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工業物聯網不僅僅是一個流行詞，在第四次工業革命中，互聯互通和數據驅動的創新佔據主導地位，工業物聯網佔據了中心地位。它利用聯網的傳感器、設備和機器來優化工業企業的營運流程。
Grand View Research 預測，23.2 年至 2023 年工業物聯網市場的潛在複合年增長率為 2030%，預計規模將超過 由1,693.30支付$ 2030十億這項強勁預測解釋了為何在經濟動盪的背景下，工業物聯網 (IIoT) 的採用率在 2023 年仍實現創紀錄的成長。如今，大多數工業 4.0 轉型都涉及配備互聯設備和整合資料分析的智慧工廠。本指南將幫助您快速了解工業物聯網的現狀、實際應用、企業優勢以及其中涉及的方方面面。讓我們開始吧！
什麼是工業物聯網或 IIoT
簡而言之，工業物聯網 (IIoT) 將類似互聯網的連接引入工廠車間的機器、運輸場的車輛以及其他工業場所的技術，從而釋放數據驅動的效率。工業物聯網連接的核心原則是：可測量和可監控的，即可優化。工業物聯網整合了感測器和連接功能，並將它們直接應用於機械設備、車隊車輛和員工工具等工業資產。
想像一下這樣一個世界：機器可以無縫通信，海量機器數據可以轉化為關於生產質量、設備運行狀況、供應鏈可視性等方面的明智商業洞察。本質上，工業物聯網消除了盲點，使物理世界的數據能夠被訪問，從而實現更智慧的工業自動化。
工業物聯網如何運作
IIoT 生態系統依賴三個層面的感測器、連接、數據處理和分析協同工作：
邊緣層：由配備工業物聯網感測器的機械設備以及物聯網網關等硬體組成，這些硬體可以匯總和處理來自工業資產的資料流，然後透過企業網路或公有雲進行傳輸。
平台層：用於接收、儲存和分析來自工業現場的海量資料的集中式運算基礎設施。本機伺服器或雲端託管的物聯網平台提供管理連接設備的功能以及建立自訂應用程式的工具。同時，它還能與 ERP 等傳統企業系統實現安全的資料整合。
應用層：指針對特定用例的工業物聯網 (IIoT) 軟體，透過儀表板和視覺化工具呈現捕獲的物聯網資料。生產線操作員和設施經理利用這些應用程式來追蹤整體設備效率、供應鏈動態或其他業務重點。
在整體工業物聯網架構中，您會發現常見的支援通訊系統，如 LPWAN（低功耗廣域網路 - 想想 NB-IoT 或 LoRaWAN）或 WiFi，它們可在包含重型機械的大型實體空間內提供擴展的無線覆蓋。
IIoT架構中的關鍵技術
隨著工業物聯網 (IIoT) 部署日益多樣化和複雜化，支援技術組合也在不斷發展。以下是現代工業物聯網 (IIoT) 技術堆疊中的一些核心元件：
- 感知器：連接到馬達、壓縮機和生產線等工業設備的感測器為物聯網連接模組提供即時數據。這些數據包括溫度、壓力、濕度、振動、電壓等，能夠頻繁且可靠地捕捉不同設備的遙測讀數。
- 連線協定：透過 Wi-Fi、5G、藍牙 LE（低能耗）等標準在感測器、網關和平台/應用層之間實現無縫通訊的 IT 基礎架構。 LPWAN 技術涵蓋了某些實施的長距離和低功耗要求。
- 雲端運算基礎設施：利用 Azure、AWS 或混合型模型的 IaaS 快速擴充託管儲存、處理和分析能力。
- 分析和人工智慧：透過統計建模、機器學習和人工智慧提取見解，以指導預測故障分析、動態調度、有針對性的活動管理等。
這些核心資訊科技共同構成了智慧工廠、連網產品和自動化供應鏈中物聯網全面實現的關鍵。
工業物聯網 (IIoT) 能做什麼？主要用例和應用
在製造業、運輸業、公用事業和其他工業領域，工業物聯網應用正在提升安全性、提高效率，甚至創造新的收入來源。以下是一些最有價值的用例：
預測性維護
基於物聯網遙測技術的設備故障早期預警每年可避免數百萬美元的停機損失。想想煉油廠的智慧泵，或是製造工廠的連網數控工具機。
資產追踪
了解資本設備、車隊車輛和貨物的即時位置和狀態可以提高利用率並改善流程。
供應鏈追蹤
互聯物流提高了貨運旅程的可視性和資產利用率，同時最大限度地減少了浪費、盜竊等。
勞動力安全
工業人員穿戴式裝置透過整合平台監控環境風險或設備操作缺乏足夠的培訓，從而幫助執行工人安全政策。
能源管理
對於公用事業和煉油廠等高能耗設施，IIoT 可以監控使用模式以減少浪費並提高永續性。
自動化與機器人
來自 IIoT 數據的洞察有助於透過使用該智慧編程的智慧機器來優化供應鏈、倉庫物流和車間生產。
大多數工業物聯網解決方案專注於提升高價值資產的效率，而有些解決方案則致力於提升整個供應鏈的營運效率。下文將介紹的優勢凸顯了領導企業快速採用工業物聯網背後的純粹商業邏輯。
