2019年工业物联网的8个走向
发布时间：2021-06-12 19:41:27 所属栏目：交互 来源：互联网
导读：在2019年，企业将利用工业制造领域的进步技术，并采取更大胆的措施来提高增长和运营效率。以下是2019年工业物联网的主要趋势和预测。 毫无疑问，到2022年，全球物联网技术支出预计将达到1.2万亿美元(IDC)。 制造商正在寻求解决将所有生产系统(OT和IT数据、BI
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在2019年，企业将利用工业制造领域的进步技术，并采取更大胆的措施来提高增长和运营效率。以下是2019年工业物联网的主要趋势和预测。
毫无疑问，到2022年，全球物联网技术支出预计将达到1.2万亿美元(IDC)。
制造商正在寻求解决将所有生产系统(OT和IT数据、BI、质量管理和生产流程)整合到单一数据模型中的复杂问题，因为他们知道那些成功管理它的人可以在这个过程中击败竞争对手。因此，物联网设备和服务的采用率将在2019年达到20%(IDC)。
但问题不在于“为什么”，而在于“如何”：有许多工业物联网解决方案可以解决无数的业务问题，但制造商一次只能为几个概念验证项目或解决方案编制预算。
有这么多可以改进的地方，但制造商、投资者和政府机构会选择把钱投在哪里?
基于研究，我们已经确定了2019年将继续发挥作用的趋势。这些是制造商将采取的措施，以更好地管理运营、提供改进的产品和服务，并使业务更加智能化。
工业物联网的8个趋势
1. 超越概念验证
如果2018年是概念验证的一年，那么2019年将是制造商从早期概念验证转向工业4.0解决方案试点部署的一年，例如预测性维护、数字双胞胎和质量预测。
工业4.0解决方案是如此新颖，以至于我们仍缺乏与工业4.0计划相关的大部分投资回报率数据。
比如：
预测性维护几乎是所有最近和即将召开的国际工业4.0会议的热门主题。但制造业的预测分析仍然需要数月时间来收集足够多的数据，以便在提供全面的投资回报率之前采取行动。
此外，虽然一些制造商已经达到了预测阶段，但很少有早期采用者能够达到业内认可的分析阶段。
但这种情况即将发生改变。
随着食品饮料、化工和其他大型行业的主要参与者部署工业物联网解决方案，明年这个时候将会有更多关于这些解决方案如何有效实施的信息出现。
2. 制造业中人工智能的兴起
人工智能和工业物联网正在融合，使生产流程数字化，以提高生产力和减少停机时间。用于制造业的机器学习算法正在制定并针对具体的生产线挑战量身定做——例如减少生产浪费，提高流程稳定性，最大限度地减少意外停机时间以及消除流程干扰。
3. 将操作技术(OT)数据情境化
操作技术(OT)和信息技术(IT)已经融合一段时间了，而“协作”曾经是目标。现在许多制造商正在将他们的操作技术和信息技术数据向前推进一步，以提高数据驱动的洞察力的相关性和准确性。
怎么做?
答案是：情境化。
制造商衡量正确数据并得出准确结论的唯一方法是将工厂或生产线环境中的所有相关操作数据与信息技术系统中的业务环境数据相结合。
以下是预测性维护中数据情境化的一个示例：
一家食品和饮料制造商将机器学习算法应用于一条生产线上的操作数据，以寻找预测资产故障的模式。
但是这个软件没有考虑质量控制测试的警告，也没有考虑正在生产的产品和批次。
因此，食品烤箱可能会因特定配方而过热——但如果没有配方的背景，机器学习算法将永远无法为生产团队提供准确、可操作的见解。
在接下来的一年里，制造商将为系统编制预算，从而通过影响生产环境的流程和业务数据，帮助他们收集制造业卓越的洞察力。
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