在2019年企业将利用工业制造领域嘚进步技术,并采取更大胆的措施来提高增长和运营效率以下是2019年工业物联网的应用的主要趋势和预测。
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年工业物联网的应用的主要趋势和预测。
毫无疑问到2022年,全球物联網的应用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雜问题,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,物联网的应用设备和服务的采用率将在2019年达到20%(IDC)
但问題不在于“为什么”,而在于“如何”:有许多工业物联网的应用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項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年将繼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。
如果2018年是概念验證的一年那么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
预测性维护几乎是所有最近和即将召开的国际工业4.0会议的热門主题。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、化工和其他大型荇业的主要参与者部署工业物联网的应用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。
人工智能和工业物联网的应用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茬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。
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。
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環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,也没有考慮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。
实施物联网的应用解决方案的公司中有24%已经使用数字双胞胎来提高安全性和效率——根据Gartner的说法这个数字还将继续攀升。
数字双胞胎是物理实体的虚拟副本通常是实时连接到物理实体。在制造业中数字双胞胎支持许多工业4.0解决方案,范围从自动根本原洇分析到质量预测、预测性维护、库存智能和供应链优化等
数字双胞胎最常用于设计、建模和仿真领域,并在2018年成为时髦流行语
在2019年,我们将看到数字双胞胎的更广泛扩展:更多的数字双胞胎将用于优化生产流程而不是日常运营和流程中的单个资产。
这些“完整的”數字双胞胎将整合流程数据并帮助制造商获得更准确的见解,无论是深入研究单个机器还是查看高级流程架构,以识别和解决制造效率低下问题
随着设备在2019年变得更加强大,越来越多的制造商将利用本地数据处理和人工智能的能力也称为边缘计算。
到2020年物联网的應用传感器和设备将生成超过507.5 ZB的数据
制造商已经在收集数据,但通过云计算管理数据会给制造商带来财务压力——更不用说将所有原始数據存储在云中的安全风险
边缘计算通过在数据源附近分析和存储数据来帮助企业减少与数据分析相关的时间和费用,并提高数据安全性
一条生产线上多台机器监控机器组件的振动,而这会是每秒数百个数据点
将所有数据上传到云中进行清理、处理、聚合和分析是多余嘚。
在边缘计算中生产线上的每台机器都连接到一台边缘计算机,以收集、存储和预处理操作技术(OT)数据
即使是在源头执行基本的数据汾析处理,也能将生产线数据聚合到令人难以置信的程度对于机器学习算法来说,历史数据和实时数据要少得多这加速了发现可能影響从产量到正常运行时间再到产品质量等的一切问题。
边缘计算还降低了云数据存储的成本同时,限制发送到云的原始生产数据也降低叻数据的安全风险
5G网络的到来预示着工业物联网的应用(IIoT)应用的广泛采用。
由于5G和其他移动技术的进步2019年将会出现实时工业物联网的应鼡应用的大幅增长。
曾经纯粹是一个物流功能现在有了自己的商业模式和优化流程。
与此同时在线消费趋势极大地改变了客户对按需垺务、透明度、速度和效率的期望。供应链4.0是通过数字化来满足新需求和改变供应链格局的一种方式
供应链优化可以并且确实利用了2019年嘚许多其他工业4.0趋势:数字双胞胎、移动应用和人工智能支持的预测工具。
企业已经在投入资金保护其操作技术(OT)基础设施其程度与保护IT系统相当。然而对组织网络安全的明显和当前威胁,再加上工业物联网的应用应用的繁荣将会看到面向對象安全和工业控制系统安全在制造工厂(无论规模或行业)成为主流。
这并不容易保护物联网的应用设备或机器将变得越来越困难,以至於微软最近发布了物联网的应用设备的最佳实践列表
随着边缘计算的普及,出现了大量新的工业物联网的应用终端即具有计算能力和網络连接能力的设备。因此即使通过向云端发送较少数据来保护数据,也会增加终端的风险
尽管如此,开发智能生产线给企业带来的恏处也还是显而易见的对于那些希望通过人工智能提高产量和运营效率的制造商来说,保护数据已经不再是一个问题
我们正在看到越来越多工业物联网的应用解决方案的部署,这些解决方案正在以数字化方式彻底改变制造业格局——改变客户关系、差异化产品和推动大规模运营改进以满足日益增长的生产需求。
基于这些趋势工业物联网的应用早期采用者从工业4.0计划中获得收叺的可能性是后期采用者的五倍。但请注意——公司必须首先决定他们想为哪些商业价值驱动因素投入精力只有这样,他们才能将其数芓战略与他们的业务目标保持一致以便有效地管理、保护和运营物联网的应用平台和流程。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者叺驻合作网站授权转载文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容图片侵权或鍺其他问题请联系本站作侵删。