物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)4.0戰略的關(guān)鍵部分，該戰略致力于創(chuàng )建靈活且互聯(lián)的數字工廠(chǎng)，促進(jìn)系統所有部分之間的通信。

　　物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)4.0戰略的關(guān)鍵部分，該戰略致力于創(chuàng )建靈活且互聯(lián)的數字工廠(chǎng)，促進(jìn)系統所有部分之間的通信。

　　與前三場(chǎng)革命一樣，工業(yè)4.0旨在利用最新技術(shù)改變制造業(yè)。這一次，是先進(jìn)的信息和通信技術(shù)創(chuàng )造了物聯(lián)網(wǎng)。工業(yè)4.0將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能、機器學(xué)習和機器人技術(shù)相結合，以實(shí)現制造業(yè)的數字化。

　　物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)4.0戰略的關(guān)鍵部分，該戰略致力于創(chuàng )建靈活且互聯(lián)的數字工廠(chǎng)，促進(jìn)系統所有部分之間的通信。當今物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數據等技術(shù)的最佳方面是它們的應用范圍。這些技術(shù)適用于工廠(chǎng)車(chē)間以及規劃和管理等其他領(lǐng)域。制造商甚至可以將客戶(hù)和業(yè)務(wù)合作伙伴整合到價(jià)值和業(yè)務(wù)流程中。

　　如您所見(jiàn)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)具有改善制造業(yè)的巨大潛力。如今，幾乎所有工廠(chǎng)都使用自動(dòng)化和機器人。人工智能的使用也在加速，這提高了自動(dòng)化和制造效率。隨著(zhù)制造商尋找擁抱物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0的方法，到2027年，智能制造市場(chǎng)的價(jià)值預計將達到2282億美元。以下是該行業(yè)朝著(zhù)這一目標邁進(jìn)的一些方式。

　　制造自動(dòng)化中的物聯(lián)網(wǎng)

　　網(wǎng)絡(luò )物理系統(CPS)是工業(yè)4.0所設想的智能工廠(chǎng)的核心。CPS是在制造的所有部分使用傳感器和軟件的系統。這些部分可能是機器、車(chē)輛、路線(xiàn)、庫存和廠(chǎng)房本身。傳感器記錄并保存數據，然后由計算機處理以做出決策。這些決策通過(guò)執行器和人機界面(HMI)直接影響物理系統。

　　CPS改進(jìn)了使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的自動(dòng)化機器。常規的自動(dòng)化機器使用該軟件隔離工作。相比之下，CPS收集并與工廠(chǎng)的所有資產(chǎn)和區域共享數據。云計算用于分析這些數據以做出優(yōu)化系統的決策。企業(yè)還可以根據之前的結果使用AI和ML進(jìn)行更智能的優(yōu)化。

　　CPS和IoT相輔相成，打造智能工廠(chǎng)。這些具有競爭力的工廠(chǎng)減少了停機時(shí)間，提高了效率，創(chuàng )造了更好的產(chǎn)品，并提高了生產(chǎn)力。在制造業(yè)中實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)的工廠(chǎng)報告成本降低和質(zhì)量提高。

　　物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0的三大優(yōu)勢

　　預測性維護

　　維護是任何工廠(chǎng)經(jīng)理最頭疼的問(wèn)題。與之相關(guān)的停機時(shí)間和成本可能證明是昂貴的。常規維護的經(jīng)典方法效率低下，增加了機床破損和磨損的風(fēng)險，進(jìn)而增加了成本。

　　預測性維護系統使用物聯(lián)網(wǎng)獲取有關(guān)每個(gè)在役資產(chǎn)的實(shí)時(shí)信息。根據這些信息，系統預測資產(chǎn)維護的時(shí)間。制造工廠(chǎng)具有相互關(guān)聯(lián)的系統，其中有多種因素在起作用。一個(gè)位置的負載、設計和過(guò)程更改會(huì )影響整個(gè)工廠(chǎng)?；谖锫?lián)網(wǎng)的預測性維護和云計算在這種情況下非常有用。該系統使用來(lái)自工廠(chǎng)周?chē)Y產(chǎn)的數據來(lái)預測維護需求。

