【儀表網 行業科普】物聯網(IoT)已經成為游戲規則的改變者，尤其是在工業領域。工業物聯網(IIoT)分析可以讓管理人員了解哪些因素會造成瓶頸、質量控制問題或事故。同時，他們可以確定哪些改進最有可能提高生產率或減少設備停機時間。然而，在工業環境中充分利用IoT，需要人們了解并部署必要的技術，以便在繁忙的環境中釋放數據分析工具的價值。
云計算
當企業開始關注IIoT分析時，他們必須確定如何存儲和訪問已經擁有或即將收集的所有數據。幸運的是，云計算非常適合滿足這些需求以及各方開始認真分析數據后可能出現的其它需求。
一個典型的制造工廠可能擁有數百或數千個相互連接的資產，每個資產都包含決策者可以用來更好地了解任何給定時間所發生的情況的數據。以一家大型消費品包裝公司為例，該公司的管理層希望提高與其幾個全球品牌相關的IoT利用率。這涉及到將280萬臺IoT設備，連接到一個基于云的集中式平臺上。
除了為類似的大型項目提供出色的可擴展性外，云計算還支持分散的工作團隊和站點，允許人們在多個地點連接數據采集設備。舉個例子，該公司的IIoT項目涉及位于97個國家的、通過互聯網連接的產品。因此，該公司選擇的云工具可以處理數十億臺物聯網設備，而且不需要人們參與基礎設施管理。
將云計算納入IIoT數據分析計劃中可以獲得的另一個好處是，授權方可以從任何有互聯網接入的地方登錄，并從其平板電腦、智能手機或電腦中獲取最新統計數據。這種隨時隨地可訪問的能力，支持位于不同地方的專家之間的協作，這可以改進產品設計或過程。在一個案例中，人們通過數據分析制造出的混凝土比同類產品的強度增加約30%，充分展示了協作和正確的方法是如何獲得回報的。
設備傳感器
盡管在實施物聯網之前，制造企業必須考慮其設施的獨特需求，但可以理解的是，許多人會考察其他人已經取得的成就來獲得靈感。許多人隨后意識到，將相互連接的傳感器連接到關鍵設備上，具有重要的商業意義。這樣做可以讓他們收到報警，從而清楚哪些問題可能降低質量，或導致可預防的資產停機。
在一個案例中，一家傳送帶公司部署了IIoT傳感器和一個補充平臺，使客戶能夠進行持續監控。傳送帶最容易磨損，在關鍵運營中錯位或傳送帶損壞，可能會對依賴傳送帶傳送物料的客戶造成嚴重損失，一旦管理層意識到這些問題，他們就做出了這一決定。
其中一項應用是將設備傳感器應用于采礦業傳送帶葉片的監控。硬件收集實時數據，并將與歷史性能信息進行比較，使系統能夠標記異常情況。然后，用戶可以依靠這些數據做出更合適的決策，以保持生產的平穩運行。
持續的數據流還通過幫助管理者確定機器進行離線維護的最佳時間來支持維護計劃。否則，機器可能會發生意外故障，導致時間損失和成本增加。
此外，監測特定特征使人們能夠創建基線，以確定整體設備健康狀況和典型性能。一種常見的方法是進行振動測試，作為預測性維護策略的一部分。連接的傳感器可以分析特定振動的強度或頻率，以識別潛在的異常。然而，環境因素會影響物體的振動程度。幸運的是，傳感器可以揭示影響因素的特征，例如設施的濕度和溫度，從而更容易評估異常振動模式的程度。
人工智能
人工智能無疑將IIoT分析提升到了一個新的水平。這種改進主要得益于人工智能可以從大數據中發現模式，從而讓人們比在沒有技術幫助的情況下更快地得出結論。
客戶訂單表、設備統計數據、社交媒體評論和計算機視覺圖像都能為制造現場提供線索，幫助其在提高總體產量和優化流程的同時加強質量控制措施。然而，如果試圖手動處理所有這些數據，很可能會耗費大量的時間和人力。人工智能算法可以更高效地進行數據處理，對于擁有龐大且不斷增長的信息庫的企業來說，這是理想的選擇。
許多人工智能應用是其它技術的有益補充。例如，人們越來越普遍地使用人工智能驅動的設備傳感器。當將數據轉移到云端進行處理時，還可以使用邊緣計算基礎設施來大大縮短傳輸距離。一些兼容的邊緣設備甚至具有內置的處理功能，從而可以加強敏感數據的安全性。
聊天機器人
一些人還研究了生成式人工智能如何完善這些用例。這是一種超越傳統的人工智能，允許人們使用自然語言與工具進行交互，類似于與朋友或同事的交談。目前許多最受歡迎的商業生成式人工智能工具都是聊天機器人。
在一個案例中，員工使用客戶糾正措施請求中的信息，這些信息涉及沒有必要材料批號的焊條。他們請求聊天機器人提供五個問題，以便企業可以用這些問題來確定該問題的根本原因。
該工具回復的問題采用了眾所周知的 “五個為什么 ”技術，有助于有效地解決問題。它包括提出幾個逐漸接近問題核心的問題。例如，聊天機器人提出的第一個問題是，為什么焊條的數量不夠。第五個也是最后一個問題是，該公司為何沒有遵循能夠確保相關方添加數字標識符的流程。
幾乎可以肯定，該公司有一個既定的系統在某個時刻發生了故障，從而導致了這種結果，因此聊天機器人鼓勵人們檢查出錯的原因。決策者可以收集與這一人工智能輔助過程相關的數據以跟蹤趨勢，并確保缺失的數字是異常值，而不是以前未被識別的更大問題的前兆。
此外，一些供應商正在開發生成式人工智能產品，可以根據公司的內部數據回答問題，從而提供分析優勢。例如，用戶可能會問，“在過去的六個月里，我們有多少印刷電路板沒有通過質量控制檢查？” 這是超越傳統方法的人工智能數據分析的一個新興實例。
這些案例突出了為什么人們會通過選擇互補技術來滿足他們的需求，從而在IIoT分析工作中獲得最佳結果。這會激勵企業管理層考慮各種可能性，并更好地思考如何將對物聯網的投資與企業的總體目標聯系起來。
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