方案通过实时收集和标准化生产数据，使制造商能够更有效地开始使用运营数据。从理论上讲，这会创建无限数量的用例，从简单地监控设备停机时间到根据历史数据预测趋势。以下是部署有效物联网解决方案的一些好处。

改进的制造工艺和生产力

对设备的人工干预是缓慢且容易出错的。通过分析实时收集的数据，制造商可以做出数据驱动的决策。

高级分析可以识别否则无法检测到的趋势，并使用规定的解决方案跟进它们，从而全面改进生产流程。它还可以识别操作员绩效、轮班差异和其他领域之间的差异，以帮助开发更好的劳动力和产能利用率。这些改进提高了整体生产力并解锁了隐藏容量。

更好的库存管理

随着价格上涨和库存持有成本上升，库存比几年前成为供应链中更为关键的部分。利用 IIoT 的工业控制系统将数据采集扩展到生产车间之外。这些系统使用以运输为中心的设备从整个企业中提取数据，或通过 API 与库存软件绑定。

成品可追踪，其影响和可用性包含在平台的高级分析中。从那里，它可以被推送到财务软件或 ERP 系统中，以精确控制库存。

精度质量

传统的质量计划侧重于审计、检查和预防。在 CNC 加工等行业中，医疗、汽车和航空航天零件的设计要求精确，轻微的变化可能意味着车间内的高废品率或如果零件通过检查并交付给最终用户，则会出现安全故障。

使用 IIoT 设备测量精确切割、重量、温度和其他数据，使操作员能够在生产单元偏离指定参数之前分析数据并进行调整。这种分析可以节省时间、材料、人工、成本和设备磨损。

甚至可以捕获主轴和电机频率的数据。这有助于制造商开发机器学习算法来发现可能导致质量损失的故障。通过使用边缘设备、边缘计算或 IIoT 平台的原生能力，可以对许多质量调整进行编程，以由机器自主或半自主地执行。

节省成本

IIoT 系统可以推动制造公司的成本节约。首先，检测和纠正异常的能力可以节省劳动力、材料损失和停机时间。其次，通过高级分析来分析数据使工业物联网能够识别人类错过的趋势和模式。这种分析能力可以优化流程并降低运营成本。

此外，连接设备可以提供洞察力，使公司能够制定预测性维护策略，以减少停机时间、降低备件成本并延长设备使用寿命。

资产跟踪和保护

资本设备是制造公司的最高成本之一。借助 IIoT 技术、实时监控、预测性维护方案和其他工具，公司可以制定策略来维护单个工厂或整个企业的资产健康状况。

MachineMetrics 等高级机器数据平台可以分析设备数据，以检测刀具寿命问题、机器健康状况和其他变量。他们还可以规定使机器保持良好工作状态的措施。

改进的产品设计

传统的产品设计被从制造过程中移除，并且是浪费性的迭代。除了推高研发成本外，实时生产数据也无法纳入设计流程。

IIoT 技术可以将设计和开发过程与在实际操作条件下生成的实时数据联系起来。可以分析这些数据以创建数字双胞胎，对产品生命周期进行建模并识别问题区域。这使设计人员能够纠正当前设计中的缺陷并开发出性能更好的新产品。

这些见解使公司能够制定积极主动的业务前瞻战略，以降低开发成本、提高收入并开发新产品或服务。

哪些行业使用 IIoT？

许多行业都在使用 IIoT 设备和技术。使用 IIoT 解决方案的一些最常见的行业包括：

电力公用事业

电力公司拥有远远超出生产点的大量资源。部署深度分析以分析能源消耗和预测趋势的能力会带来更好的生产和能源管理。使这些生产者能够在性能和健康方面可视化其整个网络的数字工具已经改变了游戏规则。

石油和天然气工业

工业环境因行业而异。天然气工业包括长距离的大面积生产。对于早期发现异常可以避免环境灾难并确保更好的工人安全的行业而言，自动化以前亲自执行的任务的能力至关重要。

汽车行业

汽车行业已迅速拥抱第四次工业革命技术。这个高价行业将 IIoT 系统与机器人等其他新兴技术联系起来，以创建智能工厂环境。

当今的汽车行业对软件进行了大量投资。 IIoT 使其能够创建与销售、营销、供应链和融资直接相关的生产和制造监控生态系统。这使行业能够全面了解其制造条件，同时从不断增加的板载连接中提取数据并将它们捆绑在一起以增加价值。

