据GlobalIndustryAnalystsInc.称，到2024年，物联网分析市场将达到406亿美元。此外，Statista预测，到2025年，全球市场将达到1.6万亿美元，其中750亿美元到那时正在使用的连接设备。事实上，物联网部署已经在自动驾驶汽车、保险和远程医疗等不同行业获得了巨大的吸引力。食品和饮料行业开始收获物联网技术的回报。随着时间的推移，物联网已经实现了计算和网络与物理过程的集成，以帮助食品制造商解决劳动力短缺问题，主动解决维护问题，更重要的是，提高生产率。然而，在食品和饮料行业仍有更多的自动化用例有待发现。大流行颠覆了食品和饮料行业也就不足为奇了。工厂被迫关闭，而那些仍在营业的工厂被迫解雇许多工人。除了工厂，人们的食品消费模式也开始发生变化。这些事件显然已经转化为更高的食品价格，迫使食品制造商不仅要更新现有技术，还要在他们的设施中应用新的自动化。以下是物联网技术解决食品和饮料行业问题的三种方式。预测性维护与预防性维护尽管两年前爆发的大流行病最初存在摩擦，但食品和饮料行业仍然面临不稳定的供应链和不稳定的消费者需求水平。他们还可以轻松地在这片崎岖的地形中航行。因此，任何制造公司最不需要的就是处理设备故障和计划外停机。幸运的是，通过远程监控进行的新的预测性维护可以及早发现未来的问题，从而延长机器的健康和寿命。在许多方面，技术也与人工智能协同工作。例如，人工智能将预测算法应用于预测维护方法，而物联网是监控机器和设备的技术，比目前的预防保健更有效。这样做也是划算的。德勤的一项研究发现，到2025年，预测性维护可为企业节省6300亿美元。预测性维护的例子在食品和饮料行业不断扩大，但最近我们团队使用手工制作的冷萃咖啡机的工作中出现了一个有趣的例子。一家啤酒厂发现在酿造过程中使用的关键蒸汽锅炉运行不一致。“失火”导致与锅炉集成的其他相邻设备出现零星故障。为了解决这个问题并避免更大规模的故障，他们安装了压力和温度传感器以及下游振动传感器，作为特定案例IoT计划的一部分。传感器显示局部压缩机的压力急剧下降和振动尖峰。在这种情况下，如果不使用技术，咖啡酿造商永远不会发现操作不一致的真正根源。从传感器发送到云端的实时通知允许公司在出现问题时提醒产品员工进行必要的维护，从而避免任何停机时间。通过远程监控提高安全性当人们讨论制造环境中的安全性时，人们通常会想到工人在近距离工作时互相感染COVID-19。虽然这无疑是一个现实世界的问题，但在食品和饮料行业，安全对工人和消费者都非常重要。话虽如此，由于产品的时间敏感性，这些处理易腐烂商品的公司最终会以不同的方式受到影响。因此，供应链问题只会加剧问题。事实上，根据全国饭店协会的数据，超过95%的经营者在2021年经历了关键食品或饮料供应的延误或短缺。此外，公司从传感器和其他物联网技术接收的数据是无价的。例如，监控加工和储存设施内的温度波动对食品和饮料安全至关重要。这些温度直接影响这些产品的质量。了解这一点以及持续劳动力短缺的影响，解释了为什么这些公司希望采取下一步行动并接受工业4.0所提供的功能，例如提高效率和安全性。然而，检索这些数据是阻碍公司实现物联网部署总投资回报率的两个障碍之一。缺乏远程监控的制造商不仅花费不必要的时间来提取有价值的数据，而且还会在不经意间迫使更多员工留在现场，从而产生传输风险，并使这些员工暴露在因机器故障和其他迫在眉睫的故障而造成的损害中。当故障迫在眉睫时，拥有一个强大的监控系统至关重要，该系统可以直接向服务团队发送警报，并通过可操作的数据提供对这些机器的更高级别的整体可见性。释放物联网对企业的真正好处：增加收入虽然防止停机和确保安全至关重要，但当您与食品和饮料行业的企业高管交谈时，了解物联网如何提高他们的收入和底线非常重要然后他们的眼睛真的开始点亮。推动物联网主导的收入增长的圣杯在于数据。如果检索数据是阻碍公司实现物联网部署的全部投资回报率的第一道障碍，那么第二道障碍就是理解这些数据。虽然食品和饮料领域的许多公司都依赖传感器，但他们无法从字面上理解传感器向他们抛出的海量数据。其中一些公司依靠PLC通过数据转储下载来接收数据，但为自己获取数据不仅毫无意义，而且需要最终用户从日常工作中抽出时间来筛选堆积如山的数据。这就是为什么食品制造商、啤酒厂和其他消费品公司正在充分利用物联网，专注于提供简洁、可操作的智能数据以提高生产力。越来越多的“数字双胞胎”，或使用虚拟表示作为实时数字等价物的行为，是将数据过载转化为捕获的数据流的方法。这些数据流可以很容易地指出与基线过程行为的偏差，从而预测潜在的生产力收益。这种可操作的数据为食品和饮料制造商带来了巨大的价值，他们希望通过没有不必要噪音的声音来提供他们的物联网数据。例如，啤酒厂依靠强大的清洁流程来将安全的饮料推向市场。锅炉压力和温度、浊度（啤酒的浑浊度）和就地清洗周期都可以从任何地方连续监控。考虑到这一点，传感器不断监测各种设备的效率，包括水箱、泵、锅炉、冷却器、发电机等。因此，与其仅仅依靠传感器在众多设备上提供大量数据，数字孪生的使用可以帮助将所有这些混乱的数据转化为可操作的商业智能。此外，通过创建数字孪生，这些组织正在构建一个虚拟沙箱来测试非生产环境中的生产变化。
