工业物联网的主要应用场景

发布时间：2017-03-21 作者：Atul Mandvariya 编译：谭欢来源：e-works

关键字：工业物联网应用场景

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物联网已经从一种时髦词汇越来越多的转变为跨越行业部署的各种应用。当工业产业拥抱物联网并建立远程监控和许多其他智能解决方案时，就是我们所熟知的工业物联网（IIoT）或者工业4.0。

物联网已经从一种时髦词汇越来越多的转变为跨越行业部署的各种应用。当工业产业拥抱物联网并建立远程监控和许多其他智能解决方案时，就是我们所熟知的工业物联网（IIoT）或者工业4.0。简言之，工业物联网是通过广泛应用传感器、嵌入式驱动器、软件、无线连接以及信息系统技术从而引发工业产品、运营、价值链和售后服务上产生一系列变革。在制造业领域，工业物联网的应用也称为智能工厂或互联工厂。

工业物联网的起点

工业物联网不仅让生产运营自动化，同时让供应链的各个阶段透明化，从而为提高企业竞争力，促进经济增长。应用工业物联网后，企业能够利用智能技术激励创新，提高产量同时转变劳动力。

根据ARC的一份调查研究结果显示，近三分之一的调查企业正积极使用工业物联网工具或正积极投资即将上线的工业物联网项目。然而12%的调查者虽然已经部署工业物联网的解决方案，但是对工业物联网的应用以及愿景理解仍然十分宽泛。每六个调查者中就有一个不理解工业物联网的概念以及能带来什么帮助。

工业物联网的基础是机器端到端通信（M2M），多年来工业企业一直得益于这项技术。如今机器已经实现了互联网连接，并能收集数据、直接传递数据和进行实时通信。机器端到端通信的进一步发展为工业物联网带来了更好的互操作性和更快的响应速度。

智能工厂和工业物联网用例

互联工厂的理念正逐渐被全球的制造企业所接受：互联网工厂车间和互联机器让生产系统自动运行并为操作员提供实时数据。然而尽管制造企业评价互联工厂所带来的收益众多，但许多行业仍未对此展开部署。

互联工厂的一个重要部件是传感器，它可以增加工厂的互联性和可视性。部署和使用传感器的关键是识别流程和设备所产生的正确数量和正确类型的数据，从而获得有效的分析结果。

随着设备变得越来越互联和智能，可视性和最优化从制造流程延伸到供应链的每个环节。以这种方式，工业4.0不仅可以帮助降低企业成本，还可以利用优化流程生产更高质量的产品，加速上市时间，满足客户需求。未来互联工厂的流程将比当前更具有前瞻性，当问题产生时，相应的解决方案会实时自动出现，甚至利用预测分析技术在问题出现之前就推出解决方案，形成一种自我修复的环境。工业物联网在互联工厂的主要应用包括以下几方面：

资产远程监控

老旧系统中的可编程逻辑控制技器PLC）和基于计算机的控制器因为缺乏与内部系统的连接通常不足以对资产健康进行远程监控和管理。由于对资产的能见度有限，因此企业想要做出快速精准的决策也十分困难。尤其当遇到操作人员在监控现场以外百千公里的情况下，资产的远程监控就变得更加复杂。企业可以通过扩展当前设备和MES/ERP系统和实现互操作性、互联性、获取数据情报，改善设备和流程的监控及优化方式，从而最终加速实现工业4.0。

另一方面，工业物联网通过提高安全性和使用率、改善能源管理和提高保密性，让远程资产监控更易实现。资产健康监控能使车间主管同时监控不同参数，比如制造工厂内部空气质量和有毒气体的产生。由于考虑到员工的健康和安全，监控在石油天然气行业具有非常重要的应用价值。同样远程监控也能够为制药及仓储行业提高对温度的监控力度。

远程监控可以通过遍布工厂安装无线传感器并通过互联网关集成起来实现。这些传感器（监测温度、湿度、噪音和其他重要参数）在云端集成可以实现将数据无缝传输到分析环境中。同时云端数据也可以实现远程访问，以便实时采取进一步行动。

