隨著越來越多的物聯網設備安裝和部署在制造工廠和生產線上，物聯網數據的新應用開始出現。

制造業中物聯網(IoT)支出正在蓬勃發展，并將在未來幾年以雙數字復合年增長率(CAGR)增長。隨著物聯網設備在整個制造流程和工廠中變得無處不在，制造商正在加倍關注物聯網的傳統用例，并尋找設備可以提供額外幫助的新應用領域。

最近的兩份市場研究報告對物聯網采用的增長進行了展望。預計今年物聯網制造業支出為3.9億美元，并預測到2029年將增長至1.22萬億美元，復合年增長率為25.33%。另一項市場研究發現，到2031年，制造業物聯網支出的復合年增長率將達到23.30%，屆時市場規模將達到2.114萬億美元。

為什么這種增長如此重要?來自大量物聯網設備安裝基礎的數據為制造商提供了多種基于數據驅動的見解來改進運營的方法。制造商多年來使用的此類見解的許多用例都得到了增強，并通過更多的物聯網數據來提供更大的好處。

例如，最常見的用例之一是使用物聯網數據來優化生產流程。物聯網設備允許制造商實時監控生產狀態。可以分析從生產線設備收集的數據，以幫助識別與生產相關的問題并找出潛在的需要改進的地方。隨著越來越多的物聯網設備被添加到產品線或工廠，有更多的數據可供決策。

利用物聯網減少生產問題

物聯網對行業的最大影響是，在處理導致生產運營中斷或降級的問題時，制造商從被動轉變為主動。

這可能很簡單，比如注意到關鍵裝配線設備中的電機運行得比正常情況更熱。這可能意味著電機的運行速度超過了特定生產過程的應有速度。如果不加以解決，這可能會導致輸出質量不佳。

關于在正常范圍之外運行的物品的同一條信息也可能意味著設備即將發生故障。當它停止工作時，它可能會關閉生產過程、生產線或整個工廠。

如果沒有有關設備運行狀況的物聯網數據，制造商甚至可能不知道是什么導致了停機。一旦找出問題根源，工人們就需要親自到機器前更換有缺陷的部件，以使設備恢復正常工作狀態。

如果具有操作該設備的適當技能的人員不在現場，那么在他們前往工廠期間停電將繼續。一旦到達那里，他們可能會發現所需的零件沒有庫存。訂購后，零件可能需要數天、數周或數月的時間才能交付……從而導致停電時間更長。

這些問題就是物聯網和物聯網數據在制造業中如此廣泛采用的原因，因為它們能夠為運營提供預測性見解。

物聯網設備的各種溫度、振動、電壓、速度和其他測量結果使制造商能夠實時監控設備的健康狀況。隨著時間的推移，任何這些測量值的異常都可以對正在發生的問題提供早期預警。

顯然，許多制造商已經進一步對物聯網數據進行這種類型的分析，利用這些見解來支持預測性維護工作。這些努力旨在發現制造過程中的問題，并在設備出現故障之前解決這些問題。這將避免停機。

其他企業則通過將潛在設備問題的見解與庫存管理和零件訂購系統結合起來，增強了預測性維護工作。這樣，當識別出潛在問題時，就會觸發許多操作。將檢查更換零件是否有庫存。如果沒有，則將訂購該零件。然后，將安排維護來更換故障部件。

新的物聯網應用出現

隨著越來越多的物聯網設備在工廠和生產線上安裝和部署，物聯網數據的新應用開始出現，超出了更知名的用例。

一種不斷增長的用例是將物聯網數據與虛擬現實(VR)和增強現實(AR)技術相融合。

例如，制造商可以將實時物聯網數據與設備的VR副本相結合，以培訓該設備的操作員或維護人員。通過這種方式，人們可以熟悉設備并獲得如何操作或維修設備的經驗。當他們接觸到設備時，沒有學習曲線;他們已經準備好工作了。

借助AR，可以將數據投影到平板電腦或護目鏡上以協助工作人員。例如，疊加的AR操作數據可以指導維護人員嘗試調整對敏感設備的控制。

在這兩個應用領域，實時物聯網數據可視化可以顯著提高工作人員的效率和效力。

關于物聯網擴大使用的警告

隨著越來越多的物聯網設備部署在制造環境中，并且越來越多地集成到運營中，必須解決安全問題。

與任何類型的聯網設備一樣，物聯網設備也容易受到日益增長的網絡安全威脅。僅此一點就令人擔憂。但如今的安全問題更加嚴重，因為許多制造商正在將運行計劃層的運營技術(OT)系統與運行業務的IT系統合并。

因此，制造商必須采取措施保護其物聯網設備并保護其數據。此外，他們必須保持這些設備上運行的軟件已打補丁并保持最新。

這樣做將使制造商能夠獲得物聯網技術的好處，并根據物聯網數據的可用性和分析得出的見解開發新的用例。