採用工業物聯網監控的好處
雖然確切的統計數據因來源而異，但製造業、物流業和公用事業等行業的早期 IIoT 採用者似乎在幾個關鍵領域中受益：
提高正常運轉時間： 一些消息來源估計，即使預測性警報將資產可用性提高 1-2%，也能透過減少故障和停機時間，為重工業營運商每年節省數百萬美元。在受工業物聯網 (IIoT) 專案監控的採礦、石油天然氣、航空和公用事業領域的所有重型機械投資中，收益都在不斷累積。
更高的效率： 根據初步數據，精細的營運視覺性在某些情況下可帶來個位數百分比的潛在勞動成本節省。自動化手動報告帶來的生產力提升也可能提高效率。
更好的靈活性： 透過工業物聯網資料動態適應波動，有助於企業更好地應對不確定性。這項技術似乎有望助力需求預測和產能調整。
增強安全性： 根據行業機構的估計，工業物聯網在工人安全方面的早期應用，例如氣體檢測和單獨工人監控，預計將降低工作場所的事故率。
顯然，對於工業公司而言，考慮到從結果資料流中提取價值的各種途徑，連接現有的機械資產投資具有商業意義。
工業 4.0 與 IIoT 與 IoT —— 什麼 有何不同？
鑑於互聯解決方案的快速發展，您經常會遇到一些技術術語被混用的情況。但物聯網 (IoT)、工業物聯網 (IIoT) 和工業 4.0 之間存在一些明確的區別，值得強調：
物聯網廣泛指利用嵌入式感測器和網路連線的大量以消費者為中心的努力，如穿戴式裝置、智慧家電、連網汽車等。
IIoT 專門用於採用類似的資訊技術來提高效率並優化前面提到的重工業資產周圍的流程可靠性——想想油田的鑽井設備或工廠車間機械。
工業 4.0 代表了製造業正在進行的數位轉型，但其推動力來自於底層 IIoT 建構模組，例如設備感測器和圍繞生產線數據的分析。
因此，總而言之：
物聯網是大趨勢的保護傘
IIoT 將物聯網組件集中用於預測性維護等工業用例
工業 4.0 以製造業次產業發展為中心，透過 IIoT 支援的智慧工廠和互聯流程
實施工業物聯網的挑戰
儘管工業物聯網 (IIoT) 前景光明，但其大規模應用仍面臨技術和組織方面的障礙，例如：
- 營運技術 (OT) 團隊發現，保持複雜的傳統設備與物聯網升級相容，或檢測感測器讀數的誤報非常困難。跨部門的密切協作至關重要。
- 對內部風險、薄弱的身份驗證標準或未加密資料流的擔憂，阻礙了透過企業IT參與進行分析整合的關鍵雲端遷移。監管要求也增加了工業物聯網資料管理的複雜性。
- 某些專業垂直產業，例如製藥設備，在統一定義工業物聯網硬體和通訊標準方面落後。缺乏整合框架會增加複雜性和成本。
- 內部數據科學專業知識或全端技術能力不足，會拖慢進度或增加諮詢依賴。解決技能差距仍然是一個持續的挑戰。
MOKO 如何幫助工業物聯網的採用
由於技術和其他障礙，許多公司在從工業物聯網 (IIoT) 概念驗證到全面投入營運的過程中舉步維艱。這時，像 MOKO 這樣經驗豐富的工業物聯網設備製造商就大有可為。
擁有超過 200 種物聯網產品，包括各種 IIoT藍牙資產信標MOKO 提供以您的用例為中心的敏捷部署方法，而不僅僅是設備啟用。我們經過認證的工程師將根據您的具體應用，為您量身定制感測器儀表和通訊硬件，以挖掘生產力潛力或節省成本。我們讓您的資產和營運數位化之路更加順暢。
工業物聯網解決方案入門
雖然採用 IIoT 的回報不言而喻，但在現有工業環境中奠定技術基礎的初始階段，周密的規劃和嚴格的執行至關重要。
以下是需要遵循的最佳實務步驟：
- 識別痛點：繪製當前營運挑戰，如經常性停機、供應瓶頸等影響預算的問題，以明確概述 IIoT 投資旨在改善哪些方面。
- 量化潛在影響：透過討論 IIoT 用例來解決優先痛點，圍繞可能的效率提升或成本節約進行預測。
- 從小處著手，規模化發展：在企業級擴展之前，為了順利進行試點測試，初始範圍應限制在高影響設備或工作流程，而不是複雜的全站儀表。優先考慮基於雲端的試驗。
- 顯示器技術適合：確認感測器讀數準確反映設備狀態或運作狀況。同樣，驗證資料流可靠地聚合到平台上，以提供給分析和應用程式。
- 透過早期成果推動採用：展示快速的營運勝利可以增強利害關係人的信心，確保持續的投資，從而充分發揮 IIoT 的長期潛力。
在引導將傳統實體基礎設施與現代數位平台連接起來所需的轉變的同時，像 MOKO 這樣經驗豐富的工業物聯網硬體合作夥伴可以幫助工業解決方案營運商加快價值實現時間。
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