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2019年工业物联网的8个趋势

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 来源:城市美女

2019年工业物联网8大趋势

2019年,公司将利用工业制造的进步,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)集成到单一数据模型中的复杂问题,因为他们知道成功管理它的人可以在此过程中击败竞争对手。因此,到2019年,物联网设备和服务的采用率将达到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一些概念验证项目或解决方案预算。

有很多地方需要改进,但制造商,投资者和政府机构选择投资他们的钱在哪里?

根据研究,我们已经确定了将在2019年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。

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解决方案非常具有创新性,我们仍然缺乏与工业4.0计划相关的大部分ROI数据。

例如:

预测性维护是几乎所有近期和即将举行的国际工业4.0会议的热门话题。但制造业的预测分析仍需要数月才能收集到足够的数据。在提供全面的投资回报之前采取行动。

此外,尽管一些制造商已达到预测阶段,但很少有早期采用者能够实现行业认可的分析。

但这种情况即将发生变化。

作为食品饮料,化工和其他大型行业的主要参与者,我们将部署工业物联网解决方案,届时将有更多关于如何在明年的这个时候有效实施这些解决方案的信息。

2.制造业人工智能的兴起

人工智能和工业物联网正在合并,以数字化生产过程,以提高生产力和减少停机时间。正在开发用于制造的机器学习算法,并针对特定的生产线挑战量身定制 - 例如减少生产浪费,提高过程稳定性,最大限度地减少意外停机时间并消除过程干扰。

3.操作技术(OT)数据的语境化

运营技术(OT)和信息技术(IT)已经合并了一段时间,“协作”曾经是目标。许多制造商现在正在推进其运营和信息技术数据,以提高数据驱动洞察的相关性和准确性。

怎么做?

答案是:语境化。

制造商测量正确数据和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运营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上下文化的示例:

食品和饮料制造商将机器学习算法应用于生产线上的操作数据,以找到预测资产故障的模式。

但是,该软件不考虑质量控制测试的警告,也不考虑生产的产品和批次。

因此,食品烤箱可能因特定配方而过热 - 但如果没有配方的背景,机器学习算法将永远不会为生产团队提供准确,可操作的见解。

在未来一年,制造商将通过影响生产环境的流程和业务数据来预算系统,以帮助他们收集行业领先的见解。

4.使用数字双胞胎

24%的实施物联网解决方案的公司使用数字双胞胎来提高安全性和效率 - 根据Gartner的说法,这个数字将继续攀升。

数字双胞胎是物理实体的虚拟副本,通常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,从自动化根本原因分析到质量预测,预测性维护,库存智能和供应链优化。

数字双胞胎最常用于设计,建模和模拟领域,并于2018年成为流行词。

在2019年,我们将看到数字双胞胎的更广泛扩展:在日常运营和流程中,将使用更多数字双胞胎来优化生产流程,而不是单个资产。

这些“完整”的数字双胞胎将集成过程数据,帮助制造商获得更准确的见解,无论是对单个机器的深入研究,还是用于识别和解决制造效率低下的高级流程架构。

5.边缘计算

随着设备在2019年变得越来越强大,越来越多的制造商将利用本地数据处理和人工智能功能,也称为边缘计算。

到2020年,物联网传感器和设备将产生超过507.5ZB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据存储在云中的安全风险。

边缘计算通过分析和存储数据源附近的数据,帮助组织减少与数据分析相关的时间和费用,并提高数据安全性。

想象:

生产线上的多台机器监控机器组件的振动,这可能是每秒数百个数据点。

将所有数据上传到云以进行清理,处理,聚合和分析是多余的。

在边缘计算中,生产线上的每台机器都连接到边缘计算机,以收集,存储和预处理操作技术(OT)数据。

即使在源处执行基本数据分析,线数据也可以汇总到令人难以置信的程度。对于机器学习算法,历史数据和实时数据要少得多,这可以加速发现可能影响从生产到正常运行时间到产品质量的所有事物。

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了数据安全风险。

6.移动工业4.0

5G网络的出现标志着工业物联网(IIoT)应用的广泛采用。

由于5G和其他移动技术的进步,2019年实时工业物联网应用将大幅增加。

7.供应链优化

它曾经是一个纯粹的物流功能,现在有自己的商业模式和优化过程。

与此同时,在线消费趋势极大地改变了客户对按需服务,透明度,速度和效率的期望。供应链4.0是一种满足新需求并通过数字化改变供应链格局的方法。

供应链优化可以并且确实利用了2019年的许多其他行业4.0趋势:数字双胞胎,移动应用和支持人工智能的预测工具。

8.保护工业物联网终端

公司已经投资保护其运营技术(OT)基础设施,其程度与保护IT系统的程度相同。然而,对组织网络安全的明显和当前威胁,加上工业物联网应用的蓬勃发展,面向对象的安全性和工业控制系统安全性将成为制造工厂的主流,无论规模或行业如何。

这并不容易,保护物联网设备或机器将变得越来越困难,因此Microsoft最近发布了物联网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终端,即具有计算能力和网络连接的设备。因此,即使通过向云发送较少数据来保护数据,也会增加终端的风险。

尽管如此,开发智能生产线的好处仍然很明显,对于希望通过人工智能提高生产和运营效率的制造商来说,保护数据不再是问题。

2019年工业物联网预测

我们正在看到越来越多的工业物联网解决方案的部署,这些解决方案正在彻底改变制造业格局,改变客户关系,差异化产品,并推动大规模运营改进,以满足不断增长的生产需求。需求。

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