制造商正在采用各種技術來轉變其運營，其中構成物聯網的技術集合是推動其轉型的一些最關鍵的數字組件。
物聯網使組織能夠收集和分析數據，從而實現更準確、更快速、更自動化的決策；通常，目標是使決策幾乎實時地進行，無需人工干預。
物聯網包含以下關鍵技術：
- 傳感器和其他端點設備，用于收集數據，例如溫度和振動讀數。
- 網絡，用于將數據從這些端點傳輸到計算資源，這些資源可以分析、處理和存儲這些數據以供進一步分析。
- 計算能力，包括本地服務器、云計算和邊緣設備，這些計算能力專門用于處理靠近端點的數據。
專業服務公司德勤開展的“2025 年智能制造和運營調查”對 600 名總部或運營在美國的大型制造公司高管進行了調查，發現 46% 的受訪者正在使用工業物聯網 (IIoT)。
然而，更多的組織計劃采用 IIoT：科技公司 HiveMQ 與 IIoT World 合作發布的一份題為“2025 年擴展工業物聯網系統”的調查報告發現，70% 的組織正在積極開發或部署 IIoT 戰略。
物聯網在制造業的應用示例和用例
以下是制造業十大物聯網應用示例，并列舉了制造商如何利用物聯網轉型運營。
1. 資產預測性維護
這是物聯網在工業領域（包括制造業）最古老、最常見的應用之一。
設備上的傳感器收集機器使用情況和健康狀況數據，并將這些數據發送到計算資源，然后計算資源會結合其他信息（例如機器制造商提供的數據）進行分析，從而準確確定機器何時需要維修，避免出現問題或故障。
物聯網的這種應用有助于制造商在最佳時間安排維護。
2. 生產流程的遠程控制
同樣，制造商可以通過分析從機器傳感器獲取的數據來遠程監控運營。制造商不僅可以利用這些分析數據在運營過程中進行調整，還可以遠程進行調整。
例如，當分析結果顯示某臺機器出現問題時，制造商可以使用互聯設備將工作從該機器轉移給其他機器。此功能有助于制造商避免或減少生產停機時間。
3. 通過自動化提高運營效率
制造商可以通過編程設備，使其在達到特定的預定測量值和/或預設閾值時采取行動，從而將自動化功能添加到其工業物聯網 (IIoT) 環境中。
例如，制造商可以對機器進行編程，使其在視頻傳感器檢測到物體或人體過于靠近機器，或者連接的溫度計達到特定讀數（表明溫度過高）時自動關閉。
4. 安全執行和改進
自動化示例展示了工業物聯網如何提高生產設施的安全性。制造商可以使用傳感器以多種方式測量和監控環境，收集溫度、空氣質量、濕度和噪音量等數據。
然后，分析程序可以確定這些數據是否指示潛在的安全問題，如果是自動化的，則可以觸發補救措施、警報或停機——所有這些通常只需幾分之一秒即可完成。
5. 庫存管理改進
RFID 標簽和其他端點設備可以幫助跟蹤庫存從接收到存儲再到生產的整個過程，使制造商能夠實時了解當前庫存水平以及庫存的分布位置和生產階段。
這些數據可以與來自制造工廠其他端點的數據（例如指示生產線產能的數據）以及來自企業管理系統（例如訂單管理系統）的數據相結合，從而更有效地管理庫存水平。
工業物聯網 (IIoT) 還可以幫助制造商準確、實時地了解其庫存，從而防止損失和盜竊。
6. 供應鏈優化
制造商利用實時庫存跟蹤、物聯網生產線監控以及需求預測系統的數據來優化其供應鏈。
這使他們能夠更準確地確定何時需要哪些供應品，從而避免過度訂購或庫存過剩，以及訂購過少或過晚而無法滿足需求——所有這些都可能造成代價高昂的錯誤。
7. 資產跟蹤，包括車隊管理
RFID 標簽和傳感器不僅可以跟蹤庫存，還可以跟蹤各種資產，包括車隊，并實時查看其位置、使用模式和狀況。
這些數據使制造商能夠更有效、更高效地管理其資產。
8. 改進的能源管理和可持續性
終端設備可以測量各種資源，包括能源、水和廢棄物。分析這些設備的數據還可以提供詳細的能耗模式視圖，例如一臺機器是否比同類型的另一臺機器消耗更多的能源，以便進行調整以提高能源效率。
制造商利用從其互聯環境中各個點收集的數據來識別低效環節，找出低效環節的原因，并實施補救措施，以減少浪費并提高可持續性。
9. 質量控制
測量產品尺寸的傳感器和技術（例如計算機視覺系統）可以收集數據，用于分析和機器學習程序，從而作為自動化檢測系統的一部分，實時識別缺陷。
這些系統能夠以人類無法比擬的規模、速度和準確度運行，從而極大地提升制造商的質量控制能力。
10. 數字孿生賦能
數字孿生是真實實體的虛擬表示，例如制造生產環境或制造商生產的實際物理產品。組織使用數字孿生來監視、控制和優化系統；運行模擬以顯示環境中某一部分的變化如何影響其他部分；進行創新等等。
根據全球管理咨詢公司麥肯錫公司2024年發表的文章《數字孿生：工廠優化的下一個前沿》指出：“在快節奏、持續運營的環境中，工廠數字孿生——工廠的實時虛擬表示——使制造商能夠支持更快、更智能、更具成本效益的決策。它們可以加深制造商對復雜物理系統和生產運營的理解，優化生產調度，或模擬‘假設’情景以了解新產品推出的影響等。”
為了創建和使用數字孿生，組織需要從其環境和互聯的現實環境中獲取大量數據，以實施在其中測試的變更——這就是工業物聯網 (IIoT) 對于數字孿生實現至關重要的原因。
制造業物聯網的未來
工業物聯網的核心在于，它能夠幫助制造商更好地了解其環境——無論其規模多大或分布多分散——并使他們能夠做出實時且通常是自動化的決策。這些決策能夠實現更高效、更可持續、更安全的運營，以及更高質量的產出。
根據物聯網服務提供商 Eseye 發布的《2024 年物聯網應用狀況報告》，制造商認為其工業物聯網投資的最大優勢在于增加收入、支持實現可持續發展目標以及提升競爭優勢。
如今，制造商正在將人工智能融入到更多運營和工業物聯網環境中，打造有望日益高效、高效的智能工廠。
正如德勤在其《2025 年智能制造與運營調查》中指出的那樣，制造商“普遍且日益增強的信心，相信智能制造和運營將成為生產力和企業增長不可或缺的因素”。調查發現，92% 的受訪者“相信智能制造將成為未來三年競爭力的主要驅動力”。
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