制造业中的物联网：今天和未来的应用

制造业中的物联网：今天和未来的应用

物联网 (IoT) 的实施和使用已经改变了行业运营、通信和利用数据的方式，而且这种趋势只会持续增长。据估计，到 2025 年，将有超过 750 亿台 设备通过物联网连接。 

在制造业中，这些变化也在快速发生，曾经发展缓慢的行业现在正在以闪电般的速度实现数字化。2021年制造业市场物联网价值估计为621亿美元，到2030年将增至2003亿美元，2021年至2030年复合年增长率为13.9%。

因此，当今的制造商必须在运营的各个方面保持敏捷，才能在现代市场中保持竞争力。这种对速度的需求，加上物联网技术的进步，引发了制造业的另一场运动——工业物联网 (IIoT)。

IIoT 是物联网技术的下一个阶段，其独特之处在于其应用彻底改变了制造业。寻求竞争优势的制造商只需关注 IIoT 提供的功能即可 — 这些优势影响着从生产线维护和供应商物流到员工工作流程以及提供产品即服务的方方面面。

要实施您自己的 IIoT 解决方案，您必须首先了解工业 IoT 及其改变制造运营的方式。

什么是工业物联网 (IIoT)？

物联网技术存在于我们周围——我们使用的所有互连设备（例如可穿戴技术和虚拟助手）都是通过物联网实现的。那么，工业物联网正在将我们所依赖的数字互连应用于大规模制造业务，虽然风险更高，但回报也更大。

根据TechTarget 的说法，工业物联网可以正式定义为“使用智能传感器和执行器来增强制造和工业流程”。随着制造业从工业 4.0 的自动化功能和互联系统过渡到工业 5.0的增强个性化和认知计算，IIoT 可以被认为是一种更加以人为本的制造方法。

这种方法也称为智能制造，是运营商根据 IIoT 解决方案收集的大数据见解做出更好决策的能力。为此，制造商必须投资于其运营的广泛数字化。支持完全支持工业物联网的运营有四个主要支柱：

• 智能机器配备传感器和软件，可以跟踪和记录数据。
•  可以存储和处理数据的强大云计算机系统。
• 先进的数据分析系统可以理解并利用从系统收集的数据，为制造改进和运营提供信息。
• 受过培训的有价值的员工可以将这些见解运用到工作中，并在确保正常的制造功能方面得到支持。

制造业中工业物联网的采用

嵌入式工业物联网被认为是制造业未来的重要组成部分，为数据货币化等创收战略和设备即服务等新商业模式提供动力。Gartner 预测，到 2023 年，20% 的工业设备制造商将利用远程工业物联网功能，较 2021 年接近零的基数大幅增加。

那么，制造商对当今的工业物联网解决方案有何期望？这是采用完全互联的 IIoT 制造运营的 8 个最大优势。

1. 提高效率
   IIoT 的最大好处是它使制造商能够实现自动化，从而优化其运营效率。机器人和自动化机械可以更高效、更准确地工作，提高生产力并帮助制造商简化其职能。
   
   此外，物理机械可以通过传感器连接到软件，持续监控性能。这使制造商能够更好地了解单个设备以及整个车队的运行性能。
   
   支持工业物联网的数据系统使制造商能够通过以下方式提高运营效率：
   
   • 绕过手动任务和功能，实施自动化、数字化的任务和功能
   • 针对所有制造功能制定数据驱动的决策
   • 从任何地方监控性能 – 在制造车间或数千英里之外
2. 更短的上市时间
   更高的运营效率还可以实现更快、更高效的制造流程。工业物联网解决方案可实现从网络组件到员工的直接通信，从而：
   • 能够更快地做出决策以应对市场波动
   • 提供对供应链运营的更深入见解并缩短对中断的响应时间
   • 识别产品周期中的低效率，从而更好地优化不同的生产线
3. 减少错误
   工业物联网使制造商能够将其业务的几乎每个部分数字化。通过减少手动流程和输入，制造商能够降低与体力劳动相关的最大风险——人为错误。
   
   这不仅仅是操作和制造错误。工业物联网解决方案还可以降低人为错误导致的网络和数据泄露风险。根据世界经济论坛的全球风险报告，95% 的网络安全威胁可追溯到人为错误。支持人工智能和机器学习的程序和机器可以自行完成大部分所需的计算，从而消除了某人犯下简单错误并使制造商的数据面临风险的可能性。
4. 预测性维护
   没有什么比机器停机对制造运营的负面影响更大了。专家估计，制造商平均每年经历 800 小时的设备停机时间，这相当于全行业每年 500 亿美元的计划外费用。是什么导致了制造商无法运营的严重问题？答案很简单——缺乏适当的预测性维护。
   
