工業物聯網(IIoT)可以幫助制造商和其他組織進行環境監測，提供環境條件的實時數據，在潛在問題變得嚴重之前識別它們，優化資源的使用并減少浪費。

從環境監測到健康和安全監測，我們深入研究工業物聯網如何大規模重塑行業。

工業物聯網如何幫助監控工廠和倉庫

預測分析監控狀況

工業企業可以通過多種方式使用工業物聯網來監控狀況。實時數據收集至關重要，因為傳感器和攝像頭等工業物聯網設備可以部署在制造工廠的各個點，以持續監控溫度、濕度、空氣質量和有害氣體存在等環境參數。

通過預測分析，從這些設備收集的數據可以使用高級分析和機器學習算法進行分析，以預測潛在的環境危害或效率低下，從而使企業能夠采取預防措施。

工業物聯網實現了自動化控制系統的集成，可以實時響應環境條件的變化。例如，如果傳感器檢測到溫度升高，系統可以自動調整冷卻系統以保持最佳條件。

管理人員和相關人員可以通過工業物聯網平臺遠程監控環境狀況，系統還可以在偏離預定義閾值的情況下發送警報，確保對潛在問題做出及時響應。

工業領域的環境監測仍然依賴過時的模擬方法。這種傳統方法限制了全面的數據收集，導致決策基于部分見解和運營效率低下。

真正改變游戲規則的是采用全面的工業物聯網解決方案，然而這不僅僅是安裝傳感器的問題。相反，它是關于將工業物聯網整合到更廣泛的數字戰略中，用于資產跟蹤和數字孿生，以填補“數字數據盲點”。

通過工業物聯網資產跟蹤和數字孿生，我們不僅可以跟蹤溫度和濕度等關鍵環境因素，還可以跟蹤這些材料的位置，例如，通過將其與有關壓縮機振動門打開/關閉狀態的大量數據相結合，組織可以收到主動警報，從而防止浪費。

這種方法不僅可以保護寶貴的資產，還可以延長其使用壽命，這體現了工業物聯網如何將單純的數據收集轉變為更智能、更高效運營的催化劑。填補與工業運營相關的數據盲點，并利用完整的數據圖做出決策可以減少近10%的浪費。

工業物聯網環境監測用例

遠程電源循環：組織可以遠程重新啟動網絡、計算機和其他設備。

數據中心的能源管理：企業可以測量環境因素，例如濕度、溫度和占用情況，以管理暖通空調系統，并使用電機和其他設備的能源計量進行預測性維護。

泄漏和洪水檢測：企業可以持續監控是否有水，并關閉水泵和水閥以防止損壞。

農業廢物管理：該領域的組織可以使用傳感器監測廢物儲存區的狀況，防止溢出和泄漏，從而保護周圍的土地和水源。

智能配電電網：工業物聯網可以實現更好的負載管理，減少浪費的電力，并增強可再生能源的整合。

隨著氣候的變化，極端、不可預測的天氣模式正在增加。收集衛星數據的工業物聯網連接監測設備，使氣象學家能夠更好地預測風暴和其他自然災害的時間、軌跡和嚴重程度。

這種程度的洞察力使地方政府和社區在準備、減輕和應對極端天氣及其相關影響的威脅時，在自然方面占了上風。對這些模式的認識還可以通過提供及時更新，來減輕危險天氣對石油和天然氣、采礦和運輸行業工人的影響，從而服務于勞動力安全。

能源生產是工業企業使用工業物聯網監測環境條件的另一種方式。例如，發電廠越來越多地混合使用可再生能源和傳統能源發電，在需求低迷時期，多余的能量存儲在電池中，并在需求高時使用。

借助工業物聯網，團隊可以將預測天氣服務連接到發電站點，以動態調整每個站點以實現最佳的發電和存儲。此外，監測太陽能、風能或水力發電的環境條件有助于規劃優化可再生能源發電，同時最大限度地減少化石燃料發電的使用。

對于設備監控和維護，團隊可以將傳感器連接到設備，設備可以將傳感器數據饋送到邊緣或云網絡進行數據收集。在正常操作期間，團隊可以保存并使用收集到的傳感器數據，來形成正常設備使用的基線。

傳感器還可以更輕松地監控設備，隨著時間的推移，團隊成員可以向領導發出正常設備使用之外的異常情況的警報。除了設備監控之外，傳感器還可以監控可能對設備造成壓力的環境條件，例如熱量。然后，該技術可以自動調整操作，以減少設備組件的壓力。

使用傳感器還可以幫助團隊通過人工智能(AI)對其設備采用預測性維護方法，人工智能模型可以利用現有數據并預測未來的異常行為，包括何時可能發生故障。由人工智能和高級分析提供支持的工業物聯網是優化流程、提高質量、減少浪費和排放、提高設備性能以及監控環境條件的關鍵工具。

隨著組織繼續轉向更多數據驅動的決策，戰略重點是了解其設施中不斷變化的物理和環境條件對運營的影響。除了改變原材料特性外，天氣、溫度和濕度也會影響產品質量和運營。因此，分析整個制造過程中從傳感器收集的數據可以提供重要的見解，并有助于提高對跨運營瞬態變化的靈活性。

在危險或設備密集的環境中工作的工人，例如在制造工廠的裝配線上工作的工人，經常面臨工傷的風險。工業物聯網可以幫助制造商識別潛在的危險情況，加強工作安全和保障。

借助工業物聯網解決方案，企業將能夠識別系統中的缺陷，并通過測量關鍵數據來交換信息以完善工作流程。反過來，這些見解可以轉化為集中的信息源，隨著時間的推移，這些信息源將繼續學習和改進。

部署通過日常使用不斷學習的工業物聯網技術，可以在造成任何傷害之前提醒工人和雇主潛在的危險情況，從而確保人員、財產和設備的安全。

例如，實施能夠主動監測致癌化合物、電線和焊接檢查水平的系統，可以在出現任何問題時向工人發出警報。這對產業工人尤其有用，因為它使工業物聯網能夠將歷史知識提升到一個新的水平，使企業及其員工能夠更聰明地工作，而不是更辛苦地工作。盡早發現泄漏或有毒物質排放等危險情況，可以確保工人的安全并遵守環境法規。

總結

工業企業使用工業物聯網來監控環境條件時可以獲得許多好處。對于工業企業來說，最重要的優勢之一是工業物聯網使他們能夠為其設備實施預測性維護策略，以便在災難性故障發生之前做好準備并幫助預防。

為了成功地使用這一策略，除了監控設備的組件之外，企業還必須監控設備運行的環境條件，如果數據就是力量，那么收集數據并對其進行主動監控就是一種工具，如果運用得當，就能帶來回報。