關於工業物聯網和智能製造，企業應該從哪些方面入手？

時間 2019-11-08

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國際數據公司(IDC)的一份報告顯示，預計到2019年，全球物聯網(IoT)支出將達到7450億美圓。預計製造業將引領物聯網投資，而且支出將達到1890億美圓。這一趨勢預示着工業物聯網(IIOT)和智能製造的持續增加。算法

在這篇文章中，咱們將詳細介紹這些概念、製造業能夠從中受益的5大方法，以及幫助您開始使用物聯網智能製造技術的一些指南。安全

什麼是工業物聯網和智能製造?網絡

工業物聯網就是在工業系統中的使用物聯網技術，使機器彼此之間以及與其環境和其餘基礎設施進行通訊，並使其變得自我調節、更加智能化。框架

智能製造是一個與工業物聯網密切相關的概念，它指的是使用物聯網機器來監控(並最終改進)生產流程。機器學習

智能製造和工業物聯網都依賴於從機器和設備中的嵌入式傳感器收集到的數據。這些傳感器能夠測量多種變量數據，如溫度、壓力和溼度，這些數據可用於評估和改進生產流程。若是使用得當且有效，這些數據能夠提供多種好處。性能

工業物聯網幫助製造業實現盈利的5種方式：學習

一、預測性維護優化

製造業中的物聯網傳感器使您可以主動進行維護。數據是實時傳遞的，所以您能夠預測設備什麼時候須要修理。spa

例如，若是溫度超過閾值，您將收到警報，這樣您就能夠在設備實際發生故障以前解決問題。這可使生產流程繼續進行，而不是在發生故障時中止運行。3d

預測性維護優化了資產性能，下降了運營成本，甚至延長了設備的使用壽命。可是，要想最大限度地提升預測性維護的投資回報，您須要知道如下2點：

▲您須要收集哪些數據?有不少數據能夠收集，但您須要哪些呢?您須要測量溫度或振動嗎?有些傳感器能夠收集不太明顯的指標信息，如扭矩或化學水平。明肯定義您須要解決或監控的問題，而後肯定收集適當數據的傳感器類型，以及傳感器安裝的最佳位置。(來源物聯之家網)收集更多數據並不老是最好的。根據您的需求，相對較少、高度定製的傳感器有時是正確的選擇。

▲您將如何分析數據?一旦有了數據，您須要知道如何分析它。這可能涉及複雜的機器學習算法或簡單的分類啓發法。可是，您不能僅僅將數據轉儲到機器學習應用程序中，而後就指望獲得高質量的結果——甚至是有用的結果。必須制定適當的訓練集，以便首先訓練系統。這在某些狀況下很簡單(例如，當溫度上升到必定水平以上時進行監測)，或者可能更復雜，須要外部專家的幫助。無論怎樣，您必須確保數據分析可以產生有價值的看法。

若是您須要定製傳感器，或者不肯定您的數據分析需求，請與具備嵌入式系統和物聯網專業知識的公司合做。

二、節約能源

智能製造有助於監控設備的能耗。您能夠肯定哪些設備是低效的能源消耗者，也能夠比較相似的設備，以肯定是否可能浪費能源(而且須要一些維護)。

能耗數據可用於改善生產計劃，下降整體能耗，並下降相關成本。查明非工做時間浪費的能源也能夠幫助您節省資金。

三、供應鏈和勞動力優化

工業物聯網爲供應鏈的各個方面提供實時信息。高效的實施爲您提供了一幅清晰的畫面，能夠展現材料、設備和產品在整個流程中是如何移動的，以及低效率和瓶頸在哪裏?如何改進它們?

分析這些供應鏈數據是解鎖其效用的關鍵，就像預測性維護同樣。您須要收集正確的數據，並正確使用它，以實現更順暢的供應鏈。

這樣作的好處有不少，包括更好的庫存管理、更低的生產成本和更快的生產時間。您最終會對工廠機器的使用狀況有一個清楚的瞭解，以及您在流程中浪費時間和金錢的地方。

四、節約成本

在咱們關於預防性維護和節能的討論中，咱們已經提到了一些節省成本的機會，可是智能製造還有其餘方法能夠爲您節省成本。

節省成原本自許多方面：

▲下降機器的維護成本(預防性維護比反應性維護便宜)