   当制造领域的维护是被动的而不是主动的时，制造商就会陷入困境，试图找出问题所在、如何修复以及需要花费多少成本。借助工业物联网解决方案支持的预测性维护，所有这些问题都得到缓解。
   
   当机械性能和功能得到一致监控时，制造商可以创建基线。该基线和相应的数据为公司提供了在问题发生之前发现问题所需的信息。然后，他们可以在停机之前安排维护，这对他们有利，因为：
   • 拥有工作所需的零件
   • 事先了解项目的成本，并做好预算
   • 将生产转移到工厂的另一个区域，因此产品配额不受影响
   • 确保机器以最高效率运行
5. 提高安全性：
   功能齐全的工业物联网制造运营所需的所有数据和传感器也有助于增强工作场所安全。当所有 IIoT 传感器协同工作来监控工作场所和员工安全时，“智能制造”正在转变为“智能安全” 。
   
   集成安全系统正在保护车间、生产线和配送中的工人。如果发生事故，设施中的每个人都可以收到警报，操作可以停止，公司领导层可以进行干预并确保事故和事件得到解决。该事件还可以生成有价值的数据，有助于防止将来再次发生。
   
   一些制造商正在利用的一个新选择是在员工中使用可穿戴技术。可穿戴设备从物联网的萌芽阶段起就一直是物联网的一部分，现在才被用于工业物联网运营。
   
   可穿戴设备帮助领导层密切关注员工姿势和周围噪音水平等情况，然后可以改善工作条件并有可能提高绩效。当员工不遵守适当的工作场所安全程序时，他们还可以提醒他们，以便他们纠正自己的行为并确保工作安全。
6. 生产线优化
   如果说工业 4.0 期间工业物联网的最初应用是针对单个机器的优化，那么今天的工业 5.0 则更侧重于优化整个制造流程。IIoT 解决方案可实现整个生产线工作输出的标准化，从而更轻松地优化整个工厂的运营。
   
   例如，假设您有六个工厂，每个工厂都有不同的能力和生产线。工业物联网提供了查看每个工厂的制造流程的功能，使您能够检查机器能力、当前产能和整体可用性等因素。这些见解使您可以更轻松地确定在所有地点生产特定产品的最有效地点，以及如何提高多个地点不同流程的运营效率。
7. 数字孪生
   数字孪生是指通过物联网、人工智能、机器学习和云计算实现的物理对象的精确虚拟副本。借助设备和备件的虚拟副本，工程师和管理人员可以模拟众多流程、进行实验、发现问题并实现所需的结果，而无需冒风险或损坏物理资产。
   
   数字孪生还可以在整个生产线运行时查看整个生产线的整体情况，以便更好地审查效率和性能。通过数字娱乐，您可以深入研究单个机器的表示，或者退后一步以更大的角度了解整个过程。这使您能够看到可能出现性能瓶颈的位置。例如，如果您的供料器速度缓慢，对生产线的数字表示进行审查可能会发现包装系统效率低下。
8. 降低成本
   知识就是力量，通过工业物联网解决方案向制造商提供的知识为他们提供了降低成本和创造更多收入所需的工具。对运营、生产、营销、销售等方面的数据驱动洞察可以引导企业走向盈利方向。 
   
   IIoT 的所有上述好处——预测性维护、更少的错误、改进的质量控制和最大化的效率——都将提高制造商的利润。工业物联网还为制造公司的领导者提供了可以说是最有价值的工具——随时随地的洞察。现在可以从世界任何地方、一年 365 天、24/7
   
   远程监控制造运营。这种对整个制造流程的 360 度视角，以及在客户购买过程中提供的后续服务，是一笔无价的资产。

IIoT 影响的维度

IIoT 并不局限于某一领域。制造物联网解决方案可以对从供应链开始到产品交付的所有领域进行跟踪和资产优化。以下是物联网可以提高可视性的主要领域：

• 车间——如果实施正确，工业物联网可以持续监控生产条件，使操作员能够做出即时数据驱动的决策，以保持设备正常工作并提高产品质量。实时更新还可以帮助管理人员跟踪在危险环境中作业的产业工人的健康状况和位置，并提高他们的安全水平。由于对生产线有更深入的了解，工业物联网可以帮助制定产能和生产规划。

