物聯網和工業4.0在創建未來數字工廠中的作用

吳燕沿

工業物聯網和工業4.0正在為制造業創造新的機遇和可能性，數字工廠是制造業的未來，早期采用者將具有優勢。與前三場工業革命一樣，工業4.0旨在利用最新技術改變制造業，這一次，是先進的信息和通信技術創造了物聯網，工業4.0將物聯網與人工智能、機器學習和機器人技術相結合，以實現制造業的數字化。

物聯網是工業4.0戰略的關鍵部分，該戰略致力于創建靈活且互聯的數字工廠，促進系統所有部分之間的通信。當今物聯網、人工智能和大數據等技術的最佳方面是它們的應用范圍。這些技術適用于工廠車間以及規劃和管理等其他領域。制造商甚至可以將客戶和業務合作伙伴整合到價值和業務流程中。

工業物聯網具有改善制造業的巨大潛力。如今，幾乎所有工廠都使用自動化和機器人。人工智能的使用也在加速，這提高了自動化和制造效率。隨著制造商尋找擁抱物聯網和工業4.0的方法，到2027年，智能制造市場的價值預計將達到2 282億美元。以下是該行業朝著這一目標邁進的一些方式。

制造自動化中的物聯網

網絡物理系統（CPS）是工業4.0所設想的智能工廠的核心。CPS是在制造的所有部分使用傳感器和軟件的系統。這些部分可能是機器、車輛、路線、庫存和廠房本身。傳感器記錄并保存數據，然后由計算機處理以做出決策。這些決策通過執行器和人機界面（HMI）直接影響物理系統。

CPS改進了使用工業物聯網的自動化機器。常規的自動化機器使用該軟件隔離工作，相比之下，CPS收集并與工廠的所有資產和區域共享數據。云計算用于分析這些數據以做出優化系統的決策，企業還可以根據之前的結果使用AI和ML進行更智能的優化。

CPS和IoT相輔相成，打造智能工廠。這些具有競爭力的工廠減少了停機時間，提高了效率，創造了更好的產品，并提高了生產力。報告顯示，在制造業中實施物聯網的工廠成本降低且質量提高。

預測性維護

維護是任何工廠經理最頭疼的問題。與之相關的停機時間和成本可能證明是昂貴的。常規維護的經典方法效率低下，增加了機床破損和磨損的風險，進而增加了成本。

預測性維護系統使用物聯網獲取有關每個在役資產的實時信息。根據這些信息，系統預測資產維護的時間。制造工廠具有相互關聯的系統，其中有多種因素在起作用。一個位置的負載、設計和過程更改會影響整個工廠。基于物聯網的預測性維護和云計算在這種情況下非常有用，該系統使用來自工廠周圍資產的數據來預測維護需求。

帶有物聯網的智能維護管理系統也可以使用人工智能和機器學習。這些可以考慮所有系統對制造的影響，以便隨著時間的推移做出更好的準確預測。

預測性維護因其對底線的影響而受到特別關注。根據麥肯錫的一份報告，預測性維護可以降低1% ～ 40%的成本和50 %的停機時間。這些改進會影響工廠效率，甚至會降低間接成本。為了保持競爭力，明天的數字化工廠將不可避免地使用預測性維護。

智慧物流管理

在新型冠狀病毒大流行期間，制造業面臨著前所未有的困境，包括社交距離要求、工人短缺和勞動力規模限制，所有這些條件都極大地影響了工廠和倉庫。

物流是任何企業的命脈。當多個行業的物流面臨挑戰時，世界遭受了供應鏈中斷，這些巨大的中斷要求向更智能的物流管理邁進。

工廠可以在物流的許多領域使用物聯網。從庫存和物料搬運到內部運輸和運輸，物聯網可以幫助提高物流管理的準確性和效率。物聯網在這些領域提供幫助的主要方式是通過資產的實時位置和狀況數據。這有助于優化使用和庫存、更好的資產跟蹤和材料處理系統，減少事故和資產損失。有關生產和運輸的信息可以與合作伙伴和客戶共享。

亞馬遜的倉庫使用物聯網和機器人技術來優化他們的系統，人類與互聯機器人協同工作。將人與技術相結合的方法使亞馬遜成為倉儲領域的領導者。預計其他企業將遵循它的成功模式向前發展。

隨著工業4.0的發展，預計2021-2030年，預測性維護市場將以31 %的復合年增長率增長。

大數據和云計算

實時數據收集是數字工廠和采用物聯網的關鍵優勢。所有工廠資產上的傳感器收集大量有價值的數據。這些數據可以提供有關工廠績效的重要見解。

目前，只有一小部分數據實際上被用于決策，這些決策可能與生產、庫存水平或預測的變化有關。借助云計算和大數據，企業可以從數據中產生無價的洞察力。

工廠中的物聯網和CPS可確保您擁有來自所有系統的數據。云計算將這些數據轉換為有用的信息。通過可視化和相關性分析，可以識別問題并針對原因創建假設。實施為問題而創建的解決方案以檢驗假設。AI用于計算變化的影響和參數的最佳范圍。這種數據流和高級分析有助于解碼復雜的制造流程和系統。

數字工廠的未來：IIoT和工業4.0

IIoT和工業4.0正在為制造業創造新的機遇和可能性。數字工廠是制造業的未來，早期采用者將具有優勢。盡管如此，重要的是要記住，其中許多技術都在不斷改進。企業必須提前計劃并制定技術采用戰略以保持競爭力。