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物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

2020-11-26發(fā)布者：

          物聯(lián)網(wǎng)（IoT）在三個主要領(lǐng)域增加了價值：提高效率，改善健康/安全性以及創(chuàng)造更好的體驗。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）則只涉及前兩個領(lǐng)域，即提高效率和改善健康/安全性。

         工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)的子類別之一。物聯(lián)網(wǎng)包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)以及資產(chǎn)跟蹤、遠程監(jiān)控、可穿戴設(shè)備等。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)特別專注于工業(yè)應(yīng)用，例如制造業(yè)或農(nóng)業(yè)。
 

        

       近年來，硬件、連接性、大數(shù)據(jù)分析和機器學習方面的創(chuàng)新融合在一起，為行業(yè)帶來了巨大的機會。硬件創(chuàng)新意味著傳感器成本更低，功能更強大，并且電池壽命更長。連接性創(chuàng)新意味著將數(shù)據(jù)從這些傳感器發(fā)送到云的成本更低，更容易。大數(shù)據(jù)分析和機器學習創(chuàng)新意味著，一旦收集了傳感器數(shù)據(jù)，就有可能獲得對制造過程的強大洞察力。這些創(chuàng)新可以使生產(chǎn)率大幅提高，并大幅降低成本。

       體現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)潛力的一個例子是預(yù)測性維護。在制造過程中損壞的機器可能意味著數(shù)百萬美元的生產(chǎn)力損失，工廠只能停止生產(chǎn)來解決該問題。

       過去的解決方案是定期安排維護，但這存在一些問題。如果機器在維護前出現(xiàn)故障怎么辦？如上所述，這將導(dǎo)致生產(chǎn)率的巨大損失。

       預(yù)測性維護意味著使用更多的傳感器來收集機器上的數(shù)據(jù)，然后使用數(shù)據(jù)分析和機器學習來確定機器何時需要維護。維修得太晚會導(dǎo)致機器損壞，太早維修會導(dǎo)致資源分配錯誤。

       預(yù)測性維護只是一個示例，這已經(jīng)在現(xiàn)實中應(yīng)用。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的采用和發(fā)展加速，變化將是深刻的。最終，我們可以實現(xiàn)一種自治經(jīng)濟，在這種經(jīng)濟中，供應(yīng)完全可以滿足需求，從而完全優(yōu)化生產(chǎn)過程并實現(xiàn)零浪費。
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