• 现场运营——在现场，工业物联网使运营商能够更好地了解车队性能等大局元素，从而可以更深入地了解产品的整个推出过程，而不仅仅是与单个产品性能相关的数据。IIoT 还支持预测性维护等功能，这是向客户提供托管服务的关键组成部分。虚拟设备监控等其他功能使现场服务人员能够更轻松地充分了解产品的位置和状况，从而缩短对服务呼叫的响应时间并提高客户满意度。

• 供应链——过去几年强调了更加了解供应链中断的重要性。通过在整个供应链的重要节点安装 IIoT 设备，您可以更好地监控供应品和货物的流动，为潜在的中断做好准备。IIoT 设备还能够查看仓库中物品的详细信息或控制产品存储或运输的条件（温度、湿度），确保对任何潜在问题做出快速响应。

• 远程和第三方操作——您接触的第三方服务和供应商越多，优化生产就越复杂。IIoT 允许通过集中式平台监控所有分布式和外包流程。这是确保所有承包商遵守正确流程以及所有生产的产品符合既定标准的最佳方式。

物联网的组成部分

启用物联网解决方案需要一些基本组件，主要包括连接的设备、连接本身、软件平台和您的人员：

• 互联产品——这些是相互连接的单个元素，如设备、安全组件、应用软件、控制器等。您需要决定现场或车间的哪些设备正在收集数据。您还需要确定正在收集哪些数据、使用哪些传感器来收集数据以及驱动设备的人工智能算法。
• 数字通信基础设施——如果数据被困在设备中，那么数据就没有任何用处。需要有一种通过有线或无线连接传输数据的方法。无论是通过封闭网络还是通过互联网发送，传输都需要一致、可靠且实时完成。
• 软件和分析——数据去往何处？收集数据后会发生什么？您需要能够进行大数据存储的可扩展软件平台，能够管理和分析定义的元素以提供特定的见解。拥有强大、适应性强且互联的平台将有助于定义您的托管服务能力。
• 人员– 不要忽视创建设备和开发人工智能的工程师或负责根据收到的数据、见解和报告做出决策的人员。您需要确保每个人都接受过适当的培训来操作和理解系统。

了解工业物联网系统的组成只是一个开始——实施和实现其好处需要解决一些挑战。

工业物联网采用的挑战

我们了解物联网实施挑战的一种方法是查看与我们合作的制造商遇到困难或遇到困难的不同领域。

1. 决定设备——从根本上讲，是决定哪个或哪些设备将收集数据。它是一个全新的设备，还是一个将使用新传感器进行更新的现有设备？这听起来像是一个简单的决定，但从物流到预算等各种因素可能会让它变得复杂。
2. 确定如何收集数据— 一旦选定了设备，您就需要确定如何收集数据。如果您需要向设备添加传感器，它们将如何工作？确定收集哪些类型的信息的算法是什么？如果没有现有的电子设备或可用电源，如何才能以安全、受保护且可靠的方式启用设备？
3. 启用通信— 添加传感器后，如何启用通信？如果附近没有启用 Wi-Fi，或者设备被锁在金属盒内，如何传输数据？您需要一种收集和分析信息以及跟踪序列化数据的方法。
   
   您还需要通过对数据实施有效的保护来优先考虑安全性。制造业是黑客的主要目标，每个互联项目都容易受到网络攻击，包括破坏和知识产权盗窃。
4. 您将如何管理数据——一旦您有能力收集数据，您需要知道您将对其进行管理。系统可扩展吗？系统如何在不中断服务的情况下管理更新或解决问题？如果您习惯使用本地系统，如何转向使用云服务？
   
   所有设备都必须标准化。来自不同供应商的机器可能具有不同的信息、结果、指标等。由于没有通用标准，因此通常很难打破基于供应商或设备的孤岛。
   
   创建满足您的需求的集中式模型和单一观点可能非常具有挑战性，特别是在与遗留系统集成时。如何创建数据建模来解释不同设备类型的差异，而不会造成数据丢失和安全不一致？
5. 了解数据的用途——大多数公司在这一步上都遇到了困难。本质上，您已经完成了所有工作，但现在如何将数据货币化？最初的冲动往往是出售数据，但这是一个短视的解决方案。您的数据可用于开拓新市场、交叉销售其他产品，甚至改变您的整个业务模式。询问如何使用收集到的数据为客户创造价值？
   
