物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)4.0戰(zhàn)略的關鍵部分，該戰(zhàn)略致力于創(chuàng)建靈活且互聯(lián)的數(shù)字工廠，促進系統(tǒng)所有部分之間的通信。
物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)4.0戰(zhàn)略的關鍵部分，該戰(zhàn)略致力于創(chuàng)建靈活且互聯(lián)的數(shù)字工廠，促進系統(tǒng)所有部分之間的通信。
與前三場革命一樣，工業(yè)4.0旨在利用最新技術改變制造業(yè)。這一次，是先進的信息和通信技術創(chuàng)造了物聯(lián)網(wǎng)。工業(yè)4.0將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能、機器學習和機器人技術相結合，以實現(xiàn)制造業(yè)的數(shù)字化。
物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)4.0戰(zhàn)略的關鍵部分，該戰(zhàn)略致力于創(chuàng)建靈活且互聯(lián)的數(shù)字工廠，促進系統(tǒng)所有部分之間的通信。當今物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術的最佳方面是它們的應用范圍。這些技術適用于工廠車間以及規(guī)劃和管理等其他領域。制造商甚至可以將客戶和業(yè)務合作伙伴整合到價值和業(yè)務流程中。
如您所見，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)具有改善制造業(yè)的巨大潛力。如今，幾乎所有工廠都使用自動化和機器人。人工智能的使用也在加速，這提高了自動化和制造效率。隨著制造商尋找擁抱物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0的方法，到2027年，智能制造市場的價值預計將達到2282億美元。以下是該行業(yè)朝著這一目標邁進的一些方式。
制造自動化中的物聯(lián)網(wǎng)
網(wǎng)絡物理系統(tǒng)(CPS)是工業(yè)4.0所設想的智能工廠的核心。CPS是在制造的所有部分使用傳感器和軟件的系統(tǒng)。這些部分可能是機器、車輛、路線、庫存和廠房本身。傳感器記錄并保存數(shù)據(jù)，然后由計算機處理以做出決策。這些決策通過執(zhí)行器和人機界面(HMI)直接影響物理系統(tǒng)。
CPS改進了使用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的自動化機器。常規(guī)的自動化機器使用該軟件隔離工作。相比之下，CPS收集并與工廠的所有資產(chǎn)和區(qū)域共享數(shù)據(jù)。云計算用于分析這些數(shù)據(jù)以做出優(yōu)化系統(tǒng)的決策。企業(yè)還可以根據(jù)之前的結果使用AI和ML進行更智能的優(yōu)化。
CPS和IoT相輔相成，打造智能工廠。這些具有競爭力的工廠減少了停機時間，提高了效率，創(chuàng)造了更好的產(chǎn)品，并提高了生產(chǎn)力。在制造業(yè)中實施物聯(lián)網(wǎng)的工廠報告成本降低和質量提高。
物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0的三大優(yōu)勢
預測性維護
維護是任何工廠經(jīng)理最頭疼的問題。與之相關的停機時間和成本可能證明是昂貴的。常規(guī)維護的經(jīng)典方法效率低下，增加了機床破損和磨損的風險，進而增加了成本。
預測性維護系統(tǒng)使用物聯(lián)網(wǎng)獲取有關每個在役資產(chǎn)的實時信息。根據(jù)這些信息，系統(tǒng)預測資產(chǎn)維護的時間。制造工廠具有相互關聯(lián)的系統(tǒng)，其中有多種因素在起作用。一個位置的負載、設計和過程更改會影響整個工廠。基于物聯(lián)網(wǎng)的預測性維護和云計算在這種情況下非常有用。該系統(tǒng)使用來自工廠周圍資產(chǎn)的數(shù)據(jù)來預測維護需求。
帶有物聯(lián)網(wǎng)的智能維護管理系統(tǒng)也可以使用人工智能和機器學習。這些可以考慮所有系統(tǒng)對制造的影響，以便隨著時間的推移做出更好的準確預測。
預測性維護因其對底線的影響而受到特別關注。根據(jù)麥肯錫的一份報告，預測性維護可以降低10-40%的成本和50%的停機時間。這些改進會影響工廠效率，甚至會降低間接成本。為了保持競爭力，明天的數(shù)字化工廠將不可避免地發(fā)現(xiàn)預測性維護。
智慧物流管理
在Covid-19大流行期間，制造業(yè)面臨著前所未有的條件，包括社交距離要求、工人短缺和勞動力規(guī)模限制。所有這些條件都極大地影響了工廠和倉庫。
物流是任何企業(yè)的命脈。當多個行業(yè)的物流面臨挑戰(zhàn)時，世界遭受了供應鏈中斷。這些巨大的中斷要求向更智能的物流管理邁進。
工廠可以在物流的許多領域使用物聯(lián)網(wǎng)。從庫存和物料搬運到內部運輸和運輸，物聯(lián)網(wǎng)可以幫助提高物流管理的準確性和效率。物聯(lián)網(wǎng)在這些領域提供幫助的主要方式是通過資產(chǎn)的實時位置和狀況數(shù)據(jù)。這有助于優(yōu)化使用和庫存庫存、更好的資產(chǎn)跟蹤和材料處理系統(tǒng)，減少事故和資產(chǎn)損失。有關生產(chǎn)和運輸?shù)男畔⒖梢耘c合作伙伴和客戶共享。
亞馬遜的倉庫使用物聯(lián)網(wǎng)和機器人技術來優(yōu)化他們的系統(tǒng)，人類與互聯(lián)機器人協(xié)同工作。將人與技術相結合的方法使亞馬遜成為倉儲領域的領導者。預計其他企業(yè)將遵循他們的成功模式向前發(fā)展。隨著工業(yè)4.0的發(fā)展，預計從2021年到2030年，預測性維護市場將以31%的復合年增長率增長。
大數(shù)據(jù)和云計算
實時數(shù)據(jù)收集是數(shù)字工廠和采用物聯(lián)網(wǎng)的關鍵優(yōu)勢。所有工廠資產(chǎn)上的傳感器收集大量有價值的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以提供有關工廠績效的重要見解。
目前，只有一小部分數(shù)據(jù)實際上被用于決策。這些決策可能與生產(chǎn)、庫存水平或預測的變化有關。借助云計算和大數(shù)據(jù)，企業(yè)可以從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生無價的洞察力。
工廠中的物聯(lián)網(wǎng)和CPS可確保您擁有來自所有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。云計算將這些數(shù)據(jù)轉換為有用的信息。通過可視化和相關性分析，可以識別問題并針對原因創(chuàng)建假設。實施為解決問題而創(chuàng)建的解決方案以檢驗假設。AI用于計算變化的影響和參數(shù)的最佳范圍。這種數(shù)據(jù)流和高級分析有助于解碼復雜的制造流程和系統(tǒng)。
數(shù)字工廠的未來：IIoT和工業(yè)4.0
IIoT和工業(yè)4.0正在為制造業(yè)創(chuàng)造新的機遇和可能性。數(shù)字工廠是制造業(yè)的未來，早期采用者將具有優(yōu)勢。盡管如此，重要的是要記住，其中許多技術都在不斷改進。企業(yè)必須提前計劃并制定技術采用戰(zhàn)略以保持競爭力。