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編譯：iothome

在2019年，企業(yè)將利用工業(yè)制造領(lǐng)域的進(jìn)步技術(shù)，并采取更大膽的措施來(lái)提高增長(zhǎng)和運(yùn)營(yíng)效率。以下是2019年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的主要趨勢(shì)和預(yù)測(cè)。

毫無(wú)疑問(wèn)，到2022年，全球物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支出預(yù)計(jì)將達(dá)到1.2萬(wàn)億美元(IDC)。

制造商正在尋求解決將所有生產(chǎn)系統(tǒng)(OT和IT數(shù)據(jù)、BI、質(zhì)量管理和生產(chǎn)流程)整合到單一數(shù)據(jù)模型中的復(fù)雜問(wèn)題，因?yàn)樗麄冎滥切┏晒芾硭娜丝梢栽谶@個(gè)過(guò)程中擊敗競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。因此，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和服務(wù)的采用率將在2019年達(dá)到20%(IDC)。

但問(wèn)題不在于“為什么”，而在于“如何”：有許多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案可以解決無(wú)數(shù)的業(yè)務(wù)問(wèn)題，但制造商一次只能為幾個(gè)概念驗(yàn)證項(xiàng)目或解決方案編制預(yù)算。

有這么多可以改進(jìn)的地方，但制造商、投資者和政府機(jī)構(gòu)會(huì)選擇把錢投在哪里?

基于研究，我們已經(jīng)確定了2019年將繼續(xù)發(fā)揮作用的趨勢(shì)。這些是制造商將采取的措施，以更好地管理運(yùn)營(yíng)、提供改進(jìn)的產(chǎn)品和服務(wù)，并使業(yè)務(wù)更加智能化。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的8個(gè)趨勢(shì)

1、超越概念驗(yàn)證

如果2018年是概念驗(yàn)證的一年，那么2019年將是制造商從早期概念驗(yàn)證轉(zhuǎn)向工業(yè)4.0解決方案試點(diǎn)部署的一年，例如預(yù)測(cè)性維護(hù)、數(shù)字雙胞胎和質(zhì)量預(yù)測(cè)。

工業(yè)4.0解決方案是如此新穎，以至于我們?nèi)匀狈εc工業(yè)4.0計(jì)劃相關(guān)的大部分投資回報(bào)率數(shù)據(jù)。

比如：

預(yù)測(cè)性維護(hù)幾乎是所有最近和即將召開的國(guó)際工業(yè)4.0會(huì)議的熱門主題。但制造業(yè)的預(yù)測(cè)分析仍然需要數(shù)月時(shí)間來(lái)收集足夠多的數(shù)據(jù)，以便在提供全面的投資回報(bào)率之前采取行動(dòng)。

此外，雖然一些制造商已經(jīng)達(dá)到了預(yù)測(cè)階段，但很少有早期采用者能夠達(dá)到業(yè)內(nèi)認(rèn)可的分析階段。

但這種情況即將發(fā)生改變。

隨著食品飲料、化工和其他大型行業(yè)的主要參與者部署工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案，明年這個(gè)時(shí)候?qū)?huì)有更多關(guān)于這些解決方案如何有效實(shí)施的信息出現(xiàn)。

2、制造業(yè)中人工智能的興起

人工智能和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)正在融合，使生產(chǎn)流程數(shù)字化，以提高生產(chǎn)力和減少停機(jī)時(shí)間。用于制造業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法正在制定并針對(duì)具體的生產(chǎn)線挑戰(zhàn)量身定做——例如減少生產(chǎn)浪費(fèi)，提高流程穩(wěn)定性，最大限度地減少意外停機(jī)時(shí)間以及消除流程干擾。

3、將操作技術(shù)(OT)數(shù)據(jù)情境化

操作技術(shù)(OT)和信息技術(shù)(IT)已經(jīng)融合一段時(shí)間了，而“協(xié)作”曾經(jīng)是目標(biāo)?，F(xiàn)在許多制造商正在將他們的操作技術(shù)和信息技術(shù)數(shù)據(jù)向前推進(jìn)一步，以提高數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。

怎么做?

