歐普羅科技：縮時\雙目熱成像 物聯網雲端解決方案
2020 年全球工業物聯網 (IIoT) 市場規模估計為 2161.4 億美元，預計 2021 年將達到 2665 億美元，複合年成長率為 23.63%。根據 ResearchAndMarkets 的預測，保持這一成長率，到 2026 年可能達到 7720.8 億美元。
由於流行病而發生的快速數位化轉型，是這種快速成長的主要因素之一。IIoT 設備製造商不斷尋找更便宜、更實惠的方法，來開發感測器和處理器，以滿足日益提高的自動化需求。
然而，儘管有利的風向、計算能力成本的降低，以及 IIoT 平台的整合、連接、可用性和管理的改進，但很少有製造商能夠以實現顯著營運或財務收益的方式，成功擴展其支持 IIoT 的用例。技術和組織挑戰的結合，經常被認為是原因。
在技術方面，根據麥肯錫的研究，許多組織仍在努力解決長期存在的問題，例如應對異構系統和應用場景，或如何確定哪些功能（例如供應鏈管理、製造營運管理、工廠維護或資產管理）應由哪些應用程式和技術系統（例如企業資源規劃或 IIoT 平台）支持。還有一個問題是這些系統應該佈署在哪裡 —— 在網路邊緣、製造現場，還是在雲端中 —— 這個問題植根於 IT 和營運技術 (OT)、工廠和公司職能之間的治理。
在組織方面，公司通常無法修改業務流程或優化 IIoT 解決方案，以實現更廣泛的應用，從而留下了顯著的價值。人員和流程必須改變，以獲取 IIoT 可以產生的基於數據的洞察的好處，並最大限度地發揮技術的價值。這需要領導層的承諾，以確保 IIoT 不僅僅是 IT 或 OT 計劃，而是整個組織的努力。
無論如何，隨著越來越多的公司傾向於自動化裝配線和營運，以及其他「統一數位人力資源」策略，預計 IIoT 將在全球幾乎所有行業中發展。
工業物聯網的好處
工業物聯網將工業環境中的不同工具、數據和用戶點連接起來，並在實施後提供幾個重要的好處：
自動化製造 —— 自動化是 IIoT 為其用戶提供的主要優勢之一。 IIoT 目的在收集和管理數據，以便對其進行培訓或培訓其他工具，以執行通常由工人在裝配線上完成手工的工作。物聯網工業自動化限制了用戶出錯的空間，並減少了熟練勞動力的手動任務工作。
維護和安全 —— 工業物聯網通常用於裝配線上，自動化預測性維護和安全監控。透過低延遲、持續收集性能數據，IIoT 感測器使公司能夠分析性能的不同方面，並確定是否需要升級或更換設備，或者工人是否接觸到危險的工作條件。 IIoT 感測器還可以追踪某些環境因素，例如溫度和空氣品質，以確保在運輸過程中製造的設備和產品的安全。
即時效率 —— 由於 IIoT 專注於收集盡可能多的即時數據點和洞察力，因此它通常用作預防工具，可以防止由設備中斷和其他性能問題，所引起的不必要的停機。更少的停機時間，可以提高工作場所的效率和整體生產力。
勞動力設備連接 —— 在更傳統的工廠或工業環境中，人類工人操作設備，自動化機器根據自己的程序運行。IIoT 是為數不多的打破勞動力，與其設備之間孤島的技術解決方案之一。用戶從他們的工具中獲得更直接的洞察力，並允許工具隨著時間的推移從人為干預中學習。
因此，製造業正在成倍地利用感測器、無人機、工業機器人等 IIoT 設備，來幫助提高可靠性，並提高機器在人工干預最少的地方的有效使用。
IIoT 以提高效率而著稱，可為公司提供庫存管理、勞動力管理、資產維護和現場服務。由於物聯網可以更好地了解公司的供應鏈，因此製造商可以監控運輸中的產品狀況，並驗證運輸時間表。你從 IIoT 中獲得的最重要的好處是能夠自動化，並提高製造過程的整體運營效率。IIoT 的其他一些好處是：
- 透過預測性機器維護提高資產可用性；
- 由於更好地控制溫度、通風和燈光，能源的有效利用；
- 優化倉庫利用率，有效組織工廠；
