定制需求的增加、客户期望的提高、全球供应链的复杂性以及许多其他挑战促使制造商寻找新的、更具创新性的方法来保持竞争力。为了提高生产力并发现增强制造和供应链运营的新方法，企业正在诉诸数字化转型。CGI的研究报告显示，62%的受访企业已经在实施数字化转型项目。工业物联网(IIOT)是制造业数字化转型的一种方法。工业物联网利用传感器网络收集关键生产数据，并使用云软件将这些数据转化为有价值的见解，从而提高制造运营的效率。1.制造业采用工业物联网的驱动因素Bsquare年度工业物联网成熟度调查（2017年）报告显示，86%的受访者已经采用工业物联网解决方案，其中84%的人认为工业物联网网络非常有效。IIoT解决方案的采用驱动因素包括：降低成本。由于优化的资产和库存管理、减少的设备停机时间、更灵活和高效的能源使用，公司的运营成本显着降低，甚至创造了新的收入来源（例如，智能连接产品允许从销售产品转向销售服务）.麦肯锡估计，到2025年，制造业中的物联网应用预计将产生1.2至3.7万亿美元的年度经济价值。缩短上市时间。更快、更高效的制造和供应链运营可以显着缩短产品周期时间。例如，Harley-Davidson使用物联网技术重新配置其位于宾夕法尼亚州约克的生产设施，并将摩托车生产周期从21天缩短至6小时。大规模定制。大规模定制使企业能够根据特定买家的需求定制产品，同时保持最大产量。其背后的生产过程要求生产的物品种类急剧增加。SKU数量的增加（每个都需要不同的材料和组件）导致库存增加并变得更加多样化。同时，生产操作变得更加复杂：比如说，在生产了20单位的X产品之后，可以立即生产10单位的Y产品。这使得监控制造业务的可用性和库存项目的位置变得很麻烦，在某些情况下甚至是不可行的。工业物联网通过其深思熟虑的预测、车间调度和路由所需的实时数据促进大规模定制。提高安全性。工业物联网有助于确保更安全的工作场所。当与可穿戴设备结合使用时，可以监测工人的健康和可能导致伤害的危险活动。在确保工人安全的同时，工业物联网还解决了潜在危险环境中的安全问题，例如，在石油和天然气行业，工业物联网用于监测输气管道是否泄漏。二。工业物联网影响的三个维度物联网技术正在改变生产系统的构建和运行方式，从而推动数字化转型的三大改进：维度1.车间和现场操作的可见性维度2.制造供应链中可见性的维度3.远程和外包操作的可见性在接下来的章节中，我们将从工业物联网应用的角度详细介绍数字化转型的每个维度并深入探讨它们。维度1.车间和现场操作的可见性工业物联网提供革命性的车间和现场操作可见性，以及灵活控制企业资源的可能性。IIoT技术填补了ERP和MES等系统的空白：依赖手动数据输入和无法使用详细信息（实时设备状态记录、库存物品位置等）。通过为制造商提供实时车间数据，IIoT可以使公司大大提高生产流程的效率。IBM报告称，使用IIoT洞察优化生产流程可以将同一生产线的产量提高20%。使制造商获得更高级别可见性的物联网应用分为两类：支持制造运营的应用支持工业资产管理的应用1.物联网驱动的制造运营根据IDC的一项研究，2016年，支持物联网的价格为102.5美元亿，互联制造业务是任何行业中最大的用例领域。研究人员估计，到2025年，物联网应用推动的运营改进价值每年可能超过4700亿美元。用于制造的物联网应用处理诸如监控和优化设备性能、生产质量控制和人机交互等操作。(1)监测设备利用率ITIF研究报告称，应用物联网监测设备利用率可以提高制造业生产率10%到25%，每年可以创造高达1.8万亿美元的全球经济。2025年的价值。用于监控设备利用率的物联网解决方案为企业提供实时设备利用率指标，从而提供生产过程中每个点发生情况的详细视图。监控设备利用率首先从传感器、SCADA或DCS系统中提取与设备运行参数相关的数据，如运行时间、实际运行速度、产品产量等，实时收集数据并传输到云端进行处理。