隨著越來越多的組織采用 IIoT（工業物聯網），該技術將帶來更多創新，并在預測性維護和工作場所分析等用例中進一步改進。

希望利用最新技術的組織已迅速采用工業物聯網，從而推動了該技術的快速發展。

盡管 IIoT 仍然相對較新并面臨一些挑戰，但該技術可以為成功實施它的人帶來競爭優勢。頂級工業物聯網用例凸顯了這些技術的價值。

IIoT 將無線技術應用于工業環境。大多數情況下，IIoT 意味著向機器人或長途卡車添加遠程傳感器，但組織也可以將該技術用于廣泛的用途。數據驅動的第四次工業革命，或工業 4.0，依靠 IIoT 來處理更廣泛的數據收集和通信。

根據市場和市場報告，2021 年全球 IIoT 市場價值 767 億美元，專家預測到 2026 年將超過 1000 億美元。雖然制造業并不是利用這些技術的唯一領域，但它在很大程度上推動了這種增長。根據專業協會制造工程師協會和基于人工智能的 IIoT 軟件提供商 Plataine 的 2020 年調查，超過 66% 的制造商表示 IIoT 對其成功至關重要。

工業物聯網的優勢和挑戰

工業物聯網用例擴展了連接性并提高了可見性。憑借對其運營的更多實時洞察，組織可以做出更明智的優化決策。這些連接還通過建立遠程訪問來提高效率。帶有 IIoT 傳感器的機器可以相互通信，從而使自動化系統更加靈活。正如無線實時數據可以提高人類的響應時間一樣，它可以讓機器識別并適應不斷變化的條件。 IIoT 設備還可以通過調整只使用它們需要的東西來降低能耗。

盡管具有優勢，但 IIoT 應用也帶來了挑戰。最值得注意的是，更多的網絡端點會增加組織的攻擊面和漏洞。組織對端點設備的依賴使攻擊更具破壞性。其他潛在問題包括高昂的前期成本以及新技術實施和不斷變化的工作流程造成的初始中斷。

隨著 IIoT 的普及，這些技術將變得更容易獲得和負擔得起，而且優勢可以抵消初始費用。更嚴格的網絡安全標準可以應對不斷增長的網絡威脅，例如信息安全標準 ISO 27001，它提供了一個減輕數據泄露的框架。

組織如何使用 IIoT？

考慮到這些優勢和挑戰，以下是組織從今天獲得的五個領先的工業物聯網用例：

1. 預測性維護

預測性維護是 IIoT 最流行的用例之一。組織使用無線 IIoT 傳感器數據來預測機器何時需要維護并提醒工人。此 IIoT 用例可防止代價高昂的故障和不必要的維修，并提高機器正常運行時間。

實施預測性維護通過減少停機時間為一些組織節省了多達數千萬美元的資金。任何依賴昂貴機械的組織（例如制造商、卡車運輸公司或建筑公司）都可以從使用 IIoT 中節省大量成本。

要使預測性維護提供這些好處，分析必須有足夠的數據。尋找和安裝必要的物聯網設備以準確收集信息可能需要時間，而且前期成本很高。由于這些挑戰，較小的設施可能難以實施預測性維護。

2. 位置追蹤

使用 GPS 系統、RFID 標簽和其他無線技術進行位置跟蹤可以隨時向組織顯示其資產的位置。這種透明度促進了效率的提高。

物流公司經常使用定位服務來跟蹤貨物并在出現障礙時重新安排司機。倉庫和制造中心還可以使用基于位置的 IIoT 技術向工人顯示材料所在的位置。實時精確的位置數據消除了混亂，員工可以更快地找到他們需要的東西。

位置跟蹤系統面臨的最大障礙之一是網絡覆蓋。設施需要一致、可靠的連接來支持跨多個資產的實時數據，而組織可能沒有。使用 5G 等無線技術升級到更可靠、帶寬更高的網絡可以改善連接性，但會帶來額外成本。

3. 工作場所分析

隨著更多 IIoT 設備到位，組織將可以訪問更多工作流數據。數據科學家可以將數據輸入分析引擎，尋找效率低下的地方并提出優化運營的方法。位置數據分析還可以突出倉庫組織中的低效率。

與預測性維護類似，這些 IIoT 應用程序需要大量可靠的數據才能有效。在這些分析提供有用和準確的見解之前，設施將需要實施龐大的物聯網網絡并長期收集數據。他們最終會提供積極的投資回報率，但這需要時間來實現。

4.遠程質量監控

環境保護局等組織使用物聯網傳感器來監控資源和產品的質量，例如水質。傳感器可以更快、更經濟地提供有關污染物的信息，從而帶來更快、更有效的響應。依賴質量監控流程的工業組織可以將 IIoT 應用到相同的效果。

化學加工廠或制藥公司可以使用物聯網傳感器遠程監控材料或產品質量。當工作人員可以快速連續檢查多個流程時，遠程監控可以提高生產力。同樣，實時警報會提示更快的響應，減少如果長時間未檢查可能危及產品的事故。

由于遠程質量監控是一個相對較新的概念，并非每個用例都存在現成的產品和服務。組織可能必須開發專有的物聯網技術來衡量與其相關的指標，這可能既昂貴又具有挑戰性。

5. 能源優化

一個可能不那么迷人但同樣有價值的工業物聯網用例是能源優化。將物聯網連接到工業機器、暖通空調系統或任何使用大量電力的設備可以降低能源消耗。物聯網傳感器可以檢測能源使用的高峰和低谷，并自動調整操作以盡可能少用電。

考慮到工業部門如何占美國總能源消耗的 33%，節能潛力巨大。制造業可能是這些基于 IIoT 的改進的最常見目標，但任何使用電力的公司都可以利用節省的資金。

工業物聯網的使用已證明該技術可有效降低能源消耗，但這些節省通常是微不足道的。在沒有機械升級的情況下，功率優化只能在減少相關費用方面走得更遠。如果組織想要實現大量節能，他們必須在物聯網傳感器之上實施額外的技術。