工業物聯網不只是一個流行詞, 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, 工業物聯網佔據中心舞台. 它涉及利用聯網感測器, 設備, 和機器來優化工業公司的營運流程.
Grand View Research 預測潛在的複合年增長率 23.2% 面向工業物聯網市場 2023 至 2030, 預計尺寸超過 $1,693.30 億 2030. 這一強勁的預測解釋了為什麼工業物聯網的採用率出現了創紀錄的成長 2023, 儘管經濟動盪. 大多數行業 4.0 現在的轉型涉及配備互聯設備和整合數據分析的智慧工廠. 本指南將幫助您快速了解 IIoT 的當前狀態, 現實世界的應用, 為企業及其間的一切帶來利益. 讓我們開始吧!
什麼是工業物聯網或 IIoT
簡單的說, IIoT 為工廠車間的機器引入了類似互聯網的連接, 運輸場的車輛和其他工業場所的技術，以釋放數據驅動的效率. 實現工業物聯網連接的核心原則是－可測量和監控的內容可進行最佳化. IIoT 整合感測器和連接，並將其直接應用於機械等工業資產, 車隊車輛和員工工具.
想像一個機器可以無縫通信並且大量機器數據可以轉化為有關生產質量的明智業務見解的世界, 設備健康, 供應鏈可見性等. 在本質上, 工業物聯網消除了盲點，使物理世界的數據可訪問，實現更智慧的工業自動化.
工業物聯網如何運作
IIoT 生態系統依賴感測器, 連接性, 資料處理和分析在三個層面上協同工作:
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，這些硬體在透過企業網路或公有雲傳輸之前聚合和處理來自工業資產的資料流.
平台層: 用於接收的集中式運算基礎設施, 儲存和分析來自工業現場的大量數據. 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. 還支援與 ERP 等傳統企業系統的安全資料集成.
應用層: 指特定於用例的 IIoT 軟體，它透過儀表板和視覺化呈現捕獲的 IoT 數據. 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, 供應鏈變動或其他業務優先事項.
在總體工業物聯網架構中, 您會發現常見的支援通訊系統，例如 LPWAN (低功率廣域網 – 考慮 NB-IoT 或 LoRaWAN) 或 WiFi，可在包含重型機械的大型實體足跡中提供擴展的無線覆蓋範圍.
IIoT架構關鍵技術
隨著 IIoT 部署變得更加多樣化和複雜, 支援技術組合也在不斷發展. 以下是現代 IIoT 技術堆疊中的一些核心部分:
- 傳感器: 連接到馬達等工業資產的感測器, 壓縮機和生產線為物聯網連接模組提供即時數據. 這些包括溫度, 壓力, 濕度, 振動, 電壓等. 頻繁、可靠地捕捉不同設備的遙測讀數.
- 連線協定: 用於感測器之間無縫通訊的 IT 基礎設施, 透過 Wi-Fi 等標準的網關和平台/應用程式層, 5G, 低功耗藍牙 (低能量) 等等. LPWAN 技術滿足某些實施的長距離和低功耗要求.
- 雲端和運算基礎設施: 利用 Azure 的 IaaS, AWS 或混合模型可快速擴充託管存儲, 處理和分析能力.
- 分析和人工智慧: 透過統計模型提取見解, 機器學習與人工智慧指導預測性故障分析, 動態調度, 有針對性的活動管理等.
一起, 這些核心資訊技術構成了智慧工廠完整物聯網支援的具體細節, 互聯產品和自動化供應鏈.
工業物聯網可以做什麼? 主要用例和應用程式
跨製造業, 運輸, 公用事業和其他工業部門, 工業物聯網應用正在提高安全性, 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
基於物聯網遙測的設備故障早期預警每年可避免數百萬人停機. 考慮煉油廠的智慧泵浦或製造工廠的連網數控工具機.
資產追踪
了解固定設備的即時位置和狀態, 車隊車輛和貨物可提高利用率並改善流程.
供應鏈追蹤
互聯物流提高貨運旅程的可見度和資產利用率，同時最大限度地減少浪費, 竊盜等.
員工安全
工業人員穿戴式裝置透過整合平台監控環境風險或缺乏足夠的設備操作培訓，從而幫助執行工人安全政策.
能源管理
適用於公用事業和煉油廠等高耗能設施, IIoT 能夠監控使用模式，以減少浪費並提高永續性.
