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物聯網革命：2024年重塑制造業的最具突破性的工業應用

2024-11-20 11:41:34來源：千家網關鍵詞：工業物聯網制造業閱讀量：23850

導讀：整個2024年，工業物聯網(IoT)格局經歷了顯著的演變，為制造流程帶來了前所未有的自動化、效率和智能水平。

　　了解尖端物聯網技術如何改變全球的工業運營。從預測性維護到數字孿生，您將了解推動工業4.0的最新創新。無論您是關注下一個重大技術機會的投資者，還是計劃數字化轉型的企業領導者，這份全面的概述都揭示了物聯網如何徹底改變制造效率和運營智能。

　　整個2024年，工業物聯網(IoT)格局經歷了顯著的演變，為制造流程帶來了前所未有的自動化、效率和智能水平。

　　隨著企業進入后疫情時代，物聯網解決方案已成為解決勞動力短缺、供應鏈中斷和可持續運營日益增長的需求的關鍵。

　　讓我們探索正在重塑制造業的最引人注目的工業物聯網應用。

　　預測性維護成為焦點

　　預測性維護系統的實施已成為工業物聯網最具影響力的用例之一。先進的傳感器和機器學習算法現在使制造商能夠在設備故障發生之前檢測到故障，從而將停機時間減少高達50%。

　　西門子和ABB等公司已經開發出先進的物聯網平臺，可以持續監控機器的運行狀況、分析性能模式并在需要時自動安排維護。

　　根據德勤對工業4.0中的預測性維護的研究，實施預測性維護的組織報告稱，維護成本降低了20%，機器停機時間減少了20-50%，這表明制造運營的投資回報率很高。

　　數字孿生：虛擬復制品推動實際成果

　　數字孿生技術已經超越了其最初的承諾，成為現代制造業的基石。這些物理資產和流程的虛擬表示可以實現對生產線的實時監控和優化。

　　該技術的各種用例涵蓋從產品設計到流程優化，使制造商能夠在不中斷實際運營的情況下模擬變化和改進。

　　GEDigital的Predix平臺通過數字孿生實施展示了巨大的價值。例如，GEAviation使用數字孿生來監控和分析其飛機發動機的數據，幫助航空公司提高可靠性并降低維護成本。

　　智能能源管理系統

　　隨著可持續性變得越來越重要，支持物聯網的能源管理系統正在幫助各行各業大幅減少碳足跡。這些系統提供對能源消耗的實時監控，根據需求自動調整用電量并識別優化機會。

　　根據施耐德電氣發布的案例研究，他們的EcoStruxure平臺已幫助客戶實現了顯著的節能效果。例如，他們在德勤阿姆斯特丹邊緣大樓實施的物聯網系統與傳統建筑相比，節能70%。

　　同樣，霍尼韋爾的企業績效管理解決方案也幫助各組織通過其Forge平臺優化能源消耗，正如他們與悉尼歌劇院的合作所展示的那樣，在保持運營效率的同時降低了能源消耗。

　　增強供應鏈可視性

　　物聯網傳感器和跟蹤設備通過提供前所未有的庫存流動和狀況可視性，徹底改變了供應鏈管理。實時定位系統(RTLS)和環境監測可確保整個供應鏈的產品質量，而自動化庫存管理系統可防止缺貨并降低運輸成本。

　　全球物流領導者馬士基通過其遠程集裝箱管理(RCM)系統實施了物聯網解決方案，實時監測其冷藏集裝箱車隊的溫度、濕度和二氧化碳水平等因素。同樣，DHL支持物聯網的跟蹤解決方案(包括其智能傳感器技術)增強了整個供應鏈運營的可視性和狀況監測。

　　通過計算機視覺實現高級質量控制

　　物聯網設備與計算機視覺技術的集成改變了質量控制流程。人工智能攝像頭可以以遠超人類能力的速度和準確度檢測缺陷。這項技術在需要精確質量標準的行業(如半導體制造和藥品生產)尤其具有革命性。

　　臺積電在其制造過程中實施了人工智能缺陷檢測系統，而英特爾支持人工智能的視覺缺陷檢測系統則顯著提高了其芯片制造的質量控制。例如，英特爾的AI缺陷檢測系統已在其發表的研究論文《半導體制造中的產量學習的機器學習》中得到記錄。

　　工人安全和生產力提升

　　物聯網可穿戴設備和環境傳感器在確保工人安全和優化生產力方面發揮著至關重要的作用。智能頭盔、聯網安全裝備和環境監測系統在收集數據以改善工作場所的人體工程學和效率的同時，提供有關潛在危險的實時警報。

　　根據麥肯錫關于聯網建筑工地的報告，物聯網安全解決方案已證明在工作場所安全方面取得了顯著改善。例如，NewcrestMining實施了微軟的Azure物聯網平臺，以加強其CadiaValley金礦的安全監測和預防性維護。

　　5G工業應用

　　5G網絡的推出為工業物聯網應用開辟了新的可能性。超低延遲和高帶寬連接可實現對自動化系統的實時控制、增強的遠程操作以及聯網設備之間更可靠的通信。這對于需要即時響應時間的應用程序來說尤其具有變革性。

　　愛立信位于德克薩斯州劉易斯維爾的5G智能工廠展示了5G在制造業中的潛力，利用了自動導引車(AGV)、增強現實和機器學習。此外，諾基亞的“盒子工廠”概念展示了5G如何通過超可靠的低延遲通信實現靈活制造。

　　邊緣計算集成

　　物聯網和邊緣計算的融合解決了數據處理和延遲方面的關鍵挑戰。通過在更靠近源頭的地方處理數據，制造商可以更快地做出決策并減少帶寬需求。這種方法在遠程位置或連接有限的環境中尤其有用。

　　MicrosoftAzure的邊緣區域和AWS的Outposts將云功能更貼近工業運營。例如，AWS的文檔展示了大眾汽車如何在其122家工廠中實施邊緣計算，以在本地分析來自數十萬臺機器的數據，從而減少延遲和帶寬使用。

　　未來之路

　　工業物聯網格局繼續快速發展，新應用不斷涌現。隨著制造商采用這些技術，我們看到人們越來越關注互操作性、可擴展性和安全性。物聯網與人工智能和5G等其他新興技術的融合正在為工業應用創造更強大的解決方案。

　　工業物聯網解決方案的采用沒有放緩的跡象，市場分析師預計到2025年及以后將繼續增長。對于希望保持競爭優勢的企業來說，理解和實施這些技術不僅有益，而且至關重要。

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