在過去的十年間，物聯網（IoT）和工業物聯網（IIoT）一直是製造車間中的重要特徵，而且這一趨勢不會很快改變。根據 Bsquare的年度調查，有86％的製造企業採用了不同形式的物聯網來增強車間運營。這使得公平地認識到物聯網的日益增長的影響才是公平的，並且使人們質疑它在未來將如何繼續應用。
由於實施物聯網解決方案的責任落在了全球CTO，專案經理和工程師的能力肩上，因此您需要了解以下七件事，更多資訊盡在振工鏈。

1.申請是一件事。

儘管存在成千上萬的提供各種物聯網服務和解決方案的供應商，但是在製造企業中，其應用仍然存在很大差異。這些差異的存在是由於企業選擇的應用模式不同。因此，強調理解特定車間內不同的製造變數和資料的重要性。
這意味著隨著邊緣硬體和軟體的進步，從製造設施的最深處捕獲資料變得更加容易，物聯網的未來將由各個企業調整其應用程式來定義。

2.硬體創新將提高採用率。

與大多數技術領域一樣，軟體開發從技術運動的其他相互關聯的方面中脫穎而出。物聯網和物聯網也是如此。儘管忽略硬體開發可能對某些行業有用，但製造業絕對不是其中之一。製造車間中的煙霧，液體，環境壓力和拓撲結構意味著IoT硬體必須耐用，並帶有許多IP程式碼才能正常執行。
因此，製造業中物聯網的未來高度依賴於硬體供應商將其整合到IIoT裝置開發中的創新。在持續的物聯網淘金熱中，物聯網硬體有望成為眾所周知的“鐵鍬”。一個麥肯錫的研究預計，隨著對多功能裝置需求的增長，物聯網將在未來五年內為硬體製造商創造2000億美元的市場。
3.透過相關技術進行流程最佳化。

真空中不存在任何技術解決方案。IIoT在生產車間中的引入產生了對因果關係和設施內資料傳輸的更多可見性的需求，以最佳化製造流程。儘管物聯網裝置捕獲資料，但需要適當的分析才能從捕獲的資料中提取適用的業務見解。因此，物聯網實施的下一階段將依靠相互關聯的技術（例如數字孿生和模擬平臺）來實現流程最佳化。
因此，提供增強的資料分析和業務洞察服務的IIoT平臺將在增強車間內IoT的整合方面發揮重要作用。這意味著決策者必須瞭解其他相互關聯的技術如何為採用物聯網提供更好的業務案例。

4.預測性維護。

在早期，每個物聯網應用程式列表都附帶有預測性維護，這是物聯網實施的未來方面之一，現在仍然如此。但是有一個轉折。預測性維護的未來將取決於資料的可訪問性和以新方式進行共享。從數百個類似裝置訪問外包資料的能力意味著製造商不再需要僅根據其資產產生的資料來進行預測性維護計劃。
因此，製造商可以購買積極主動的預測性維護計劃或政策的新裝置或建立新設施。您可能會想到，其好處包括裝置壽命的最佳化，支出的減少以及零件庫存的最佳化。

5.增強了高階計劃和排程程式。

傳統上，高階計劃和排程計劃依靠離散事件模擬來制定製造週期計劃。因此，即使ERPs或MES供應商誇大其產品以提供供應鏈，生產活動控制（PAC）和實時排程的端到端可見性，情況也並非如此。這是由於從各種來源接收資料的時間滯後會影響交付端到端可見性的能力。
物聯網的增加應用和低延遲通訊協議的出現將消除ERP環境中的可見性差距。數字雙胞胎技術的發展以及物聯網產生的連線資料流有望在未來提供準確的實時計劃和排程過程。

6.增強制造工廠的網路安全性。

根據《 2019年製造和分銷報告》，製造工廠面臨的網路安全威脅每年持續增長。由於一半以上的製造業企業成為資料洩露的受害者，因此需要更有效的威脅修復程式。隨著物聯網的整合，隨著越來越多的資料生成源被新增到車間，這些擔憂也越來越多。但是，隨著與物聯網裝置關聯的邊緣計算硬體的引入，隨著資料捕獲和分析的分散化，製造商面臨的安全挑戰將減少。

7.降低製造成本

製造產品的總成本考慮了諸如人工成本，材料成本，間接成本和廢物之類的概念。藉助預測性維護，實時高階計劃，流程最佳化和創新的硬體，製造商將可以減少停機時間，減少庫存浪費以及最佳地利用資金和人力資源。這些物聯網應用程式的最終結果是降低了製造成本並提高了生產率水平。

後續步驟

有興趣採用物聯網或希望從現有物聯網結構中獲得最大收益的製造商必須瞭解未來，以制定適當的實施計劃。棕地製造商的CTO在制定實施計劃時，可以參考MachineMetrics提供的硬體和軟體IoT產品。另一方面，未開發的設施可以利用MachineMetrics資料儲存庫來更好地瞭解已安裝的車間IoT資產提供的資料。因此，為您的車間提供應用物聯網以增強特定製造操作所需的知識，更多資訊盡在振工鏈。

關於製造業中物聯網的未來應該瞭解的7件事