自動化 & 機器人技術
IIoT 數據的見解有助於優化供應鏈, 透過使用此智慧進行編程的智慧機器進行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高高價值資產的效率，而有些解決方案則提高整個供應鏈的營運效率. 接下來介紹的好處強調了領導企業快速採用 IIoT 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, 製造業等行業的早期工業物聯網採用者, 物流和公用事業似乎在幾個關鍵領域中受益:
提高正常運作時間: 一些消息來源甚至估計 1-2% 透過預測警報提高資產可用性，透過減少故障和停機時間，每年可為重工業營運商節省數百萬美元. 採礦業所有重型機械投資的收益不斷增加, 油 & 氣體, 由 IIoT 專案監控的航空和公用事業.
更高效率: 根據初步數據，在某些情況下，精細的營運視覺性可以實現單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: 透過工業物聯網數據動態適應波動有助於企業更好地應對不確定性. 該技術似乎有望幫助需求預測和產能調整.
增強安全性: IIoT 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）顯示出降低工作場所事故率的希望, 根據行業機構的估計.
顯然對工業公司來說, 考慮到從結果資料流中提取價值的各種途徑，連接機械資產的現有投資具有商業意義.
行業 4.0 VS IIoT VS IoT——什麼’差別在於?
考慮到互聯解決方案的爆炸性普及, 您經常會遇到幾個可以互換使用的技術術語. 但物聯網之間存在一些明確的區別, 工業物聯網和工業 4.0 哪些有助於突出顯示:
物聯網廣泛指的是許多以消費者為中心的工作，例如穿戴式裝置, 智慧家電, 利用嵌入式感測器和互聯網連接的連網車輛等.
IIoT 致力於採用類似的資訊技術，專門提高效率並優化前面提到的重工業資產的流程可靠性 – 考慮油田上的鑽井設備或工廠車間機械.
行業 4.0 代表了製造業正在進行的數位轉型 – 但由基礎 IIoT 建構模組（如設備感測器和圍繞生產線數據的分析）推動.
所以總結一下:
物聯網是大趨勢的保護傘
IIoT 將物聯網組件重點應用於預測性維護等工業用例中
行業 4.0 重點關注透過支援 IIoT 的智慧工廠和互聯流程實現製造業子行業的發展
實施工業物聯網的挑戰
IIoT 聽起來很有前途, 大規模採用仍面臨技術和組織障礙，例如:
- 營運技術 (奧特) 團隊發現很難使複雜的遺留設備與物聯網升級相容或從感測器讀數中檢測錯誤警報. 跨部門密切合作至關重要.
- 對內部風險的擔憂, 薄弱的身份驗證標準或未加密的資料流阻礙了雲端遷移，這對於透過企業 IT 參與進行分析整合至關重要. 監管要求也增加了工業物聯網資料管理的複雜性.
- 製藥設備等某些專業行業在普遍定義 IIoT 硬體和通訊標準方面滯後. 缺乏整合框架會增加複雜性和成本.
- 圍繞數據科學或完整技術堆疊能力的內部專業知識不足，會減慢進度或增加諮詢依賴性. 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
由於某些技術和其他障礙，許多公司難以從 IIoT 概念驗證發展到全面運營. 這就是像 MOKO 這樣經驗豐富的工業物聯網設備製造商的用武之地.
隨著結束 200+ 物聯網產品包括各種 IIoT 藍牙資產信標, MOKO 帶來了一種以您的用例為中心的敏捷部署方法，而不僅僅是設備支援. 我們的認證工程師實施完全客製化的感測器儀器和通訊硬件，以發掘特定於您的應用的生產力潛力或成本節約. 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
採用工業物聯網的回報不言而喻, 在現有工業環境中奠定技術基礎時，仔細的規劃和嚴格的執行在初始階段至關重要.
以下是要遵循的最佳實務步驟:
- 識別痛點: 繪製當前的營運挑戰，例如經常性停機, 供應瓶頸等. 影響預算以明確概述 IIoT 投資旨在改善的內容.
- 量化潛在影響: 透過討論的工業物聯網用例解決優先痛點，圍繞可能的效率提升或成本節省構建預測.
- 從小事做起, 擴展性良好: 將初始範圍限制為高影響設備或工作流程，而不是複雜的全站點儀器，以便在企業級擴展之前順利進行試點測試. 首先考慮基於雲的試驗.
- 監控技術適合: 確認感測器讀數準確反映設備狀態或操作條件. 相似地, 驗證資料流在平台上可靠聚合以提供分析和應用程式.
- 透過早期結果推動採用: 展示快速的營運勝利可以培養利害關係人的信心，以確保持續投資，以揭示工業物聯網的全部價值, 長期潛力.
在推動傳統實體基礎設施與現代數位平台連接所需的轉變的同時, MOKO 等經驗豐富的工業物聯網硬體合作夥伴可協助工業解決方案營運商加速實現價值.
繼續閱讀有關工業物聯網的內容