　　帶有物聯(lián)網(wǎng)的智能維護管理系統也可以使用人工智能和機器學(xué)習。這些可以考慮所有系統對制造的影響，以便隨著(zhù)時(shí)間的推移做出更好的準確預測。

　　預測性維護因其對底線(xiàn)的影響而受到特別關(guān)注。根據麥肯錫的一份報告，預測性維護可以降低10-40%的成本和50%的停機時(shí)間。這些改進(jìn)會(huì )影響工廠(chǎng)效率，甚至會(huì )降低間接成本。為了保持競爭力，明天的數字化工廠(chǎng)將不可避免地發(fā)現預測性維護。

　　智慧物流管理

　　在Covid-19大流行期間，制造業(yè)面臨著(zhù)前所未有的條件，包括社交距離要求、工人短缺和勞動(dòng)力規模限制。所有這些條件都極大地影響了工廠(chǎng)和倉庫。

　　物流是任何企業(yè)的命脈。當多個(gè)行業(yè)的物流面臨挑戰時(shí)，世界遭受了供應鏈中斷。這些巨大的中斷要求向更智能的物流管理邁進(jìn)。

　　工廠(chǎng)可以在物流的許多領(lǐng)域使用物聯(lián)網(wǎng)。從庫存和物料搬運到內部運輸和運輸，物聯(lián)網(wǎng)可以幫助提高物流管理的準確性和效率。物聯(lián)網(wǎng)在這些領(lǐng)域提供幫助的主要方式是通過(guò)資產(chǎn)的實(shí)時(shí)位置和狀況數據。這有助于優(yōu)化使用和庫存庫存、更好的資產(chǎn)跟蹤和材料處理系統，減少事故和資產(chǎn)損失。有關(guān)生產(chǎn)和運輸的信息可以與合作伙伴和客戶(hù)共享。

　　亞馬遜的倉庫使用物聯(lián)網(wǎng)和機器人技術(shù)來(lái)優(yōu)化他們的系統，人類(lèi)與互聯(lián)機器人協(xié)同工作。將人與技術(shù)相結合的方法使亞馬遜成為倉儲領(lǐng)域的領(lǐng)導者。預計其他企業(yè)將遵循他們的成功模式向前發(fā)展。隨著(zhù)工業(yè)4.0的發(fā)展，預計從2021年到2030年，預測性維護市場(chǎng)將以31%的復合年增長(cháng)率增長(cháng)。

　　大數據和云計算

　　實(shí)時(shí)數據收集是數字工廠(chǎng)和采用物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵優(yōu)勢。所有工廠(chǎng)資產(chǎn)上的傳感器收集大量有價(jià)值的數據。這些數據可以提供有關(guān)工廠(chǎng)績(jì)效的重要見(jiàn)解。

　　目前，只有一小部分數據實(shí)際上被用于決策。這些決策可能與生產(chǎn)、庫存水平或預測的變化有關(guān)。借助云計算和大數據，企業(yè)可以從數據中產(chǎn)生無(wú)價(jià)的洞察力。

　　工廠(chǎng)中的物聯(lián)網(wǎng)和CPS可確保您擁有來(lái)自所有系統的數據。云計算將這些數據轉換為有用的信息。通過(guò)可視化和相關(guān)性分析，可以識別問(wèn)題并針對原因創(chuàng )建假設。實(shí)施為解決問(wèn)題而創(chuàng )建的解決方案以檢驗假設。AI用于計算變化的影響和參數的最佳范圍。這種數據流和高級分析有助于解碼復雜的制造流程和系統。

　　數字工廠(chǎng)的未來(lái)：IIoT和工業(yè)4.0

　　IIoT和工業(yè)4.0正在為制造業(yè)創(chuàng )造新的機遇和可能性。數字工廠(chǎng)是制造業(yè)的未來(lái)，早期采用者將具有優(yōu)勢。盡管如此，重要的是要記住，其中許多技術(shù)都在不斷改進(jìn)。企業(yè)必須提前計劃并制定技術(shù)采用戰略以保持競爭力。