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工业物联网不仅仅是一个流行词，在第四次工业革命中，互联互通和数据驱动的创新占据主导地位，工业物联网占据了中心地位。它利用联网的传感器、设备和机器来优化工业企业的运营流程。
Grand View Research 预测，23.2 年至 2023 年工业物联网市场的潜在复合年增长率为 2030%，预计规模将超过 $十亿1,693.30 2030通过这一强劲预测解释了为何在经济动荡的背景下，工业物联网 (IIoT) 的采用率在 2023 年仍实现创纪录的增长。如今，大多数工业 4.0 转型都涉及配备互联设备和集成数据分析的智能工厂。本指南将帮助您快速了解工业物联网的现状、实际应用、企业优势以及其中涉及的方方面面。让我们开始吧！
什么是工业物联网或 IIoT
简而言之，工业物联网 (IIoT) 将类似互联网的连接引入工厂车间的机器、运输场的车辆以及其他工业场所的技术，从而释放数据驱动的效率。工业物联网连接的核心原则是：可测量和可监控的，即可优化。工业物联网集成了传感器和连接功能，并将它们直接应用于机械设备、车队车辆和员工工具等工业资产。
想象一下这样一个世界：机器可以无缝通信，海量机器数据可以转化为关于生产质量、设备运行状况、供应链可视性等方面的明智商业洞察。本质上，工业物联网消除了盲点，使物理世界的数据能够被访问，从而实现更智能的工业自动化。
工业物联网如何运作
IIoT 生态系统依赖于三个层面的传感器、连接、数据处理和分析协同工作：
边缘层：由配备工业物联网传感器的机械设备以及物联网网关等硬件组成，这些硬件可以汇总和处理来自工业资产的数据流，然后通过企业网络或公共云进行传输。
平台层：用于接收、存储和分析来自工业现场的海量数据的集中式计算基础设施。本地服务器或云托管的物联网平台提供管理连接设备的功能以及构建自定义应用程序的工具。同时，它还能与 ERP 等传统企业系统实现安全的数据集成。
应用层：指针对特定用例的工业物联网 (IIoT) 软件，通过仪表板和可视化工具呈现捕获的物联网数据。生产线操作员和设施经理利用这些应用程序来跟踪整体设备效率、供应链动态或其他业务重点。
在总体工业物联网架构中，您会发现常见的支持通信系统，如 LPWAN（低功耗广域网 - 想想 NB-IoT 或 LoRaWAN）或 WiFi，它们可在包含重型机械的大型物理空间内提供扩展的无线覆盖。
IIoT架构中的关键技术
随着工业物联网 (IIoT) 部署日趋多样化和复杂化，支持技术组合也在不断发展。以下是现代工业物联网 (IIoT) 技术堆栈中的一些核心组件：
- 传感器：连接到电机、压缩机和生产线等工业设备的传感器为物联网连接模块提供实时数据。这些数据包括温度、压力、湿度、振动、电压等，能够频繁可靠地捕获不同设备的遥测读数。
- 连接协议：通过 Wi-Fi、5G、蓝牙 LE（低能耗）等标准在传感器、网关和平台/应用层之间实现无缝通信的 IT 基础设施。LPWAN 技术涵盖了某些实施的长距离和低功耗要求。
- 云计算基础设施：利用 Azure、AWS 或混合模型的 IaaS 快速扩展托管存储、处理和分析能力。
- 分析和人工智能：通过统计建模、机器学习和人工智能提取见解，以指导预测故障分析、动态调度、有针对性的活动管理等。
这些核心信息技术共同构成了智能工厂、互联产品和自动化供应链中物联网全面实现的关键。
工业物联网 (IIoT) 能做什么？主要用例和应用
在制造业、交通运输业、公用事业和其他工业领域，工业物联网应用正在提升安全性、提高效率，甚至创造新的收入来源。以下是一些最有价值的用例：
预测性维护
基于物联网遥测技术的设备故障早期预警每年可避免数百万美元的停机损失。想想炼油厂的智能泵，或者制造工厂的联网数控机床。
资产跟踪
了解资本设备、车队车辆和货物的实时位置和状态可以提高利用率并改进流程。
供应链追踪
互联物流提高了货运旅程的可视性和资产利用率，同时最大限度地减少了浪费、盗窃等。
劳动力安全
工业人员可穿戴设备通过集成平台监控环境风险或设备操作缺乏足够的培训，从而帮助执行工人安全政策。
能量管理系统
对于公用事业和炼油厂等高能耗设施，IIoT 可以监控使用模式以减少浪费并提高可持续性。
自动化与机器人
来自 IIoT 数据的洞察有助于通过使用该智能编程的智能机器来优化供应链、仓库物流和车间生产。
大多数工业物联网解决方案专注于提升高价值资产的效率，而有些解决方案则致力于提升整个供应链的运营效率。下文将介绍的优势凸显了领先企业快速采用工业物联网背后的纯粹商业逻辑。
