为什么制造商需要工业物联网来实现商业利益最大化-电子发烧友网

在工业革命的最新迭代或工业 4.0 中，通过使用物联网技术来增加制造环境的价值并减少浪费。其中的一个重要因素，也是新的业务需求，那就是制造商需要收集可靠的数据，以便实时做出明智的决策。

选择工业物联网的企业这样做是为了获得竞争优势、控制成本、增加产量以及分析数据以更快地解决问题并推动流程改进。通过采用工业物联网战略，制造商通过易于理解和高度可定制的方式收集和分析数据，从而对从维护到制造效率再到优化人机交互的各个方面做出明智决策。

移动化的工业物联网正在进一步改变制造业。技术人员可以接收预测性维护通知或远程评估机器，产品线经理可以评估生产线性能，销售人员可以评估订单的产品可用性，所有这些都通过移动仪表板进行。数据是制造业生存的必要条件

制造商通过工业物联网的方式来实现设备的实时监测和分析其机器、流程数据，以便：

◆ 提高整体生产力、效率和质量；
◆提高数据准确性和完整性；
◆提前发现生产和维护问题，消除不必要的停机时间；
◆加强整体智能化决策；
◆对不断变化的需求做出快速响应。

考虑到制造环境中可用的大量数据，捕获和分析高价值数据并不像看起来那么简单。如今，许多制造商使用工业物联网数据进行设备监控和预测，例如，数据分析有助于根据外部因素（如运行小时数甚至环境温度）预测装配线设备的最佳维护间隔。工业物联网战略要从哪里开始

在寻找最新的工业物联网技术之前，必须考虑以下几个问题：

◆需要哪些数据以及如何确定优先级？
◆数据来自哪些系统？
◆这些数据有助于实现什么？
◆如何使用这些数据来提高效率和创新？
◆哪些数据需要共享？
◆必要的各方如何访问这些数据？
这些问题的答案有助于确定采用什么样的技术和系统。数据源无处不在

在工业物联网世界中，数据来自许多来源，包括第三方系统、设备传感器、移动应用程序和人工数据输入。为了让所有这些数据真正对使用它的人有益，它需要传输到一个中央位置，即一个收集、呈现和管理分析的云平台。

处理庞大数据根据具体情况，数据收集可能通过有线网络、WiFi、蜂窝网络，甚至卫星连接进行。由于可能有数百个设备传感器每秒钟进行数千次测量，再加上来自其他系统和应用程序的数据，数据量可能很快成为一个问题。如今，发送数据比以往任何时候都便宜，但必要的处理和存储可能会增加，特别是考虑到一些企业每小时会发送千兆字节的数据。提高数据传输效率的一种方法是通过边缘计算处理，即在传感器本身分析数据，使物联网设备更加智能化。所有这些数据的另一个考虑因素是安全性，现今有优秀的云和混合云解决方案可以满足企业需要的网络安全要求。数据整合能力

工业物联网的强大之处在于帮助企业制造商将数据整合在一起的能力。简而言之，工业物联网可以彻底改变企业领导者和运营经理做出明智决策的方式，关键是避免数据孤岛，促进数据集成化。

这将有助于使企业制作商更有数据价值，减少人为错误并改进决策、提高效率、降低成本并改善质量控制和机器维护，获得行业竞争优势。

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