云聚合数据并将其发展为对设备利用率关键性能指标（TEEP、OEE、设置和调整时间、怠速和小停等）的洞察。数据分析后，结果可视化并通过用户应用程序（网络或移动设备）显示给工厂工人。位于北卡罗来纳州的金属零件制造商BCMachining部署了设备利用率监控解决方案，帮助该公司提高生产率并优化其计算机数控设备的利用率。工业物联网解决方案使用来自设备传感器的实时数据来提供有关设备周期时间、生产零件数量、停机时间等的报告。(2)基于状态监测的产品质量控制产品质量的控制可以通过两种方法进行：在生产周期中检查在制品（WIP），或监测生产设备的状态和校准。尽管基于检查在制品(WIP)的质量控制可以提供更准确的结果（有助于发现较小的缺陷，例如零件对齐的不准确），但仍有某些限制阻碍了此方法的使用：基于质量控制的质量控制WIP检验仅适用于离散制造。由于WIP需要人工检查，费时费力。几乎不可能检查每个WIP，因此此方法仅提供部分视图。第二种方法基于对设备状态和校准的监控，因此范围变化较小——它提供了“好”和“坏”的简单二元分类。它有助于监控生产运营中的瓶颈、识别调整不当和/或性能不佳的设备、及时防止设备损坏等。为了控制生产过程的质量，监测设备校准、机器状态（速度、振动等）和环境条件（温度、湿度等）等参数，以确定它们是否超过正常阈值。（来自物联网家庭网络）如果传感器读数接近可能导致潜在产品缺陷的阈值，质量监控解决方案将查明问题的根源，触发警报，并建议采取缓解措施来修复或调整设备并最大限度地减少低质量产品的生产产品。荷兰造纸公司MaastrichtMill已转向物联网开发，以监控其生产的纸张质量。该公司推出了一个温度和振动传感器网络来监控对纸张质量至关重要的压榨辊的状况，从而帮助公司最大限度地减少劣质纸张的数量。（3）安全监测据国际劳工组织报告，每15秒就有151名工人发生工伤事故。工业物联网解决方案可以帮助企业解决安全问题，每年节省2200亿美元的工伤和疾病成本。在采矿、石油和天然气以及运输等不同行业，工人佩戴RFID标签收集有关其位置的数据，并佩戴可穿戴传感器收集有关其心率、体温、皮肤电反应和其他参数的数据。传感器数据被发送到云端，根据上下文数据（例如来自环境传感器、传统工作计划系统、天气信息等）对其进行分析，以监控异常行为模式并防止工人跌倒、过度劳累和其他伤害，并及时报告安全威胁。为了确保工人的安全，NationWaste正在使用由IBMWatsonIoT提供支持的安全监控解决方案。该解决方案使用一系列传感器，包括用于测量员工活动和跌倒的加速度计、用于帮助监测体温过高和疲劳的热传感器，以及心率测量设备。通过利用安全监控解决方案，NationWaste减少了工伤的数量和严重程度，并将利润率提高了40%。2.物联网在工业资产管理中的应用除了提高运营效率，物联网还可以用来保证资产的合理使用，延长设备的使用寿命，提高可靠性，提供最佳的资产回报率。促进工业资产管理的物联网应用包括：工业资产跟踪库存管理预测性维护（基于状态监测）。据估计，改善资产管理和维护所带来的整体改善价值每年可能超过360亿美元。(1)工业资产追踪根据斑马技术的2017年制造业远景研究报告，基于RFID和物联网的智能资产追踪解决方案有望在2022年之前取代传统的基于电子表格的方法。通过提供准确、实时的企业资产数据、他们的状态、位置和移动，物联网资产管理解决方案消除了员工的跟踪负担（每月节省多达18小时的工作时间）并消除了相关的手动数据输入错误。为了能够跟踪资产，物联网与RFID技术协同工作。每项资产，无论是磁性定位器还是起重机，都贴有RFID作为资产标识符。每个标签都有一个唯一ID，该ID链接到特定资产的数据。ID和对应的资产数据都存储在云端。（来自iothome）资产数据可以包括资产的物理参数、成本、序列号、型号、使用区域等。堆场入口扫描起重机上的标签，并将起重机离开的记录保存到云端的数据库中。