采用工业物联网监控的好处
虽然确切的统计数据因来源而异，但制造业、物流业和公用事业等行业的早期 IIoT 采用者似乎在几个关键领域受益：
改进的正常运行时间： 一些消息来源估计，即使预测性警报将资产可用性提高 1-2%，也能通过减少故障和停机时间，为重工业运营商每年节省数百万美元。在受工业物联网 (IIoT) 项目监控的采矿、石油天然气、航空和公用事业领域的所有重型机械投资中，收益都在不断累积。
更高的效率： 根据初步数据，精细的运营可视性在某些情况下可带来个位数百分比的潜在劳动力成本节省。自动化手动报告带来的生产力提升也可能提高效率。
更好的灵活性： 通过工业物联网数据动态适应波动，有助于企业更好地应对不确定性。这项技术似乎有望助力需求预测和产能调整。
增强安全性： 根据行业机构的估计，工业物联网在工人安全方面的早期应用，例如气体检测和单独工人监控，有望降低工作场所的事故率。
显然，对于工业公司而言，考虑到从结果数据流中提取价值的各种途径，连接现有的机械资产投资具有商业意义。
工业 4.0 与 IIoT 与 IoT —— 什么和有什么区别吗？
鉴于互联解决方案的迅猛发展，您经常会遇到一些技术术语被混用的情况。但物联网 (IoT)、工业物联网 (IIoT) 和工业 4.0 之间存在一些明确的区别，值得强调：
物联网广泛指利用嵌入式传感器和互联网连接的大量以消费者为中心的努力，如可穿戴设备、智能家电、联网汽车等。
IIoT 专门用于采用类似的信息技术来提高效率并优化前面提到的重工业资产周围的流程可靠性——想想油田的钻井设备或工厂车间机械。
工业 4.0 代表了制造业正在进行的数字化转型，但其推动力来自于底层 IIoT 构建模块，例如设备传感器和围绕生产线数据的分析。
因此，总而言之：
物联网是大趋势的保护伞
IIoT 将物联网组件集中用于预测性维护等工业用例
工业 4.0 以制造业子行业发展为中心，通过 IIoT 支持的智能工厂和互联流程
实施工业物联网的挑战
尽管工业物联网 (IIoT) 前景光明，但其大规模应用仍然面临技术和组织方面的障碍，例如：
- 运营技术 (OT) 团队发现，保持复杂的传统设备与物联网升级兼容，或检测传感器读数的误报非常困难。跨部门的密切协作至关重要。
- 对内部风险、薄弱的身份验证标准或未加密数据流的担忧，阻碍了通过企业IT参与进行分析整合的关键云迁移。监管要求也增加了工业物联网数据管理的复杂性。
- 某些专业垂直行业，例如制药设备，在统一定义工业物联网硬件和通信标准方面落后。缺乏集成框架会增加复杂性和成本。
- 内部数据科学专业知识或全栈技术能力不足，会拖慢进度或增加咨询依赖。解决技能差距仍然是一个持续的挑战。
MOKO 如何帮助工业物联网的采用
由于技术和其他障碍，许多公司在从工业物联网 (IIoT) 概念验证到全面投入运营的过程中举步维艰。这时，像 MOKO 这样经验丰富的工业物联网设备制造商就大有可为。
拥有超过 200 种物联网产品，包括各种 IIoT蓝牙资产信标MOKO 提供以您的用例为中心的敏捷部署方法，而不仅仅是设备启用。我们经过认证的工程师将根据您的具体应用，为您量身定制传感器仪表和通信硬件，以挖掘生产力潜力或节省成本。我们让您的资产和运营数字化之路更加顺畅。
工业物联网解决方案入门
虽然采用 IIoT 的回报不言而喻，但在现有工业环境中奠定技术基础的初始阶段，周密的规划和严格的执行至关重要。
以下是需要遵循的最佳实践步骤：
- 识别痛点：绘制当前运营挑战，如经常性停机、供应瓶颈等影响预算的问题，以明确概述 IIoT 投资旨在改善哪些方面。
- 量化潜在影响：通过讨论 IIoT 用例来解决优先痛点，围绕可能的效率提升或成本节约进行预测。
- 从小处着手，规模化发展：在企业级扩展之前，为了顺利进行试点测试，初始范围应限制在高影响设备或工作流程，而不是复杂的全站仪表。优先考虑基于云的试验。
- 显示器技术适合：确认传感器读数准确反映设备状态或运行状况。同样，验证数据流可靠地聚合到平台上，以提供给分析和应用程序。
- 通过早期成果推动采用：展示快速的运营胜利可以增强利益相关者的信心，确保持续的投资，从而充分发挥 IIoT 的长期潜力。
在引导将传统物理基础设施与现代数字平台连接起来所需的转变的同时，像 MOKO 这样经验丰富的工业物联网硬件合作伙伴可以帮助工业解决方案运营商加快价值实现时间。
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