工業物聯網在智能制造的主要應用場景

工業物聯網已經從一種時髦詞匯越來越多的轉變為跨越行業部署的各種應用。當工業產業擁抱物聯網并建立工業設備聯網進行遠程監控和許多其他工業數據采集解決方案時，就是我們所熟知的工業物聯網（IIoT）或者智能工廠。

簡言之，工業物聯網是通過廣泛應用傳感器、嵌入式驅動器、軟件、無線連接以及信息系統技術從而引發工業產品、運營、價值鏈和售后服務上產生一系列變革。在制造業領域，工業物聯網的應用也稱為智能工廠或互聯工廠。

工業物聯網不僅讓生產運營自動化，同時讓供應鏈的各個階段透明化，從而為提高企業競爭力，促進經濟增長。應用工業物聯網后，企業能夠利用智能技術激勵創新，提高產量同時轉變勞動力。

根據調查研究結果顯示，近三分之一的調查企業正積極使用工業物聯網工具或正積極投資即將上線的工業物聯網項目。然而12%的調查者雖然已經部署工業物聯網的解決方案，但是對工業物聯網的應用以及愿景理解仍然十分寬泛。每六個調查者中就有一個不理解工業物聯網的概念以及能帶來什么幫助。

工業物聯網的基礎是機器端到端通信（M2M），多年來工業企業一直得益于這項技術。如今機器已經實現了互聯網連接，并能收集數據、直接傳遞數據和進行實時通信。機器端到端通信的進一步發展為工業物聯網帶來了更好的互操作性和更快的響應速度。

智能工廠和工業物聯網用例

互聯工廠的理念正逐漸被全球的制造企業所接受：互聯網工廠車間和互聯機器讓生產系統自動運行并為操作員提供實時數據。然而盡管制造企業評價互聯工廠所帶來的收益眾多，但許多行業仍未對此展開部署。

互聯工廠的一個重要部件是傳感器，它可以增加工廠的互聯性和可視性。部署和使用傳感器的關鍵是識別流程和設備所產生的正確數量和正確類型的數據，從而獲得有效的分析結果。

隨著設備變得越來越互聯和智能，可視性和最優化從制造流程延伸到供應鏈的每個環節。以這種方式，工業4.0不僅可以幫助降低企業成本，還可以利用優化流程生產更高質量的產品，加速上市時間，滿足客戶需求。

未來互聯工廠的流程將比當前更具有前瞻性，當問題產生時，相應的解決方案會實時自動出現，甚至利用預測分析技術在問題出現之前就推出解決方案，形成一種自我修復的環境。工業物聯網在互聯工廠的主要應用包括以下幾方面：

資產遠程監控

老舊系統中的可編程邏輯控制技器PLC和基于計算機的控制器因為缺乏與內部系統的連接通常不足以對資產健康進行遠程監控和管理。由于對資產的能見度有限，因此企業想要做出快速精準的決策也十分困難。尤其當遇到操作人員在監控現場以外百千公里的情況下，資產的遠程監控就變得更加復雜。企業可以通過擴展當前設備和MES/ERP系統和實現互操作性、互聯性、獲取數據情報，改善設備和流程的監控及優化方式，從而最終加速實現工業4.0。

另一方面，工業物聯網通過提高安全性和使用率、改善能源管理和提高保密性，讓遠程資產監控更易實現。資產健康監控能使車間主管同時監控不同參數，比如制造工廠內部空氣質量和有毒氣體的產生。由于考慮到員工的健康和安全，監控在石油天然氣行業具有非常重要的應用價值。同樣遠程監控也能夠為制藥及倉儲行業提高對溫度的監控力度。

遠程監控可以通過遍布工廠安裝無線傳感器并通過互聯網關集成起來實現。這些傳感器（監測溫度、濕度、噪音和其他重要參數）在云端集成可以實現將數據無縫傳輸到分析環境中。同時云端數據也可以實現遠程訪問，以便實時采取進一步行動。