同样，当起重机进入建筑工地时，工地入口处的RFID阅读器将扫描标签并更新数据库中的数据。在资产的整个旅程中记录这些数据使技术人员能够实时查看资产的移动方式。除此之外，GPS跟踪器还可用于指示资产的位置。对于可移动资产，资产跟踪解决方案也可用于计算利用率。例如，通过查看推土机等每台可移动设备的使用时间，技术人员可以查明闲置或未充分利用的设备并安排预防性维护。例如，建筑公司VerHalen已转向物联网开发以实施智能资产管理解决方案。员工现在可以使用移动应用程序查看他们所有资产的位置。公司经理可以看到工作现场有多少工具和设备以及谁在操作它们。借助有关工具使用情况和位置的实时数据，企业可以将资产可见性提升到一个新的水平，并节省员工以前花费在手动跟踪和定位工具上的时间。(2)库存管理物联网驱动的库存管理解决方案可帮助制造商自动化库存跟踪和报告，确保持续了解单个库存项目的状态和位置，并优化交货时间。据报道，由于这些改进，智能库存管理解决方案可以帮助企业节省20%到50%的库存成本。领先的高性能聚烯烃泡沫制造商SekisuiAlveoAG实施了基于RFID和工业物联网的库存管理解决方案。当公司生产的成品泡沫被贴上RFID标签时。这使得实时查看库存水平、查找特定库存项目和自动化库存跟踪过程成为可能。(3)预测性维护、状态监测据德勤称，基于工业物联网的预测性维护解决方案有望将工厂设备的维护成本降低40%，到2025年将产生6300亿美元的年经济价值.该解决方案非常受欢迎——55%的企业正在试点预测性维护项目。预测性维护依赖于对设备状态的持续监控并获得有价值的见解。设备装有传感器，可以收集有关其健康和性能参数的数据，例如温度、压力、振动频率等。收集后，来自多个传感器的实时数据将传输到云端，其中传感器读数与元数据（设备型号、配置、操作设置等）、设备使用历史以及从ERP、维护系统和其他来源的数据相结合。所有数据都经过分析、可视化，并通过仪表板或移动应用程序呈现给车间工人。然而，报告和可视化本身远不能预测。为了实现预测，组合数据集通过机器学习算法运行，以查明可能导致设备故障的异常模式。数据科学家使用公认的数据模式作为创建预测模型的基础。该模型经过训练、测试，然后用于识别任何早期问题、预测机器何时可能发生故障、查明导致机器故障的操作条件和使用模式等。一旦发现潜在故障，预测性维护解决方案就会向维护专家发送通知，告知他们潜在的性能下降并推荐缓解措施。VRGroup（一家芬兰铁路公司）实施了一种支持工业物联网的预测性维护解决方案，以提高车厢的可靠性并避免过度维护活动。他们使用来自连接到潜在故障点（轴承、制动盘等）的传感器的数据来实时了解铁轨和机车车辆的状况，并确定故障的早期根本原因。维度2.制造供应链的可见性目前，对于52%的供应链经理来说，端到端的供应链可见性似乎遥不可及。然而，采用物联网驱动的供应链管理解决方案的前景相当乐观：正如IDC预测的那样，到2020年，预计80%的供应链交互将通过基于云的网络进行。据同一消息来源称，向物联网供应链管理解决方案的过渡预计将使供应链生产力提高15%，成本效率提高10%。物联网供应链管理解决方案使制造商能够实时了解供应链中任何一点每个对象的位置、状态和状况。除了监控对象的位置和属性外，物联网还用于监控对象存储和交付的情况。在物联网出现之前，货物的状况只能在货物到达交货点时进行监控。现在可以在途中监控材料、组件和货物的状况，这对于易碎易腐物品（例如药品、食品、玻璃器皿等）的制造商尤为重要。考虑一家使用3PL交付订单的制药公司的示例到配送中心。附在仓库上的传感器监测仓库内的温度，假设，由于冷却系统故障，仓库内的温度开始升高，附在仓库上的温度传感器检测到温度超过阈值，并且然后自动通知制造商，告知运输条件的变化并提醒司机重置冷却系统，从而防止运输的药物变质。维度3，远程和外包运营的可见性高物流成本、日益增长的定制需求、全球供应链的复杂性以及本地人才的缺乏（因此需要外包）都需要地理分布的工厂车间。