6大工業物聯網趨勢

“物聯網（IoT）的核心是將設備連接到可協同工作的網絡中。這是設計從單體機器向分段機器轉變的結果。換句話說，物聯網的核心是微處理，將較大的系統分割成各種較小的系統。這樣一來，網絡管理、升級和維護就變得更加容易。

在制造業中，工業物聯網（IIoT）之所以重要，原因有很多。其中最重要的是物聯網分析。制造商需要數據來了解其性能狀況，以及是什么因素導致其性能下降。由此，他們可以做出決策，提高業務效率。通過將 IIoT 系統與人工智能相結合，這一過程甚至可以實現自動化。

不過，重要的是要仔細考慮 IIoT 技術如何應用于您的業務。以創新的方式將各種技術結合在一起，是企業保持競爭力的最佳途徑之一。重要的是要考慮到 2024 年今年現有的制造業物聯網趨勢，以便了解這些技術究竟能如何使您受益。

趨勢一、互聯技術

制造業物聯網技術的最大瓶頸之一是帶寬。網絡中的所有這些設備一次能交換多少數據？可同時傳輸的數據越多，這些系統在替代設置中的速度就越快，效率就越高。網絡速度對于實時應用和邊緣計算的成功至關重要。但是，如果不需要以最快的速度傳輸數據，則可能不需要極高的帶寬。重要的是要評估制造企業的需求，以便選擇最佳方案。

01、有線IIOT解決方案

對于希望將多個物聯網設備連接到網絡中的制造商來說，有線 IIoT 連接是最穩定、最快速的解決方案的最佳選擇。它們使用 EtherCAT、Ethernet/IP 和 Profinet 協議。USB 連接的速度和范圍有限，因此通常使用類別電纜來擴展其范圍。在距離更遠的情況下，光纖電纜可用于連接相距數英里的工業設施。

與無線技術相比，有線解決方案更為成熟，具有公認的可靠性和抗噪能力。不過，這些連接的最大缺點是物理組件。布線可能會占用空間，受到環境限制，而且布線比較費時。有線連接還會增加布線成本。

02、無線IIOT解決方案

就多功能性和易于設置而言，無線連接要有效得多。雖然無線連接本身容易出現不一致的情況，但根據所使用的無線連接類型，這種情況可以得到緩解。2024 年，在制造 IIoT 系統中，有幾種技術正在使用和興起：

藍牙低功耗是一種比 Wi-Fi 和 Zigbee 更高效的技術。它是便攜式電池供電設備的最佳選擇。不過，由于能量限制，一次傳輸的數據較少。此外，藍牙和老式 Wi-Fi 網絡可能會在 2.4 GHz 范圍內受到干擾，從而影響設備的工作。

Zigbee 是另一種連接類型，最適合數據吞吐量較低的電池供電傳感器。它依賴于多個路徑互連的節點。需要一個中央樞紐協調器，這增加了系統的復雜性。

對于工廠中的機器傳感器來說，Wi-Fi 具有更大的潛力。通過 5 GHz 接入點，這些接入點可以為 190 英尺以外的設備提供高速連接。為了提供最大的覆蓋范圍，可以在整個工廠車間布設多個信標。這可能是支持固定位置電纜供電的 IIoT 傳感器的最佳方式。由于不需要額外的通信布線，因此可以簡單地設置 IIoT 傳感器來監控機器。高速 Wi-Fi 連接是 2024 年工廠工業物聯網應用的最佳解決方案之一。

趨勢二、預測性維護和分析

制造中心的故障成本極其高昂。利用人工智能提供的預測性維護，企業可以節省數百萬美元。然而，如果沒有評估機器的高質量數據，工業機器學習算法就無法發揮作用。工業物聯網傳感器可以收集整個機器網絡的數據。這些數據可用于確定哪些機器需要預先安排維護，以及何時需要維護。