- 基於人事數據改進勞動力管理；
- 透過對停機時間、訂單狀態和路線的明智決策，來優化結構化物流。
COVID-19 大流行還強調了 IIoT，如何在災難性事件面前提高組織彈性。例如，數位管理和連接工具使公司能夠更快、更有效地對市場變化做出反應，允許快速調整生產能力，同時在無法訪問設施時支持遠端操作。
2022趨勢
我們看到市場上出現的一些重要趨勢將在 2022 年發揮重要作用：
專注於可持續製造—— 雖然可持續性非常複雜，但擁抱永續製造卻不是。一個簡單的儀表板可以提供您你需要的洞察力，例如，知道何時應該更換關鍵零件以減少被拒產品的數量。減少浪費的快速開始！
銷售服務，而不是技術 —— 越來越多的供應商正在努力在保修階段提供最好的服務，然後創建一份績效概覽報告。保修期結束後，您可以將其作為優質服務出售；
了解網路安全風險 —— 由於威脅的增加和違規的高昂成本，每個人都扮演著角色，並且必須具備基本的安全知識水平，這一點變得越來越明顯。持續的漏洞監控、安全配置和安全日誌的第三方審查，都由製造單位負責。這不是 IIoT 網路是否會受到攻擊的問題；這是一個何時，以及如何廣泛的問題。因此，增加網路安全支出不再是一種選擇，而是一種義務；
對客製化解決方案的需求 —— 為了跟上快速變化的技術和市場需求，你的 IIoT 解決方案需要靈活和可擴展。這既涉及解決方案提供商，也涉及產品本身。確保公司不斷創新，使用尖端技術，並維護 API 以實現整合；
專注於所謂的「狀態監控」 —— 任何尚未將其納入其應用路線圖的人都已經晚了。2022 年將是機器製造商（已經開始收集數據）向基於條件的策略邁出第一步的一年。支持 IIoT 的設備可用於監控設備，以便解決可能導致關機的任何問題。機器人上的溫度感測器，可以在重要組件即將發生故障時發出警告。此外，機器人可以通過物聯網 (IoT)發起維護，以重新訂購新組件，避免不必要的維護和停機。
專注於智慧解決方案 —— 無論是使工業 AI 能夠檢測煉油廠管道內的腐蝕，提供即時生產數據，以發現工廠的額外產能，還是透過將營運和服務數據，回饋到產品設計週期、IIoT 和由它驅動的解決方案 - 正在交付業務成果。成功實施基於機器學習的工業物聯網 (IIoT) 解決方案，涉及許多方面，包括但不限於： 放置適當的基礎設施，以便即時準確地收集，來自多個感測器的數據；閘道器（Gateway）/雲端中的數據聚合；開發和採用先進的人工智慧算法；並在網路邊緣託管與機器學習相關的任務。人工智慧和混合邊緣運算解決方案，預計將在來年主導 IIoT。
數位孿生 —— 與大數據和分析、企業資產管理、智慧供應鏈、增強實境和人工智慧等其他技術相結合，數位孿生技術有望打造一個預測性維護和主動營運的新興世界（這就是祖克伯格說的 Metaverse）。
毫無疑問，公司必須透過所有端點的智慧設備實現自動化，才能在未來取得成功。除了為下一代工業自動化鋪平道路之外，人們對複雜機器人和自動化平台的興趣日益濃厚，這也提高了工廠的效率和生產力。
總是有大量數據，而 IIoT 提供了以安全但可見的方式，對其進行優化的途徑。辨識新途徑並開發技術，以盡快融入你公司的營運中，對幫助你獲得競爭優勢大有幫助。
透過將機器對機器通信與工業數據分析相結合，IIoT 有望幫助實現前所未有的效率、生產力和性能水準。因此，發電、石油和天然氣、公用事業、製造、航空和許多其他行業的工業公司，將體驗到變革性的營運和財務收益。
無論你處於工業網路之旅的哪個階段，工業軟體都可以透過簡單、快速和可擴展的方式，交付創新的業務成果。為當今的現代工業工人提供支持，利用基於工業 AI 的解決方案提高預測能力和盈利能力，並透過將工業數據付諸實踐，來轉變你的業務以解決最嚴峻的挑戰。
0 comments:
張貼留言