網絡監控

隨著設備越來越多的通過工業物聯網實現了互聯，網絡監控也成為了制造企業機遇與挑戰并存的一個應用領域。實體設備逐漸具備了采集和傳輸存在數據、使用數據和狀態數據等信息的能力。

在挑戰方面，隨著網絡越發混雜，互聯設備越來越容易受到網絡攻擊和系統入侵。因此企業需要建立并部署復雜的監控系統，這些系統需要兼容各種不同的設備并能夠檢測入侵和故障問題。

而在機遇方面，工業物聯網支持的監控系統在監控所有互聯設備方面發揮著重要作用。它可以提供工廠車間內各種機器和設備的統一視圖。這種系統能支持UDP、 6lowPAN、 IpV6等多種通信協議，能采集更多復雜和大量的數據，并能以富有洞察力的方式呈現給車間的管理人員。

遠程診斷和預測性維護

機器正常運行時間以及通過維修計劃保證設備正常運行對制造企業來說至關重要。企業缺乏對各種流程和機器所產生數據的監控和評估通常會導致資產性能優化的實施失敗，而實現資產性能優化可以減少突發的機器故障。

為了避免這種情況發生，制造業的工業物聯網解決方案囊括了互聯的傳感器、IT系統、數據和實時分析。當今的工業物聯網系統能通過收集數據檢測到異常模式、并通過發布警告、預測未來故障方式來做更好的維修計劃從而讓正常運轉時間最大化。

目前大多數制造工廠已經開始安裝了傳感器自動診斷機器用電量和振動級等不同參數。傳感器能檢測到被監控參數所出現的最輕微的誤差，并將數據發送到中央系統，系統會根據數據主動做出智能決策。這些應用在工業設備如噴氣發動機、動力渦輪機、鐵路機車等能檢測到設備老化并降低老化速度，可以解決維修、形態結構和改良方面的問題。隨著資產、流程和人員通過工業物聯網變得更加互聯，制造企業也將改善基本建設支出情況并讓維護費用更加合理。

資產實時追蹤

資產（包括原材料、工業機械、卡車隊、集裝箱、最終產品等）的實時追蹤，能讓企業及時獲知設備狀態和運行情況。這些有效的信息情報能比以往更加有效防止質量問題，維持庫存量和貨物安全，優化物流，偵測偷竊等。然而，實時的可視性對資產密集型企業來說也是一項持續性挑戰。這種類型企業可以通過將傳感器和低成本的互聯裝置內嵌到所有設備上，以實現資產的實時追蹤。

這使得制造企業可以對生產過程中所需要的物料的狀態，從原材料接收到成品發貨都可以進行有效監控。通過工業物聯網的這種解決方案來追溯原材料和機器的去向與狀態更容易實現。對資產的實時追蹤能夠幫助制造企業更有效的進行需求計劃，從而把供應中斷減少到最小甚至避免中斷的發生。同樣，更加智能的倉儲管理可以提高庫存管理效率，幫助企業增加產能。

對在物流領域運營的企業來說，其主要目標是準時并完好的交付貨物。對航空貨運、海運、倉儲和包裹快遞等各種不同企業來說，使用傳感器和數據驅動技術能夠幫助實現部署智能應用，促進優化倉庫容量、實現實時跟蹤、線路優化、預測性資產維護和改進最后一公里配送等。智能化的車隊管理系統幫助企業獲得從運營到財務的史無前例的可視性， 從而提高客戶體驗，并幫助企業做出更明智的決策。

企業需要確保工業物聯網設備之間能夠緊密集成以形成一個緊密網絡，從而讓機器端到端通信成為可能。云能幫助企業從移動互聯端上采集和分析巨量的實時數據。

然而現實中企業還需要克服眾多組織障礙才能讓工業物聯網的優勢得以顯現。讓企業部門做好迎接工業物聯網的其中一種舉措便是實施試點項目。通過首次測試現有系統的充分性，讓應用新技術的風險值降到最低。

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