這些傳感器還可以測量機器的溫度、振動和用電量，以估計未來潛在的故障點。

趨勢三、自動化質量保證

借助工業物聯網網絡，質量保證監控可以遠程自動完成。這可以大大提高制造企業的生產力和效率。可以發送實時警報，以便更迅速地應對機器意外故障和其他中斷等問題。通過 IIoT 設備進行實時視頻連接還可支持人工智能工作，如自動視覺檢測。這樣，人工智能就能檢測出缺陷，并在缺陷被運走之前將其從裝配線上清除。如果沒有物聯網傳感器和攝像頭為決策過程提供耳目，人工智能驅動的視覺檢測解決方案就不可能實現。

趨勢四、邊緣計算

工業物聯網技術領域最有趣的趨勢之一是邊緣計算。許多行業和企業已轉向將本地設備的處理工作卸載到遠處的服務器上，由服務器代為進行數據處理。雖然這減少了手機或個人電腦等本地設備的處理量，但在時間和帶寬方面成本高昂。邊緣計算的目標恰恰相反，即盡可能將處理工作放在 "邊緣"。

在制造業中，工廠本地邊緣網絡中的幾臺設備可以處理數據，而無需將數據發送到其他地方進行處理。這樣不僅速度更快、效率更高，而且本質上也更安全。由于數據從未離開工廠，因此不存在被第三方攔截或恢復的風險。

具有前瞻性的工業公司通過將邊緣計算和人工智能融合為邊緣人工智能（Edge AI）來利用新的機遇。邊緣人工智能概念允許人工智能計算在物聯網網絡邊緣的用戶附近完成，而不是在云端。這有助于為工業流程帶來實時智能、提高隱私保護和加強網絡安全，同時降低成本并確保生產流程的持續改進。

趨勢五、位置跟蹤

位置跟蹤在制造業中有多種應用，所有這些應用都依賴于工業物聯網技術。眾所周知，GPS 在大多數室外環境中都非常有效，但在室內定位系統和有 GPS 干擾的區域（如高樓林立的密集城市），使用 GPS 則更具挑戰性。室外解決方案通常屬于物流領域，而室內解決方案則屬于制造領域。

實時定位系統（RTLS）基于無線技術，如 Wi-Fi、BLE 信標、UWB 和 RFID。它們可以幫助識別產品在工廠車間的位置，從而監控產品在生產過程中從頭到尾的進展情況。這不僅有助于驗證質量保證，還能為數字雙胞胎應用提供額外的數據支持。

趨勢六、能源優化

你可能曾在某個時候走進一間黑暗的房間，卻發現燈自己打開了。也許一開始看起來不是這樣，但我們可以從動作感應電燈開關中學到很多東西。它們的目標不僅僅是讓我們更容易開燈。它們的根本目標是，如果房間里沒有人，燈就會自動關閉。這與工業物聯網的交叉點是能源優化的概念。我們可以優化工廠的照明，但如何優化其他設備的能耗呢？

能源優化可以通過多種方式實現，包括密切關注溫度控制系統、工業機器等。EIA 的一份報告顯示，到 2020 年，美國總能耗的 33% 可歸因于制造業。能源優化不僅對環境更有利，還能顯著節約成本。

通過使用 IIoT 能源優化傳感器來監控工廠中設備和機器的電氣狀態和使用情況，操作員可以對流程進行微調，并自動優化各種設備的能源使用情況。然而，這只是拼圖的一部分。要創建更環保的制造流程，需要的遠不止物聯網傳感器和電氣數據處理。

制造業物聯網的未來

工業物聯網的未來最終取決于多種因素。去年開始出現的芯片短缺問題至今仍困擾著市場，這限制了企業以更實惠的價格生產設備的數量。

在混亂時期，創新極為重要。雖然芯片短缺使市場擴張變得緊張，但那些能夠利用現有硬件和資源解決問題的企業將在芯片短缺的剩余時間內保持競爭力。芯片短缺結束后，這些企業也將繼續蓬勃發展，從而獲得更多收益。