工业物联网(IIoT)正在改变全球的工业实践。它正在帮助企业利用新技术提高生产力、管理基础设施并更好地实现战略目标，也正被用于帮助制造工厂成长，革新农业实践，简化供应链，并从根本上改变企业经营方式。
自2000年代以来，互联网极大地改变了人们的生活和工作方式。它的一个主要特征是连接性——使人们能够通过聊天、消息、VoIP短信和视频通话进行通信。回想一下20年前的情景，如今互联网确实已经改变了人们的通信方式。
计算机(或更广义的技术)一直是这场变革的核心。技术一直是人类活动的工具，主要是作为途径或渠道，加强了人与人之间的合作，改变了人们讨论问题、分享想法、组织信息、做出决策和相互支持的方式。
但随着IIoT的出现及工业4.0的展开，一种新的趋势正在迅速出现，推动着这场变革的正是计算机和机器之间日益紧密的连接性，还有计算机本身的通信，其结果是网络不再局限于不同人之间的连接。
当然，技术仍然是支持社会目标的工具，不过其性质与过去已有质的不同，主要在于它越来越自主和自给自足。IIoT就是这种现象的一种表现，它已经开始为制造企业带来巨大的机会。
在过去十年中，下面几项新技术使IIoT成为可能：
•更好、更实惠的传感器技术
•无线网络与云基础设施的增长
•大数据分析的进步
传感器可以实时捕捉各类现实世界的测量数据：温度、压力、大小、气候条件等，甚至是无限多种。传感器捕捉原始材料(数据)，供计算机用来建模、监控和优化过程。
无线网络赋能所有这些数据点依赖功能强大的计算机进行整理和处理。云意味着数据几乎可以从世界各地的不同地点即时收集，并发送到任何需要的地方。云计算对于实现数据的潜在价值至关重要。
大数据通过对原始材料(数据)进行分析来识别模式、机会或感兴趣的所有东西。这些数据为机器学习提供了动力，使计算机能够改进流程并触发动作。可以自动化、优化和精简更多工作流。例如，各种反馈(比如，特定的设置调整)几乎可以立即返回到源机器(归功于云)。简而言之，分析使数据具有了可操作性。
工业互联网联盟(ICC)将IIoT系统定义为：“物联网、机器、计算机和人，利用先进的数据分析来实现智能的工业操作，并转化为商业成果。”
请注意其中仍然包含了“人”。虽然IIoT在质量上更先进，但它仍然是一种工具。必须由人适当使用它，才能最大限度地发挥其优势。企业希望转化为什么样的商业成果？他们对于数据分析结果将如何响应？在决定这些事情时人至关重要，而且还需要长远战略和周密规划。
IIoT使制造商变得更加智能，这可以转化为更高的生产力、更高的效率以及其他更好业务目标的实现。因此，许多制造企业数字化转型的一个重要部分就是转向IIoT。
然而，世上并没有任何一种能够适合所有人的通用模型，每个企业都需要确定其嵌入IIoT的方法。例如，有些企业的投资将会比其他企业更多，从而迈出的名列前茅步更大。每个企业都将有不同的基础设施来部署传感器和其他技术，从而每个站点都会带来不同的挑战。
战略目标还将决定历程。一些企业可能专注于提高工厂的产量，而其他企业关注的可能是如何降低运营成本，还有一些企业会把重点放在尽量减少对环境的影响或提高工厂的安全性方面。每个IIoT历程都将是独一无二的。
IIoT可以为制造业带来如下几个主要好处：
实现更高自动化
IIoT的本质是支持转向自动化。它使机器能够承担更多的任务：监控、分析和改善——制造设备和处理所有数据点的计算机之间的反馈回路。
通过这种方式，自动化过程可以响应许多其他要素。工厂的其他地方是否有阻碍？是否存在供应链问题？天气条件的变化是否会对运营产生影响？自动化流程可能会变得更加复杂，并对涉及范围更广的各种要素做出响应。
提高运营效率
IIoT将赋能许多制造流程的优化。这些数据可以准确地描述整个工厂(以及工厂以外)发生的一切。反过来，可以对其进行分析来确定效率。这些信息可以与车间工人共享，或者直接发送到机器设备。
因此，制造作业过程中可以微调其工作的各个方面。例如，可以对能耗、工作速率、原材料消耗和装备设置进行优化。每项优化都代表着潜在的效率和开销的降低。
资产维护
传感器可以实时监控设备性能。可以识别和标记异常数据点，有助于避免导致严重问题。例如，温度或压力传感器可以指示故障；通知操作人员检查并修复有问题的部件。
这种预测性维护现在已很常见，有助于工厂避免停机(由于机器损坏)。此外，发现问题后及时解决，修复用时会更短、成本也会更低。在某些行业，这种预测性监测甚至可以挽救生命。
这样的资产监控也可以支持长期基础设施管理。例如，可以更容易地确定设备何时需要更换或进行更深入的检查。
为工业4.0做好准备
对于世界各地的每一家企业，数字化转型都意味着不同的事情，比如从eFax到网络安全，再到远程作业。但对于任何拥有制造业分支的企业来说，选用什么样的IIoT解决方案，将是其实施历程中的一个关键。对于制造商来说，这将决定企业与工业4.0的本质关系，而对于把联网机器、机器学习、自动化和大数据嵌入到运营中而言，也决定他们能够走多远？
不过可以肯定的是，在21世纪的历程中，这些问题将会越来越多。
(参考原文：The Post-Modern Tech That Will Help Manufacturing Grow）
本文为《电子工程专辑》2023年4月刊杂志文章，版权所有，禁止转载。点击申请免费杂志订阅
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