当一家企业在不同的城市、州或国家建立或外包制造工厂时，它仍必须保持其制造和生产标准（材料测试、工业自动化、预测性维护等）。使用传统方法无法实现的监控，物联网可以监控生产标准的合规性。例如，基于物联网的预测性维护和对潜在故障的及时预测允许提前安排维护活动并消除保留本地维护团队的需要。同样，物联网驱动的利用率监控解决方案可帮助制造商专注于生产运营的效率（通过提供设备的实时效率指标），而无需直接进入车间。物联网促进分布式操作的另一个例子是工业智能连接产品。智能互联产品是复杂的系统，包括硬件、传感器、网络连接、嵌入式智能和云软件。例如，位于德克萨斯州制造分厂的工业智能连接产品允许企业经理（例如加利福尼亚州）访问有关各种微控制器操作的实时数据（例如，转发器的温度变化、铣床主轴的极高转速）等)等)和条件(如温度、振动等)参数。管理人员被告知可能的负载条件和磨损，以及违反标准操作程序的情况。3.中小企业的平等机会物联网通过推动业务和制造流程的改进，为中小企业提供了平等的转型机会。例如，一家在伊利诺伊州和德克萨斯州设有子公司的中型公司在地理上分散，因此面临着与在美国和墨西哥设有子公司的大型企业类似的分布式制造挑战。由于对云计算和通用开源软件的依赖，物联网使中小企业能够实现数字化转型。例如，一家只有50名员工的注塑成型公司实施了基于物联网的状态监控解决方案，使公司能够监控工业机器的健康状况和性能，并在机器可能出现故障时提醒技术人员。（来源物联网家庭网络）这使公司能够预测潜在的设备故障并及时缓解它们以实现24/7生产。这表明，凭借物联网提供的敏捷性和可见性，如果大型企业推迟数字化转型并仅依靠规模经济，它们可能会被中小企业超越。4、采用工业物联网的挑战根据波士顿咨询集团的调查，企业在启动物联网数字化转型计划时面临的最严峻挑战包括投资回报的不确定性、数据安全和隐私问题、缺乏合格的员工以及与遗留系统的集成。其他大问题包括无法进行快速实验和缺乏物联网标准。让我们看看主要挑战：巨大的投资需求和投资回报的不确定性。物联网计划涉及多个投资类别，包括硬件（传感器、网关）、网络连接、云存储、管理人员、技术支持等方面的支出。企业还必须考虑推出新解决方案的速度，以及解决方案开始产生收入需要多长时间。数据安全问题。58%的物联网采用者认为物联网增加了网络攻击的风险（但是，一半的物联网采用者声称他们没有计划来防止安全威胁）。Verizon的《 2017年数据泄露调查报告》确定了42,068起数据泄露事件，该研究发现，在数据泄露方面，没有任何企业或行业是100%安全的。（来自IoT.com）随着物联网设备变得越来越普遍，预计物联网安全威胁的数量将会增加。Gartner预测，所有攻击中有25%将涉及物联网，物联网安全支出将达到5.47亿美元。缺乏合格的工作人员。Inmarsat发现，全球72%的企业缺乏具有物联网部署经验的经理。另有80%的企业员工表示员工缺乏物联网部署技能。另一项研究确定了缺乏的具体技能，包括大数据、嵌入式软件开发、嵌入式电子、IT安全和人工智能方面的经验。这会阻止企业利用物联网解决方案提供的潜力。与运营技术(OT)和遗留系统集成。在制造生态系统中推出物联网解决方案的难点在于安全地集成IT和OT，而不会丢失数据和安全不一致。确保信息技术(IT)和运营技术(OT)之间的无缝融合很困难，因为在过去，这些系统有不同的目标，因此建立在不同的技术和网络之上。如今，以太网协议在机器层面的迅速采用和基于Web的用户界面的迅速普及正在逐渐简化集成过程，但仍有待解决的挑战。总结工业物联网通过维持生产正常运行时间、降低成本和消除浪费来帮助制造公司最大限度地提高生产力。使用物联网数据，制造商可以更好地了解制造和供应链流程，改进需求预测，缩短上市时间并增强客户体验。然而，鉴于IIoT计划的规模和复杂性，成功采用IIoT需要在IIoT应用程序的设计和执行中进行仔细的编排。
