生產效率優化是每個製造企業追求的首要目標，而工業4.0和工業物聯網是實現這一目標的兩個重要手段。隨著工廠實現數據收集和通訊的自動化，工業物聯網（IIoT）創建了一個由互聯的機器和系統組成的網絡，使工廠更有效率、更具成本效益。物聯網透過精益製造、預測性維護和人工智慧整合來提高生產效率。
工業物聯網 ( IIoT )背後的技術將實體流程與內部系統連接起來，從而實現對製造營運的全面可視性。系統間的直接連結能夠打造更流暢、更快速的工作流程，從生產前期到客戶交付，幾乎實現零停機時間。 IIoT 的這些優勢正在為工業創造價值，預計到 2022 年，工業物聯網的市場規模將達到 205 億美元，而這一切都離不開工業界的共同努力。
美國品質研究所對已實現流程數位化的製造公司進行了調查，發現了以下令人驚訝的結果：
儘管智慧工廠已經發展到今天，但人類在製造業中仍扮演著重要的角色。當生產工人透過行動通訊應用程式進入製造業數位化工作場所時，他們可以即時監控整個生產線上的任何潛在缺陷，遠端監控設備功能和生產操作，從而提高生產過程中的生產效率。
1.庫存管理
了解庫存位置並找到高效率的移動方式，盤點和揀選庫存一直是提高生產力的關鍵。工業物聯網 (IIoT) 解決方案利用感測器追蹤整個工廠倉庫的資產流動。自主機器人無需人工幹預即可完成揀選、搬運產品和包裝訂單。透過自動化這些簡單的任務，員工可以專注於其他更有效率、更需要人工洞察的任務。
2.預測性資產維護
物聯網在製造業的另一個影響是資產維護。借助感測器和RFID，物聯網可以監控工具、智慧機器和車輛等設備的健康狀況，並根據使用情況安排維護。此外，物聯網還包含許多基於物聯網的警報驅動系統，可洞察可能需要更換或維修的機械故障。它不僅提高了資產利用率，還有助於避免維護成本和代價高昂的停機時間。
3. 現場服務
製造商可以利用物聯網提供更優質的服務。借助感測器和互聯設備，企業可以主動維護設備，並以更具成本效益的方式規劃現場服務。製造業的物聯網解決方案還能提供供應鏈監控位置、運輸中產品狀態以及交貨時程的可視性。
4.勞動力管理
來自機器、行動裝置和資產的資訊可以幫助企業衡量員工的生產力。管理人員無需再到工廠現場檢查員工的績效、出勤率和工時，只需查看即時自動更新的生產力指標儀錶板即可。這是一個包含物聯網閘道器、無線感測器和資料分析入口網站的交鑰匙工程。該平台提供先進的追蹤功能、停留時間檢測，並實現全面的員工可視性。
5. 改進採購和預測
生產線上部署的感測器可以幫助採購經理監控產品組裝，從而控制原材料的使用並減少浪費。當物料供應不足時，它們還可以向用戶發送警報。監控這些關鍵物料可以大幅減少浪費並改善預測。
6.產品開發
產品開發是一個成本高昂的過程，但所有製造商在投入生產之前都需要經歷這個過程，以便做出更明智的決策。許多研發流程可以透過收集來自先進製造分析和生產車間的感測器數據來模擬。產品上的感測器也可以用來收集實際場景中的數據。收集即時數據可以幫助工程師快速做出改進，從而生產出更有效率的產品。
7. 提高產品品質控制
由於機器已連接到雲端平台，因此儲存壓力和溫度等數據更容易在生產批次中進行數位追蹤。透過高解析度攝影機的機器視覺是另一種透過生產線追蹤產品的方法。視覺感測器和軟體可以幫助監控產品品質。這項技術可以大幅減少流入消費者手中的不合格產品數量，從而避免品牌受損。
儘管物聯網在製造業的應用越來越多，但製造商在其流程中採用物聯網解決方案時仍面臨一些挑戰。讓我們來看看每個物聯網應用開發公司必須克服的一些挑戰。
數據互操作性
許多應用程式開發人員面臨的最大障礙之一是資料互通性。在傳統的製造環境中，環境資料會依功能或部門區域劃分。這使得生產、調度、工程和品質難以關聯或相容分析。需要注意的是，這種情況違背了物聯網的本質，因此物聯網應用程式開發服務處理遺留系統的遷移至關重要。
數據洩露
隨著物聯網設備和軟體在不同製造商和行業中的普及，人們對安全性的擔憂日益加劇。鑑於物聯網在製造業案例研究中涉及業務關鍵數據和設備，每個物聯網應用開發公司都必須遵循安全至上的原則，並遵守所有應用安全最佳實踐，以確保提供安全可靠的服務。
在工業革命之前，製造商無法想像流水線的未來。正是這項創新改變了當時全球製造業的面貌，並提高了生產效率。
下一個這樣的創新是物聯網。如果說20年前互聯繫統還只是科幻小說，那麼未來它們將會普及。我們希望收集更多數據，進行更多分析，獲得更深入的洞察，並實現更高的效率。接受這一現實並利用物聯網滲透到製造流程的製造商將充分利用這些優勢，並從19兆美元的成本節約和預期利潤中分一杯羹。
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