随着越来越多的组织采用 IIoT（工业物联网），该技术将带来更多创新，并在预测性维护和工作场所分析等用例中进一步改进。
希望利用最新技术的组织已迅速采用工业物联网，从而推动了该技术的快速发展。
尽管 IIoT 仍然相对较新并面临一些挑战，但该技术可以为成功实施它的人带来竞争优势。顶级工业物联网用例凸显了这些技术的价值。
IIoT 将无线技术应用于工业环境。大多数情况下，IIoT 意味着向机器人或长途卡车添加远程传感器，但组织也可以将该技术用于广泛的用途。数据驱动的第四次工业革命，或工业 4.0，依靠 IIoT 来处理更广泛的数据收集和通信。
根据市场和市场报告，2021 年全球 IIoT 市场价值 767 亿美元，专家预测到 2026 年将超过 1000 亿美元。虽然制造业并不是利用这些技术的唯一领域，但它在很大程度上推动了这种增长。根据专业协会制造工程师协会和基于人工智能的 IIoT 软件提供商 Plataine 的 2020 年调查，超过 66% 的制造商表示 IIoT 对其成功至关重要。
工业物联网的优势和挑战
工业物联网用例扩展了连接性并提高了可见性。凭借对其运营的更多实时洞察，组织可以做出更明智的优化决策。这些连接还通过建立远程访问来提高效率。带有 IIoT 传感器的机器可以相互通信，从而使自动化系统更加灵活。正如无线实时数据可以提高人类的响应时间一样，它可以让机器识别并适应不断变化的条件。 IIoT 设备还可以通过调整只使用它们需要的东西来降低能耗。
尽管具有优势，但 IIoT 应用也带来了挑战。最值得注意的是，更多的网络端点会增加组织的攻击面和漏洞。组织对端点设备的依赖使攻击更具破坏性。其他潜在问题包括高昂的前期成本以及新技术实施和不断变化的工作流程造成的初始中断。
随着 IIoT 的普及，这些技术将变得更容易获得和负担得起，而且优势可以抵消初始费用。更严格的网络安全标准可以应对不断增长的网络威胁，例如信息安全标准 ISO 27001，它提供了一个减轻数据泄露的框架。
组织如何使用 IIoT？
考虑到这些优势和挑战，以下是组织从今天获得的五个领先的工业物联网用例：
1. 预测性维护
预测性维护是 IIoT 最流行的用例之一。组织使用无线 IIoT 传感器数据来预测机器何时需要维护并提醒工人。此 IIoT 用例可防止代价高昂的故障和不必要的维修，并提高机器正常运行时间。
实施预测性维护通过减少停机时间为一些组织节省了多达数千万美元的资金。任何依赖昂贵机械的组织（例如制造商、卡车运输公司或建筑公司）都可以从使用 IIoT 中节省大量成本。
要使预测性维护提供这些好处，分析必须有足够的数据。寻找和安装必要的物联网设备以准确收集信息可能需要时间，而且前期成本很高。由于这些挑战，较小的设施可能难以实施预测性维护。
2. 位置追踪
使用 GPS 系统、RFID标签和其他无线技术进行位置跟踪可以随时向组织显示其资产的位置。这种透明度促进了效率的提高。
物流公司经常使用定位服务来跟踪货物并在出现障碍时重新安排司机。仓库和制造中心还可以使用基于位置的 IIoT 技术向工人显示材料所在的位置。实时精确的位置数据消除了混乱，员工可以更快地找到他们需要的东西。
位置跟踪系统面临的最大障碍之一是网络覆盖。设施需要一致、可靠的连接来支持跨多个资产的实时数据，而组织可能没有。使用 5G 等无线技术升级到更可靠、带宽更高的网络可以改善连接性，但会带来额外成本。
3.工作场所分析
随着更多 IIoT 设备到位，组织将可以访问更多工作流数据。数据科学家可以将数据输入分析引擎，寻找效率低下的地方并提出优化运营的方法。位置数据分析还可以突出仓库组织中的低效率。
与预测性维护类似，这些 IIoT 应用程序需要大量可靠的数据才能有效。在这些分析提供有用和准确的见解之前，设施将需要实施庞大的物联网网络并长期收集数据。他们最终会提供积极的投资回报率，但这需要时间来实现。
4.远程质量监控
环境保护局等组织使用物联网传感器来监控资源和产品的质量，例如水质。传感器可以更快、更经济地提供有关污染物的信息，从而带来更快、更有效的响应。依赖质量监控流程的工业组织可以将 IIoT 应用到相同的效果。
化学加工厂或制药公司可以使用物联网传感器远程监控材料或产品质量。当工作人员可以快速连续检查多个流程时，远程监控可以提高生产力。同样，实时警报会提示更快的响应，减少如果长时间未检查可能危及产品的事故。
由于远程质量监控是一个相对较新的概念，并非每个用例都存在现成的产品和服务。组织可能必须开发专有的物联网技术来衡量与其相关的指标，这可能既昂贵又具有挑战性。
5. 能源优化
一个可能不那么迷人但同样有价值的工业物联网用例是能源优化。将物联网连接到工业机器、暖通空调系统或任何使用大量电力的设备可以降低能源消耗。物联网传感器可以检测能源使用的高峰和低谷，并自动调整操作以尽可能少用电。
考虑到工业部门如何占美国总能源消耗的 33%，节能潜力巨大。制造业可能是这些基于 IIoT 的改进的最常见目标，但任何使用电力的公司都可以利用节省的资金。
工业物联网的使用已证明该技术可有效降低能源消耗，但这些节省通常是微不足道的。在没有机械升级的情况下，功率优化只能在减少相关费用方面走得更远。如果组织想要实现大量节能，他们必须在物联网传感器之上实施额外的技术。