答案是：情境化。

制造商衡量正確數(shù)據(jù)并得出準(zhǔn)確結(jié)論的唯一方法是將工廠或生產(chǎn)線環(huán)境中的所有相關(guān)操作數(shù)據(jù)與信息技術(shù)系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)環(huán)境數(shù)據(jù)相結(jié)合。

以下是預(yù)測(cè)性維護(hù)中數(shù)據(jù)情境化的一個(gè)示例：

一家食品和飲料制造商將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于一條生產(chǎn)線上的操作數(shù)據(jù)，以尋找預(yù)測(cè)資產(chǎn)故障的模式。

但是這個(gè)軟件沒有考慮質(zhì)量控制測(cè)試的警告，也沒有考慮正在生產(chǎn)的產(chǎn)品和批次。

因此，食品烤箱可能會(huì)因特定配方而過(guò)熱——但如果沒有配方的背景，機(jī)器學(xué)習(xí)算法將永遠(yuǎn)無(wú)法為生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)提供準(zhǔn)確、可操作的見解。

在接下來(lái)的一年里，制造商將為系統(tǒng)編制預(yù)算，從而通過(guò)影響生產(chǎn)環(huán)境的流程和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，幫助他們收集制造業(yè)卓越的洞察力。

4、使用數(shù)字雙胞胎

實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)解決方案的公司中有24%已經(jīng)使用數(shù)字雙胞胎來(lái)提高安全性和效率——根據(jù)Gartner的說(shuō)法，這個(gè)數(shù)字還將繼續(xù)攀升。

數(shù)字雙胞胎是物理實(shí)體的虛擬副本，通常是實(shí)時(shí)連接到物理實(shí)體。在制造業(yè)中，數(shù)字雙胞胎支持許多工業(yè)4.0解決方案，范圍從自動(dòng)根本原因分析到質(zhì)量預(yù)測(cè)、預(yù)測(cè)性維護(hù)、庫(kù)存智能和供應(yīng)鏈優(yōu)化等。

數(shù)字雙胞胎最常用于設(shè)計(jì)、建模和仿真領(lǐng)域，并在2018年成為時(shí)髦流行語(yǔ)。

在2019年，我們將看到數(shù)字雙胞胎的更廣泛擴(kuò)展：更多的數(shù)字雙胞胎將用于優(yōu)化生產(chǎn)流程，而不是日常運(yùn)營(yíng)和流程中的單個(gè)資產(chǎn)。

這些“完整的”數(shù)字雙胞胎將整合流程數(shù)據(jù)，并幫助制造商獲得更準(zhǔn)確的見解，無(wú)論是深入研究單個(gè)機(jī)器，還是查看高級(jí)流程架構(gòu)，以識(shí)別和解決制造效率低下問(wèn)題。

5、邊緣計(jì)算

隨著設(shè)備在2019年變得更加強(qiáng)大，越來(lái)越多的制造商將利用本地?cái)?shù)據(jù)處理和人工智能的能力，也稱為邊緣計(jì)算。

到2020年，物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備將生成超過(guò)507.5 ZB的數(shù)據(jù)

制造商已經(jīng)在收集數(shù)據(jù)，但通過(guò)云計(jì)算管理數(shù)據(jù)會(huì)給制造商帶來(lái)財(cái)務(wù)壓力——更不用說(shuō)將所有原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云中的安全風(fēng)險(xiǎn)。

邊緣計(jì)算通過(guò)在數(shù)據(jù)源附近分析和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)幫助企業(yè)減少與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的時(shí)間和費(fèi)用，并提高數(shù)據(jù)安全性。

想象一下：

一條生產(chǎn)線上多臺(tái)機(jī)器監(jiān)控機(jī)器組件的振動(dòng)，而這會(huì)是每秒數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

將所有數(shù)據(jù)上傳到云中進(jìn)行清理、處理、聚合和分析是多余的。

在邊緣計(jì)算中，生產(chǎn)線上的每臺(tái)機(jī)器都連接到一臺(tái)邊緣計(jì)算機(jī)，以收集、存儲(chǔ)和預(yù)處理操作技術(shù)(OT)數(shù)據(jù)。