数控加工

数控机床公司是离散制造商。由于它们生产不同的项目，因此存在与设置时间、设置、流程优化、劳动力培训和利用等相关的痛点。正是在这里，大数据分析和先进的 IIoT 应用可以显着提高盈利能力。

通过分析来自集成传感器、改装设备、频率数据和其他输入的数据，CNC 机床公司可以找到最大化产能和降低成本的方法。这可以通过优化流程、新车间布局、预测性维护、优化工具寿命等来实现。

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风险和挑战

工业物联网有几个问题，包括成本、经验和安全性。下面，我们将深入探讨这些风险和挑战。

投资成本

对于任何新技术，采用和实施的成本都很高。与所有行业一样，制造企业倾向于从传统 IT 的角度来理解新技术。封闭网络、本地系统的基础设施、培训和维护相当可观。更换或淘汰这些系统的想法令人生畏。

对于未来的投资回报率，也缺乏了解。如果承诺是正确的，IIoT 的好处将超过成本。随着设备的普及和软件开发的继续，投资成本将继续下降。已经有可用于自组织系统的经济实惠的设备、软件和基于云的服务提供商。

培训和经验

运营商和内部 IT 人员经常对 IIoT 犹豫不决，因为他们经历了许多“下一件大事”项目和培训。

工作人员也面临上述成本部分提到的同样问题，他们的知识基于 IT 基础架构的构建方式。应该向这些员工展示数字工具和高级分析可以帮助每个人更聪明地工作。

IT 专业人员会欣赏 MachineMetrics 等平台增强了现有 IT 结构的多功能性。我们的平台可以使用现有的电缆和硬件进行通信，同时提供 Wi-Fi 和蜂窝网络等新连接，以增加网络的影响力。

安全

也许没有问题涉及潜在的 IIoT 采用者，例如安全性。由于弱加密、不安全的移动接口、不安全的 Web 界面和网络服务，IIoT 中的安全问题可能会出现。考虑到多达 50% 的关键基础设施运营使用过时的软件，这些安全问题是可以理解的。

IIoT 安全辩论既有一线希望，也有警告。一线希望是，基于云的安全性和通过此类服务提供平台的服务提供商在过去几年中迅速提高了安全性，显着减少了违规行为。

不利的一面是，大多数违规行为是由于密码弱或其他公司行为而不是云提供商本身造成的。这一现实意味着，最终，虽然安全始终是必不可少的，但确保数据和访问受到控制的责任取决于公司自己采用的协议，就像他们对内部系统所要求的那样。

IIoT 的未来是什么样的？

IIoT 是当今世界上最令人兴奋的技术趋势之一，但许多公司仍处于采用的早期阶段。

IIoT 的未来将看到更多的连接设备、更严格的安全性以及采用成本的下降。 IIoT 预计在 2022 年至 2027 年间以 16.7% 的复合年增长率增长，达到 2634 亿美元。

随着越来越多的设备制造商和软件解决方案进入市场，采用成本将会下降。 However, as many companies realize double-digit productivity improvements, the perception of cost and benefit could quickly shift as companies seek a competitive edge.

How to Begin Implementing Industrial IoT Solutions

A perfect example of Industrial IoT being put to good use is machine monitoring. Previously a highly manual process, IoT provides access to the data produced by machines in real-time and transcending any functional silos within an organization means faster, more targeted decision making, at every level.

“Leveraging the power of IoT, data is automatically collected from machines and used to provide real-time visualizations and notifications, as well as historical analytics to help factory workers make faster and more informed decisions.” （来源）

The key to a successful IoT implementation in the manufacturing sector is to understand and work toward solving the challenges that are inherent:

1. Getting older, legacy equipment to speak to new internet-based technology:Since buying new machines isn’t on the cards for many manufacturers, adopting Industrial IoT means retrofitting existing units. Machine monitoring can function effectively through adaptive sensors and cameras, which allow unit monitoring and data collection at an unprecedented level.
2. Stable connectivity and security:To get the data, an IT infrastructure with appropriate wireless technology that will allow stable connectivity is vital. It’s not a matter of setting up a wireless WIFI router! That connectivity also needs to be secured, with data authentication and encryption. This need brings you full circle back to the stability of connections, when you consider the addition of bandwidth. Getting on the right track for this kind of IT infrastructure is an investment of time and money but once in place, the usability of the wireless, real-time cloud connections will be phenomenal:you’ll wonder how you ever worked without it!
3. Industrial IoT is still young:What that leads to is a lack of best practices, as you would routinely find in all things tech. This is particularly important in the areas of security. How a system can be breached and the best practices for managing such an occurrence need to be well planned to ensure a minimum of disruption.

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