工业物联网不仅仅是一个流行词, 在第四次工业革命中，互联互通和数据驱动的创新占据主导地位, 工业物联网占据中心舞台. 它涉及利用联网传感器, 设备, 和机器来优化工业公司的运营流程.
Grand View Research 预测潜在的复合年增长率 23.2% 面向工业物联网市场 2023 至 2030, 预计尺寸超过 $1,693.30 十亿 2030. 这一强劲的预测解释了为什么工业物联网的采用率出现了创纪录的增长 2023, 尽管经济动荡. 大多数行业 4.0 现在的转型涉及配备互联设备和集成数据分析的智能工厂. 本指南将帮助您快速了解 IIoT 的当前状态, 现实世界的应用, 为企业及其间的一切带来利益. 让我们开始吧!
什么是工业物联网或 IIoT
简单的说, IIoT 为工厂车间的机器引入了类似互联网的连接, 运输场的车辆和其他工业场所的技术，以释放数据驱动的效率. 实现工业物联网连接的核心原则是——可测量和监控的内容可进行优化. IIoT 集成传感器和连接，并将其直接应用于机械等工业资产, 车队车辆和员工工具.
想象一个机器可以无缝通信并且大量机器数据可以转化为有关生产质量的明智业务见解的世界, 设备健康, 供应链可见性等. 在本质上, 工业物联网消除了盲点，使物理世界的数据可访问，实现更智能的工业自动化.
工业物联网如何工作
IIoT 生态系统依赖于传感器, 连接性, 数据处理和分析在三个层面上协同工作:
边缘层: 由配备工业物联网传感器的机械设备以及物联网网关等硬件组成，这些硬件在通过企业网络或公共云传输之前聚合和处理来自工业资产的数据流.
平台层: 用于接收的集中式计算基础设施, 存储和分析来自工业现场的大量数据. 本地服务器或云托管的物联网平台提供管理连接设备的功能以及构建自定义应用程序的工具. 还支持与 ERP 等传统企业系统的安全数据集成.
应用层: 指特定于用例的 IIoT 软件，它通过仪表板和可视化呈现捕获的 IoT 数据. 生产线操作员和设施经理利用这些应用程序来跟踪整体设备效率, 供应链变动或其他业务优先事项.
在总体工业物联网架构中, 您会发现常见的支持通信系统，例如 LPWAN (低功率广域网 – 考虑 NB-IoT 或 LoRaWAN) 或 WiFi，可在包含重型机械的大型物理足迹中提供扩展的无线覆盖范围.
IIoT架构关键技术
随着 IIoT 部署变得更加多样化和复杂, 支持技术组合也在不断发展. 以下是现代 IIoT 技术堆栈中的一些核心部分:
- 传感器: 连接到电机等工业资产的传感器, 压缩机和生产线为物联网连接模块提供实时数据. 这些包括温度, 压力, 湿度, 振动, 电压等. 频繁、可靠地捕获不同设备的遥测读数.
- 连接协议: 用于传感器之间无缝通信的 IT 基础设施, 通过 Wi-Fi 等标准的网关和平台/应用程序层, 5G, 低功耗蓝牙 (低能量) 等等. LPWAN 技术满足某些实施的长距离和低功耗要求.
- 云和计算基础设施: 利用 Azure 的 IaaS, AWS 或混合模型可快速扩展托管存储, 处理和分析能力.
- 分析和人工智能: 通过统计模型提取见解, 机器学习和人工智能指导预测性故障分析, 动态调度, 有针对性的活动管理等.
一起, 这些核心信息技术构成了智能工厂完整物联网支持的具体细节, 互联产品和自动化供应链.
工业物联网可以做什么? 主要用例和应用程序
跨制造业, 运输, 公用事业和其他工业部门, 工业物联网应用正在提高安全性, 提高效率，甚至创造新的收入来源. 以下是一些最有价值的用例:
预测性维护
基于物联网遥测的设备故障早期预警每年可避免数百万人停机. 考虑炼油厂的智能泵或制造工厂的联网数控机床.
资产追踪
了解固定设备的实时位置和状态, 车队车辆和货物可提高利用率并改进流程.
供应链追踪
互联物流提高货运旅程的可见性和资产利用率，同时最大限度地减少浪费, 盗窃等.
员工安全
工业人员可穿戴设备通过集成平台监控环境风险或缺乏足够的设备操作培训，从而帮助执行工人安全政策.
能源管理
适用于公用事业和炼油厂等高能耗设施, IIoT 能够监控使用模式，以减少浪费并提高可持续性.
自动化 & 机器人技术
IIoT 数据的见解有助于优化供应链, 通过使用该智能进行编程的智能机器进行仓库物流和车间生产.
大多数工业物联网解决方案侧重于提高高价值资产的效率，而有些解决方案则提高整个供应链的运营效率. 接下来介绍的好处强调了领先企业快速采用 IIoT 背后的纯粹商业逻辑.