即使是在源頭執(zhí)行基本的數(shù)據(jù)分析處理，也能將生產(chǎn)線數(shù)據(jù)聚合到令人難以置信的程度。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)說(shuō)，歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)要少得多，這加速了發(fā)現(xiàn)可能影響從產(chǎn)量到正常運(yùn)行時(shí)間再到產(chǎn)品質(zhì)量等的一切問(wèn)題。

邊緣計(jì)算還降低了云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的成本，同時(shí)，限制發(fā)送到云的原始生產(chǎn)數(shù)據(jù)也降低了數(shù)據(jù)的安全風(fēng)險(xiǎn)。

6、移動(dòng)工業(yè)4.0

5G網(wǎng)絡(luò)的到來(lái)預(yù)示著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)應(yīng)用的廣泛采用。

由于5G和其他移動(dòng)技術(shù)的進(jìn)步，2019年將會(huì)出現(xiàn)實(shí)時(shí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的大幅增長(zhǎng)。

7、供應(yīng)鏈優(yōu)化

曾經(jīng)純粹是一個(gè)物流功能，現(xiàn)在有了自己的商業(yè)模式和優(yōu)化流程。

與此同時(shí)，在線消費(fèi)趨勢(shì)極大地改變了客戶對(duì)按需服務(wù)、透明度、速度和效率的期望。供應(yīng)鏈4.0是通過(guò)數(shù)字化來(lái)滿足新需求和改變供應(yīng)鏈格局的一種方式。

供應(yīng)鏈優(yōu)化可以并且確實(shí)利用了2019年的許多其他工業(yè)4.0趨勢(shì)：數(shù)字雙胞胎、移動(dòng)應(yīng)用和人工智能支持的預(yù)測(cè)工具。

8、保護(hù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)終端

企業(yè)已經(jīng)在投入資金保護(hù)其操作技術(shù)(OT)基礎(chǔ)設(shè)施，其程度與保護(hù)IT系統(tǒng)相當(dāng)。然而，對(duì)組織網(wǎng)絡(luò)安全的明顯和當(dāng)前威脅，再加上工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的繁榮，將會(huì)看到面向?qū)ο蟀踩凸I(yè)控制系統(tǒng)安全在制造工廠(無(wú)論規(guī)模或行業(yè))成為主流。

這并不容易，保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或機(jī)器將變得越來(lái)越困難，以至于微軟最近發(fā)布了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的最佳實(shí)踐列表。

隨著邊緣計(jì)算的普及，出現(xiàn)了大量新的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)終端，即具有計(jì)算能力和網(wǎng)絡(luò)連接能力的設(shè)備。因此，即使通過(guò)向云端發(fā)送較少數(shù)據(jù)來(lái)保護(hù)數(shù)據(jù)，也會(huì)增加終端的風(fēng)險(xiǎn)。

盡管如此，開發(fā)智能生產(chǎn)線給企業(yè)帶來(lái)的好處也還是顯而易見的，對(duì)于那些希望通過(guò)人工智能提高產(chǎn)量和運(yùn)營(yíng)效率的制造商來(lái)說(shuō)，保護(hù)數(shù)據(jù)已經(jīng)不再是一個(gè)問(wèn)題。

2019年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測(cè)

我們正在看到越來(lái)越多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的部署，這些解決方案正在以數(shù)字化方式徹底改變制造業(yè)格局——改變客戶關(guān)系、差異化產(chǎn)品和推動(dòng)大規(guī)模運(yùn)營(yíng)改進(jìn)，以滿足日益增長(zhǎng)的生產(chǎn)需求。

基于這些趨勢(shì)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)早期采用者從工業(yè)4.0計(jì)劃中獲得收入的可能性是后期采用者的五倍。但請(qǐng)注意——公司必須首先決定他們想為哪些商業(yè)價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素投入精力。只有這樣，他們才能將其數(shù)字戰(zhàn)略與他們的業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致，以便有效地管理、保護(hù)和運(yùn)營(yíng)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和流程。