在2019年，企業(yè)將利用工業(yè)制造領(lǐng)域的進步技術(shù)，并采取更大膽的措施來提高增長和運營效率。以下是2019年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的主要趨勢和預(yù)測。

在2019年，企業(yè)將利用工業(yè)制造領(lǐng)域的進步技術(shù)，并采取更大膽的措施來提高增長和運營效率。以下是2019年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的主要趨勢和預(yù)測。

毫無疑問，到2022年，全球物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支出預(yù)計將達到1.2萬億美元(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)雜問題，因為他們知道那些成功管理它的人可以在這個過程中擊敗競爭對手。因此，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和服務(wù)的采用率將在2019年達到20%(IDC)。

但問題不在于“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數(shù)的業(yè)務(wù)問題，但制造商一次只能為幾個概念驗證項目或解決方案編制預(yù)算。

有這么多可以改進的地方，但制造商、投資者和政府機構(gòu)會選擇把錢投在哪里?

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。這些是制造商將采取的措施，以更好地管理運營、提供改進的產(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個趨勢

1、超越概念驗證

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

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計劃相關(guān)的大部分投資回報率數(shù)據(jù)。

比如：

預(yù)測性維護幾乎是所有最近和即將召開的國際工業(yè)4.0會議的熱門主題。但制造業(yè)的預(yù)測分析仍然需要數(shù)月時間來收集足夠多的數(shù)據(jù)，以便在提供全面的投資回報率之前采取行動。

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

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，明年這個時候?qū)懈嚓P(guān)于這些解決方案如何有效實施的信息出現(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)力和減少停機時間。用于制造業(yè)的機器學習算法正在制定并針對具體的生產(chǎn)線挑戰(zhàn)量身定做——例如減少生產(chǎn)浪費，提高流程穩(wěn)定性，最大限度地減少意外停機時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)融合一段時間了，而“協(xié)作”曾經(jīng)是目標?，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)向前推進一步，以提高數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力的相關(guān)性和準確性。

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)測性維護中數(shù)據(jù)情境化的一個示例：

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

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

因此，食品烤箱可能會因特定配方而過熱——但如果沒有配方的背景，機器學習算法將永遠無法為生產(chǎn)團隊提供準確、可操作的見解。

在接下來的一年里，制造商將為系統(tǒng)編制預(yù)算，從而通過影響生產(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)字雙胞胎來提高安全性和效率——根據(jù)Gartner的說法，這個數(shù)字還將繼續(xù)攀升。

數(shù)字雙胞胎是物理實體的虛擬副本，通常是實時連接到物理實體。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，范圍從自動根本原因分析到質(zhì)量預(yù)測、預(yù)測性維護、庫存智能和供應(yīng)鏈優(yōu)化等。

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

在2019年，我們將看到數(shù)字雙胞胎的更廣泛擴展：更多的數(shù)字雙胞胎將用于優(yōu)化生產(chǎn)流程，而不是日常運營和流程中的單個資產(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確的見解，無論是深入研究單個機器，還是查看高級流程架構(gòu)，以識別和解決制造效率低下問題。

5、邊緣計算

隨著設(shè)備在2019年變得更加強大，越來越多的制造商將利用本地數(shù)據(jù)處理和人工智能的能力，也稱為邊緣計算。

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

制造商已經(jīng)在收集數(shù)據(jù)，但通過云計算管理數(shù)據(jù)會給制造商帶來財務(wù)壓力——更不用說將所有原始數(shù)據(jù)存儲在云中的安全風險。

邊緣計算通過在數(shù)據(jù)源附近分析和存儲數(shù)據(jù)來幫助企業(yè)減少與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的時間和費用，并提高數(shù)據(jù)安全性。

想象一下：

一條生產(chǎn)線上多臺機器監(jiān)控機器組件的振動，而這會是每秒數(shù)百個數(shù)據(jù)點。

將所有數(shù)據(jù)上傳到云中進行清理、處理、聚合和分析是多余的。

在邊緣計算中，生產(chǎn)線上的每臺機器都連接到一臺邊緣計算機，以收集、存儲和預(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。對于機器學習算法來說，歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)要少得多，這加速了發(fā)現(xiàn)可能影響從產(chǎn)量到正常運行時間再到產(chǎn)品質(zhì)量等的一切問題。

邊緣計算還降低了云數(shù)據(jù)存儲的成本，同時，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)的安全風險。

6、移動工業(yè)4.0

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

由于5G和其他移動技術(shù)的進步，2019年將會出現(xiàn)實時工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的大幅增長。

7、供應(yīng)鏈優(yōu)化

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

與此同時，在線消費趨勢極大地改變了客戶對按需服務(wù)、透明度、速度和效率的期望。供應(yīng)鏈4.0是通過數(shù)字化來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)化可以并且確實利用了2019年的許多其他工業(yè)4.0趨勢：數(shù)字雙胞胎、移動應(yīng)用和人工智能支持的預(yù)測工具。

8、保護工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)終端

企業(yè)已經(jīng)在投入資金保護其操作技術(shù)(OT)基礎(chǔ)設(shè)施，其程度與保護IT系統(tǒng)相當。然而，對組織網(wǎng)絡(luò)安全的明顯和當前威脅，再加上工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的繁榮，將會看到面向?qū)ο蟀踩?a target="_blank">工業(yè)控制系統(tǒng)安全在制造工廠(無論規(guī)模或行業(yè))成為主流。

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

隨著邊緣計算的普及，出現(xiàn)了大量新的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)終端，即具有計算能力和網(wǎng)絡(luò)連接能力的設(shè)備。因此，即使通過向云端發(fā)送較少數(shù)據(jù)來保護數(shù)據(jù)，也會增加終端的風險。

盡管如此，開發(fā)智能生產(chǎn)線給企業(yè)帶來的好處也還是顯而易見的，對于那些希望通過人工智能提高產(chǎn)量和運營效率的制造商來說，保護數(shù)據(jù)已經(jīng)不再是一個問題。

2019年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測

我們正在看到越來越多工業(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)品和推動大規(guī)模運營改進，以滿足日益增長的生產(chǎn)需求。

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