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IIoT如何實現智能工廠
IIoT如何實現智能工廠
到2022年，全球物聯網(IoT)支出將達到1萬億美元1，幾乎是2021年市場規模的兩倍。然而，令人驚訝的是，導致采用連接技術的不是技術，甚至不是基于Web的服務。相反，HFS Research發現，在接受調查的企業中，工業制造的采用率最高(85%)。
工業制造有眾所周知的好處，隨著時間的推移作為獨立的功能改進被采用，例如生產率優化和增加收集的數據以改善運營洞察力。但隨著制造業以更全面的視角將信息技術(IT)基礎設施與運營技術(OT)集成以創建智能工廠，制造商可以充分利用這種“工業物聯網”(IIoT)推動其行業向前發展的好處。
IIoT可以通過多種方式實現智能工廠（還有一些挑戰）。然而，在探索這些之前，有必要回顧一下智能工廠與傳統工廠的區別特征。
智能工廠特點
智能工廠最簡單的區別是數字信息和物理資產的融合，從而擴展了制造能力。這些網絡物理系統(CPS)將額外的傳感器和自動化控制集成到制造過程中，從而產生三個主要特征：資產連接性、性能/趨勢可見性和操作員自主權。
集成的數字和物理工具將操作員與設備連接起來。這種連接在監視器中為他們提供了設備狀態的實時虛擬圖像。通過豐富對流程在操作過程中如何運行的洞察，操作員可以更密切地監控流程，同時減少觀察機器運行的活動時間，從而提高自主權。
另一個智能工廠的特點是工程師需要解碼過程操作的數據收集和必要分析。此外，必須有現場或基于云的服務器來處理和容納大量數據，而傳統基礎設施不需要這一功能。
智能工廠的好處
由于其眾多優勢，IIoT正在推動工業制造中85%的采用率。第一層是制造商通過使用人工智能和機器學習作為其過程的一部分而獲得的歷史收益：
改進的庫存控制——記錄對生產流程的洞察可以實現降低庫存的雙重好處——歷史上一個高優先級的關鍵績效指標(KPI)——以及更高的彈性/組件可用性（即時(JIT)生產的一個已知缺點） . 分析可以優化平衡，同時降低供應風險。這種改進降低了訂單管理和材料處理成本。
通過更高的整體設備效率(OEE)降低生產成本——使用收集的數據和人工智能，智能工廠調整生產流程以最大限度地延長正常運行時間、識別模式并預測需求變化。這種方法還可以優化資產以提高生產和能源效率。
提高質量并降低廢品率——在生產過程中收集大量數據使操作員能夠深入了解設備生命周期。這種觀點使他們能夠發現工具磨損的趨勢并預測下一個（可能的）故障點。此外，預測性維護降低了維修成本和執行它的停機時間，在考慮運行率和通過精益計劃減少過程浪費時，這是一個顯著的優勢。
通過這三個明顯的改進，IIoT通過促進分散化進一步使智能工廠成為可能。通過最近的全球供應鏈中斷，企業轉向更垂直整合的模式，以減少供應商資格認證時間并獲得對質量和組件交付的控制。隨著越來越多的公司在供應鏈下游實施IIoT工具，將供應商的資產連接到共享網絡可以使沒有垂直整合的智能工廠受益。
此外，添加此功能可提高供應商與其他公司合作的能力，讓新合作伙伴無需進行耗時的質量審核或流程審查即可了解流程功能本身。在整個制造過程中增加 IIoT也有助于創建行業標準，以向公司保證新合作伙伴已正確采用新功能。
IIoT還幫助公司創建新的業務流，例如改進的定制產品和產品——或制造即服務。無論應用程序如何，增加的數據收集和分析都將通過持續改進整個制造過程來提供質量。
最后，將IT與OT集成可以通過利用虛擬模擬在切割物理部件之前加快迭代更改來簡化產品開發或流程改進/故障排除計劃。
智能工廠挑戰
盡管支持IIoT的智能工廠具有眾多優勢，但企業仍面臨一些必須克服的挑戰。
首先是添加數據收集和數字處理工具的初始成本。然而，如前所述，這些改進可以降低制造和供應鏈其他方面的成本，因此業務案例應考慮投資的總體影響，包括模塊化數據收集/處理工具以及減少庫存和停機時間。
另一個挑戰是將新技術與傳統基礎設施相結合。雖然構建新的集成架構可能更順暢，但可能并不實用。使用IIoT工具改造工廠應考慮不可協商的因素，例如連接性、網絡彈性和網絡安全，隨著對互聯工廠的依賴程度增加，所有這些都變得更加重要。
最后，重要的是增加或收縮技能組合以適當地實施技術，包括預測網絡使用量的增加和數據處理能力。
結論
雖然企業在向行業實施顛覆性轉變時必須始終克服挑戰，但工業制造正在通過近乎普遍采用的IIoT向工業4.0沖刺。因此，制造商可以通過改進的連接性、可見性和自主性來實現優化的庫存、更低的運營成本和更高的質量。此外，IIoT提供了向標準化、去中心化、互聯供應鏈發展的機會。隨著更快的產品和工藝開發改進，這種最終狀態為工業制造創造了一個令人興奮的轉折點。