网络监控

随着设备越来越多的通过工业物联网实现了互联，网络监控也成为了制造企业机遇与挑战并存的一个应用领域。实体设备逐渐具备了采集和传输存在数据、使用数据和状态数据等信息的能力。

在挑战方面，随着网络越发混杂，互联设备越来越容易受到网络攻击和系统入侵。因此企业需要建立并部署复杂的监控系统，这些系统需要兼容各种不同的设备并能够检测入侵和故障问题。

而在机遇方面，工业物联网支持的监控系统在监控所有互联设备方面发挥着重要作用。它可以提供工厂车间内各种机器和设备的统一视图。这种系统能支持UDP、 6lowPAN、 IpV6等多种通信协议，能采集更多复杂和大量的数据，并能以富有洞察力的方式呈现给车间的管理人员。

远程诊断和预测性维护

机器正常运行时间以及通过维修计划保证设备正常运行对制造企业来说至关重要。企业缺乏对各种流程和机器所产生数据的监控和评估通常会导致资产性能优化的实施失败，而实现资产性能优化可以减少突发的机器故障。

为了避免这种情况发生，制造业的工业物联网解决方案囊括了互联的传感器、IT系统、数据和实时分析。当今的工业物联网系统能通过收集数据检测到异常模式、并通过发布警告、预测未来故障方式来做更好的维修计划从而让正常运转时间最大化。

目前大多数制造工厂已经开始安装了传感器自动诊断机器用电量和振动级等不同参数。传感器能检测到被监控参数所出现的最轻微的误差，并将数据发送到中央系统，系统会根据数据主动做出智能决策。这些应用在工业设备如喷气发动机、动力涡轮机、铁路机车等能检测到设备老化并降低老化速度，可以解决维修、形态结构和改良方面的问题。随着资产、流程和人员通过工业物联网变得更加互联，制造企业也将改善基本建设支出情况并让维护费用更加合理。

资产实时追踪

资产（包括原材料、工业机械、卡车队、集装箱、最终产品等）的实时追踪，能让企业及时获知设备状态和运行情况。这些有效的信息情报能比以往更加有效防止质量问题，维持库存量和货物安全，优化物流，侦测偷窃等。然而，实时的可视性对资产密集型企业来说也是一项持续性挑战。这种类型企业可以通过将传感器和低成本的互联装置内嵌到所有设备上，以实现资产的实时追踪。

这使得制造企业可以对生产过程中所需要的物料的状态，从原材料接收到成品发货都可以进行有效监控。通过工业物联网的这种解决方案来追溯原材料和机器的去向与状态更容易实现。对资产的实时追踪能够帮助制造企业更有效的进行需求计划，从而把供应中断减少到最小甚至避免中断的发生。同样，更加智能的仓储管理可以提高库存管理效率，帮助企业增加产能。

对在物流领域运营的企业来说，其主要目标是准时并完好的交付货物。对航空货运、海运、仓储和包裹快递等各种不同企业来说，使用传感器和数据驱动技术能够帮助实现部署智能应用，促进优化仓库容量、实现实时跟踪、线路优化、预测性资产维护和改进最后一公里配送等。智能化的车队管理系统帮助企业获得从运营到财务的史无前例的可视性，从而提高客户体验，并帮助企业做出更明智的决策。

企业需要确保工业物联网设备之间能够紧密集成以形成一个紧密网络，从而让机器端到端通信成为可能。云能帮助企业从移动互联端上采集和分析巨量的实时数据。然而现实中企业还需要克服众多组织障碍才能让工业物联网的优势得以显现。让企业部门做好迎接工业物联网的其中一种举措便是实施试点项目。通过首次测试现有系统的充分性，让应用新技术的风险值降到最低。

关于作者：

Atul Mandvariya是Softweb Solutions公司物联网和M2M解决方案的业务经理。他曾帮助多个公司从老旧系统转换到新系统，并帮助他们在价值链上实现物联网优势。

原文链接：https://industrial-iot.com/2016/11/key-use-cases-industrial-internet-things/

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