在過去的十年間，物聯網（IoT）和工業物聯網（IIoT）一直是制造車間中的重要特征，而且這一趨勢不會很快改變。根據Bsquare的年度調查，有86％的制造企業采用了不同形式的物聯網來增強車間運營。這使得公平地認識到物聯網的日益增長的影響才是公平的，并且使人們質疑它在未來將如何繼續應用。

由于實施物聯網解決方案的責任落在了全球CTO，項目經理和工程師的能力肩上，因此您需要了解以下七件事，更多信息盡在振工鏈。

1.申請是一件事。

盡管存在成千上萬的提供各種物聯網服務和解決方案的供應商，但是在制造企業中，其應用仍然存在很大差異。這些差異的存在是由于企業選擇的應用模式不同。因此，強調理解特定車間內不同的制造變量和數據的重要性。

這意味著隨著邊緣硬件和軟件的進步，從制造設施的最深處捕獲數據變得更加容易，物聯網的未來將由各個企業調整其應用程序來定義。

2.硬件創新將提高采用率。

與大多數技術領域一樣，軟件開發從技術運動的其他相互關聯的方面中脫穎而出。物聯網和物聯網也是如此。盡管忽略硬件開發可能對某些行業有用，但制造業絕對不是其中之一。制造車間中的煙霧，液體，環境壓力和拓撲結構意味著IoT硬件必須耐用，并帶有許多IP代碼才能正常運行。

因此，制造業中物聯網的未來高度依賴于硬件供應商將其整合到IIoT設備開發中的創新。在持續的物聯網淘金熱中，物聯網硬件有望成為眾所周知的“鐵鍬”。一個麥肯錫的研究預計， 隨著對多功能設備需求的增長，物聯網將在未來五年內為硬件制造商創造2000億美元的市場。

3.通過相關技術進行流程優化。

真空中不存在任何技術解決方案。IIoT在生產車間中的引入產生了對因果關系和設施內數據傳輸的更多可見性的需求，以優化制造流程。盡管物聯網設備捕獲數據，但需要適當的分析才能從捕獲的數據中提取適用的業務見解。因此，物聯網實施的下一階段將依靠相互關聯的技術（例如數字孿生和仿真平臺）來實現流程優化。

因此，提供增強的數據分析和業務洞察服務的IIoT平臺將在增強車間內IoT的集成方面發揮重要作用。這意味著決策者必須了解其他相互關聯的技術如何為采用物聯網提供更好的業務案例。

4.預測性維護。

在早期，每個物聯網應用程序列表都附帶有預測性維護，這是物聯網實施的未來方面之一，現在仍然如此。但是有一個轉折。預測性維護的未來將取決于數據的可訪問性和以新方式進行共享。從數百個類似設備訪問外包數據的能力意味著制造商不再需要僅根據其資產產生的數據來進行預測性維護計劃。

因此，制造商可以購買積極主動的預測性維護計劃或政策的新設備或建立新設施。您可能會想到，其好處包括設備壽命的優化，支出的減少以及零件庫存的優化。

5.增強了高級計劃和調度程序。

傳統上，高級計劃和調度計劃依靠離散事件模擬來制定制造周期計劃。因此，即使ERPs或MES供應商夸大其產品以提供供應鏈，生產活動控制（PAC）和實時調度的端到端可見性，情況也并非如此。這是由于從各種來源接收數據的時間滯后會影響交付端到端可見性的能力。

物聯網的增加應用和低延遲通信協議的出現將消除ERP環境中的可見性差距。數字雙胞胎技術的發展以及物聯網產生的連接數據流有望在未來提供準確的實時計劃和調度過程。

6.增強制造工廠的網絡安全性。

根據《2019年制造和分銷報告》，制造工廠面臨的網絡安全威脅每年持續增長。由于一半以上的制造業企業成為數據泄露的受害者，因此需要更有效的威脅修復程序。隨著物聯網的集成，隨著越來越多的數據生成源被添加到車間，這些擔憂也越來越多。但是，隨著與物聯網設備關聯的邊緣計算硬件的引入，隨著數據捕獲和分析的分散化，制造商面臨的安全挑戰將減少。

7.降低制造成本

制造產品的總成本考慮了諸如人工成本，材料成本，間接成本和廢物之類的概念。借助預測性維護，實時高級計劃，流程優化和創新的硬件，制造商將可以減少停機時間，減少庫存浪費以及最佳地利用資金和人力資源。這些物聯網應用程序的最終結果是降低了制造成本并提高了生產率水平。

后續步驟

有興趣采用物聯網或希望從現有物聯網結構中獲得最大收益的制造商必須了解未來，以制定適當的實施計劃。棕地制造商的CTO在制定實施計劃時，可以參考MachineMetrics提供的硬件和軟件IoT產品。另一方面，未開發的設施可以利用MachineMetrics數據存儲庫來更好地了解已安裝的車間IoT資產提供的數據。因此，為您的車間提供應用物聯網以增強特定制造操作所需的知識。