采用工业物联网监控的好处
虽然确切的统计数据因来源而异, 制造业等行业的早期工业物联网采用者, 物流和公用事业似乎在几个关键领域受益:
提高正常运行时间: 一些消息来源甚至估计 1-2% 通过预测警报提高资产可用性，通过减少故障和停机时间，每年可为重工业运营商节省数百万美元. 采矿业所有重型机械投资的收益不断增加, 油 & 气体, 由 IIoT 项目监控的航空和公用事业.
更高效率: 根据初步数据，在某些情况下，精细的运营可视性可以实现单位数百分比的潜在劳动力成本节省. 自动化手动报告带来的生产力提升也可能提高效率.
更好的灵活性: 通过工业物联网数据动态适应波动有助于企业更好地应对不确定性. 该技术似乎有望帮助需求预测和产能调整.
增强安全性: IIoT 在工人安全方面的早期应用（例如气体检测和单独工人监控）显示出降低工作场所事故率的希望, 根据行业机构的估计.
显然对于工业公司来说, 考虑到从结果数据流中提取价值的各种途径，连接机械资产的现有投资具有商业意义.
行业 4.0 VS IIoT VS IoT——什么’区别在于?
考虑到互联解决方案的爆炸式普及, 您经常会遇到几个可以互换使用的技术术语. 但物联网之间存在一些明确的区别, 工业物联网和工业 4.0 哪些有助于突出显示:
物联网广泛指的是许多以消费者为中心的工作，例如可穿戴设备, 智能家电, 利用嵌入式传感器和互联网连接的联网车辆等.
IIoT 致力于采用类似的信息技术，专门提高效率并优化前面提到的重工业资产的流程可靠性 – 考虑油田上的钻井设备或工厂车间机械.
行业 4.0 代表了制造业正在进行的数字化转型 – 但由基础 IIoT 构建模块（如设备传感器和围绕生产线数据的分析）推动.
所以总结一下:
物联网是大趋势的保护伞
IIoT 将物联网组件重点应用于预测性维护等工业用例中
行业 4.0 重点关注通过支持 IIoT 的智能工厂和互联流程实现制造子行业的发展
实施工业物联网的挑战
IIoT 听起来很有前途, 大规模采用仍然面临技术和组织障碍，例如:
- 运营技术 (奥特) 团队发现很难使复杂的遗留设备与物联网升级兼容或从传感器读数中检测错误警报. 跨部门密切合作至关重要.
- 对内部风险的担忧, 薄弱的身份验证标准或未加密的数据流阻碍了云迁移，这对于通过企业 IT 参与进行分析整合至关重要. 监管要求也增加了工业物联网数据管理的复杂性.
- 制药设备等某些专业行业在普遍定义 IIoT 硬件和通信标准方面滞后. 缺乏集成框架会增加复杂性和成本.
- 围绕数据科学或完整技术堆栈能力的内部专业知识不足，会减慢进度或增加咨询依赖性. 解决技能差距仍然是一个持续的挑战.
MOKO 如何帮助工业物联网的采用
由于某些技术和其他障碍，许多公司难以从 IIoT 概念验证发展到全面运营. 这就是像 MOKO 这样经验丰富的工业物联网设备制造商的用武之地.
随着结束 200+ 物联网产品包括各种 IIoT 蓝牙资产信标, MOKO 带来了一种以您的用例为中心的敏捷部署方法，而不仅仅是设备支持. 我们的认证工程师实施完全定制的传感器仪器和通信硬件，以发掘特定于您的应用的生产力潜力或成本节约. 我们使您的资产和运营数字化之路更加顺畅.
工业物联网解决方案入门
采用工业物联网的回报不言而喻, 在现有工业环境中奠定技术基础时，仔细的规划和严格的执行在初始阶段至关重要.
以下是要遵循的最佳实践步骤:
- 识别痛点: 绘制当前的运营挑战，例如经常性停机, 供应瓶颈等. 影响预算以明确概述 IIoT 投资旨在改善的内容.
- 量化潜在影响: 通过讨论的工业物联网用例解决优先痛点，围绕可能的效率提升或成本节省构建预测.
- 从小事做起, 扩展性良好: 将初始范围限制为高影响设备或工作流程，而不是复杂的全站点仪器，以便在企业级扩展之前顺利进行试点测试. 首先考虑基于云的试验.
- 监控技术适合: 确认传感器读数准确反映设备状态或操作条件. 相似地, 验证数据流在平台上可靠聚合以提供分析和应用程序.
- 通过早期结果推动采用: 展示快速的运营胜利可以培养利益相关者的信心，以确保获得持续投资，以揭示工业物联网的全部价值, 长期潜力.
在推动传统物理基础设施与现代数字平台连接所需的转变的同时, MOKO 等经验丰富的工业物联网硬件合作伙伴可帮助工业解决方案运营商加快实现价值.
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