   为了获得整个公司的认可，必须了解工业物联网提供的价值。公司常常陷入解决技术问题的困境，而完全专注于对硬件（传感器、网关等）、连接、云存储、管理劳动力、技术支持等的投资。为了准确考虑物联网解决方案并以能够产生良好投资回报率的方式有效实施它们，您需要了解对公司和客户的价值。

尽管还有一些问题需要解决，但了解 IIoT 解决方案可以创造的价值是一项重要的胜利。虽然有些是技术性的，但其他基于公司文化的可能更难克服。

制造业中 IIoT 的示例

我们与一些制造公司合作，这些公司已经成功利用了互联产品。

您希望智能消防车提供商能够启用常见的智能车队管理服务，例如主动标记车辆以获取所需服务以减少停机时间。然而，卡车还包括连接灭火装置和救援设备的装置。这不仅实现了预测性维护，还简化了消防员工作的某些方面，例如调整水压和控制装置。这样一来，卡车上通常需要三名消防员完成的工作就可以由一名消防员来完成，从而腾出人力来扑灭火灾。这是可以积极拯救生命的附加值水平。

另一个例子是一家替代运输燃料供应商，该供应商正在努力整合非接触式维护计划。全国各地约有 560 个无人加油站和 160 名技术人员，延长停机时间日益成为一个问题。该公司需要实施一个系统，使他们能够立即与这些无人系统进行通信，以确保它们高效运行，在更短的时间内从警报到修复，甚至在问题导致车站故障之前发现问题。通过与日立解决方案合作实施其非接触式系统，该公司能够最大限度地增加员工数量，确保问题在第一次通话时就能得到解决，并帮助产生更高的效率和更大的价值。

在此点播网络研讨会中，详细了解我们如何通过互联产品改进您的运营和服务。

日立解决方案和工业物联网解决方案

工业物联网是最大规模的数字化转型，而在日立解决方案，我们拥有引领这一转型的专业知识。我们将与您一起分三个步骤完成此过程：

构建并发现价值

我们首先利用我们的企业知识来帮助您构建和定义您的物联网价值。这超出了基础设施的考虑范围；这是一种合作伙伴关系，旨在了解如何开发业务案例和模型，为所有利益相关者构建投资物联网并加速其采用的价值案例。

通过 Empower 支持物联网基础设施

我们的企业级Empower数据平台提供分析即服务，以支持您监督数据分析的编排和操作。Empower 可以处理数据采集、映射、建模和数据编目等大部分繁重工作，使您能够完全控制信息，从而充分发挥 IIoT 基础设施的价值。

关注行动成果

我们利用我们在企业资产管理、企业机器学习和人工智能解决方案方面的专业知识来帮助您构建行动系统，以便您可以利用数据实现预期的结果。我们将与您合作开发预测维护模型、资产管理和互联现场服务等系统，将您的物联网数据转换为可行的解决方案，以便您从投资中获得全部价值。

如果您想开始实施企业物联网解决方案或想了解有关日立制造的更多信息，请联系我们的团队。

工业物联网常见问题解答

实施工业物联网的基本步骤是什么？

逐步了解确定设备、确定如何收集数据、如何通信数据、数据管理平台的五个构建块，然后（最重要的是）从该数据中获得的价值是什么。

一个经常被忽视的因素是谁将拥有（并因此拥有该数据的权利）。如果数据的合法性没有尽早得到解决，那么一旦数据被第三方出售或使用，这可能会是一场噩梦。 

物联网开发对软件有哪些要求？

虽然您选择的平台可能有所不同，但请了解，现场有大量从您的产品流式传输的数据。所有元素都需要能够轻松扩展，因此云原生服务的使用至关重要。Azure Databricks、Azure Data Lake Storage 和 Azure Data Warehouse 等平台是软件架构的重要组成部分。

我们如何从物联网中获取价值？

确定物联网如何创造价值的最佳方法是与客户交谈。此对话应包括讨论他们的需求和痛点，以便您可以将他们引向正确的数据收集方向。它还可以突出显示他们有兴趣订阅的潜在“即服务”功能。

如何从手动使用物联网数据转向机器学习人工智能？

机器学习人工智能利用已建立的模型来确定它将如何“学习”。训练人工智能模型的方法是使用现有的输入和结果历史记录。如果您没有现有的历史可供借鉴，那么您需要构建自己的模型。