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IIoT如何实现智能工厂
IIoT如何实现智能工厂
到2022年，全球物联网(IoT)支出将达到1万亿美元1，几乎是2021年市场规模的两倍。然而，令人惊讶的是，导致采用连接技术的不是技术，甚至不是基于Web的服务。相反，HFS Research发现，在接受调查的企业中，工业制造的采用率最高(85%)。
工业制造有众所周知的好处，随着时间的推移作为独立的功能改进被采用，例如生产率优化和增加收集的数据以改善运营洞察力。但随着制造业以更全面的视角将信息技术(IT)基础设施与运营技术(OT)集成以创建智能工厂，制造商可以充分利用这种“工业物联网”(IIoT)推动其行业向前发展的好处。
IIoT可以通过多种方式实现智能工厂（还有一些挑战）。然而，在探索这些之前，有必要回顾一下智能工厂与传统工厂的区别特征。
智能工厂特点
智能工厂最简单的区别是数字信息和物理资产的融合，从而扩展了制造能力。这些网络物理系统(CPS)将额外的传感器和自动化控制集成到制造过程中，从而产生三个主要特征：资产连接性、性能/趋势可见性和操作员自主权。
集成的数字和物理工具将操作员与设备连接起来。这种连接在监视器中为他们提供了设备状态的实时虚拟图像。通过丰富对流程在操作过程中如何运行的洞察，操作员可以更密切地监控流程，同时减少观察机器运行的活动时间，从而提高自主权。
另一个智能工厂的特点是工程师需要解码过程操作的数据收集和必要分析。此外，必须有现场或基于云的服务器来处理和容纳大量数据，而传统基础设施不需要这一功能。
智能工厂的好处
由于其众多优势，IIoT正在推动工业制造中85%的采用率。第一层是制造商通过使用人工智能和机器学习作为其过程的一部分而获得的历史收益：
改进的库存控制——记录对生产流程的洞察可以实现降低库存的双重好处——历史上一个高优先级的关键绩效指标(KPI)——以及更高的弹性/组件可用性（即时(JIT)生产的一个已知缺点） . 分析可以优化平衡，同时降低供应风险。这种改进降低了订单管理和材料处理成本。
通过更高的整体设备效率(OEE)降低生产成本——使用收集的数据和人工智能，智能工厂调整生产流程以最大限度地延长正常运行时间、识别模式并预测需求变化。这种方法还可以优化资产以提高生产和能源效率。
提高质量并降低废品率——在生产过程中收集大量数据使操作员能够深入了解设备生命周期。这种观点使他们能够发现工具磨损的趋势并预测下一个（可能的）故障点。此外，预测性维护降低了维修成本和执行它的停机时间，在考虑运行率和通过精益计划减少过程浪费时，这是一个显着的优势。
通过这三个明显的改进，IIoT通过促进分散化进一步使智能工厂成为可能。通过最近的全球供应链中断，企业转向更垂直整合的模式，以减少供应商资格认证时间并获得对质量和组件交付的控制。随着越来越多的公司在供应链下游实施IIoT工具，将供应商的资产连接到共享网络可以使没有垂直整合的智能工厂受益。
此外，添加此功能可提高供应商与其他公司合作的能力，让新合作伙伴无需进行耗时的质量审核或流程审查即可了解流程功能本身。在整个制造过程中增加 IIoT也有助于创建行业标准，以向公司保证新合作伙伴已正确采用新功能。
IIoT还帮助公司创建新的业务流，例如改进的定制产品和产品——或制造即服务。无论应用程序如何，增加的数据收集和分析都将通过持续改进整个制造过程来提供质量。
最后，将IT与OT集成可以通过利用虚拟模拟在切割物理部件之前加快迭代更改来简化产品开发或流程改进/故障排除计划。
智能工厂挑战
尽管支持IIoT的智能工厂具有众多优势，但企业仍面临一些必须克服的挑战。
首先是添加数据收集和数字处理工具的初始成本。然而，如前所述，这些改进可以降低制造和供应链其他方面的成本，因此业务案例应考虑投资的总体影响，包括模块化数据收集/处理工具以及减少库存和停机时间。
另一个挑战是将新技术与传统基础设施相结合。虽然构建新的集成架构可能更顺畅，但可能并不实用。使用IIoT工具改造工厂应考虑不可协商的因素，例如连接性、网络弹性和网络安全，随着对互联工厂的依赖程度增加，所有这些都变得更加重要。
最后，重要的是增加或收缩技能组合以适当地实施技术，包括预测网络使用量的增加和数据处理能力。
结论
虽然企业在向行业实施颠覆性转变时必须始终克服挑战，但工业制造正在通过近乎普遍采用的IIoT向工业4.0冲刺。因此，制造商可以通过改进的连接性、可见性和自主性来实现优化的库存、更低的运营成本和更高的质量。此外，IIoT提供了向标准化、去中心化、互联供应链发展的机会。随着更快的产品和工艺开发改进，这种最终状态为工业制造创造了一个令人兴奋的转折点。