如何实施工业物联网

世界各地的工业组织都在寻求雇用工业物联网(IIoT)这是一场专注于大数据分析的数字化变革，旨在提高生产效率、运营可靠性和供应链绩效。为了取得成功，运营公司应该开发一个灵活的工业物联网框架，以实现跨站点和学科的安全协作，改变工作流程，以改善职能团队之间的信息共享和合作，并利用外部专业知识和知识供应商来补充内部资源。实施工业物联网的有效战略将研究开始使用该技术的最佳方式，以提高运营效率，同时增加创新，并最终获得新的收入来源。

资产、流程、连接性

几乎每一个工业设施都将从工业互联网的出现中受益。一方面，拥有广泛分布资产的运营站点通常仅限于管理连接和数据聚合的本地化专业知识。另一方面，根深蒂固的传统工作流程限制了许多设施，无助于提高绩效和盈利能力。

设备健康是所有类型操作的重要关注点。如果一项资产失败了，通常没有合理的方法来分析发生了什么，因为没有足够的有意义的信息，或者正确的人直到失败几小时或几天后才能分析它。工程师花了太多时间从各种来源提取和调整数据。此外，他们还负担着孤立和不一致的分析工具。

对于工厂设施来说，缺乏对业务指标的实时性能的可见性是很常见的。他们需要更好的技术来收集和存储组织中的所有相关数据，可视化信息以获得有价值的见解，然后预测和检测问题和机会。

透视工业物联网

今天，制造商和其他工业公司正在考虑下一步如何在单个站点或整个企业范围内有效地管理和利用数据。商业上的成功需要在正确的时间用正确的信息做出正确的决策。

越来越多的公司正在寻求利用工业物联网的力量。通过使用机器学习、大数据和自动化技术来创建一个能够准确、一致地捕获、分析和传输数据的“系统的系统”，他们希望在整个供应链中实现更高的效率、可持续性和质量控制。

工业物联网是性能和运营的下一个重大变革，它利用先进计算、智能传感器、移动应用、基于云的平台和企业数字化等现有技术，帮助将数据转化为可操作的知识。这种方法的核心是几个关键要素:

• 智能和安全协作
• 预测分析
• 数据管理和现场控制
• 智能互联资产和设备。

有效的工业物联网战略依赖于整合来自多个不同系统的云中数据，应用更高级别的分析，并利用通常远离工厂现场的专家。预测分析解决方案可以将工作流程从手动和被动转变为自动和主动，有助于避免计划外停机，提高性能和安全性。它们使企业能够更密切地跟踪工厂、偏远地区、分包商和供应商设施以及世界各地运输中的货物的一切情况。

开发有效的工业物联网框架

关于工业物联网及其可以为工业组织带来的好处已经写了很多文章。然而，关于技术的实现现实和在整个过程中处理各种决策点的讨论很少。

实现工业物联网的最大价值涉及几个重要因素。它的真正力量来自于集中数据，然后集成应用程序来消化和处理这些信息。它们可以位于云中，而不是在控制系统中部署应用程序，从而完全消除了工厂中的维护需求，并使来自多个站点的应用程序可以获得额外的数据。在云中增加价值的典型应用包括高级过程控制(APC)监控、基于状态的监控(CBM)、企业数据历史记录、移动解决方案以及计划和调度等。

工业组织应该使用开放集成和通信技术(如OPC统一架构(UA))来整合来自不同来源的数据。这为现有通信协议提供了支持，因此已安装的设备以安全的方式集成在IIoT架构中。接下来，他们可以将数据从工厂转移到企业，并应用智能分析来提取有意义的信息。因此，应用领域知识来理解数据、利用内部专业知识、远程主题专家或第三方知识供应商是至关重要的。

有了更大、更统一的数据集，公司可以在云中应用和开发更高级的分析，并在边缘设备中部署这些分析模型，以获得更详细的见解，根据需要扩展数据以满足单站点或企业范围内运营的不同要求，并利用更广泛的数据专家池进行监控和分析。

例如，一家大型矿业公司正在其卡车、铲子和其他移动设备的操作中使用预测分析。目标是为这些资产配备数据记录器和无线连接，以便集中部署的可靠性专业人员可以实时收集性能数据，识别潜在问题，并采取主动措施避免过早故障。

如果不承诺改变其业务流程，这家矿业公司就不会在工业物联网方面取得成功。运营和维护人员之间的协作文化不断发展，使各种预测技术和先进的诊断工具应用于日常运营，以保持更高的设备可靠性和可用性，从而帮助公司获得更高的利润。

工业物联网协作、实施

工业物联网的真正承诺不是关于“事物”，而是与操作交互的人。那些首先考虑将人连接起来，然后再将物连接起来的组织，将处于优化其工厂运营的有利位置。

任何工业物联网实施成功的关键是愿意以不同的方式运作，这意味着获得支持新角色、责任和工作流程所需的工具。

大多数采用工业物联网的先进公司都有一个共同的特点:当他们实现跨组织的智能协作时，运营、维护、可靠性、供应链管理和其他学科之间的界限变得不那么明确和僵化。如果工业物联网计划不包括功能组如何协同工作的变化，那么它可能应该重新考虑。

建立复杂工业场地所需的所有内部专业知识正变得越来越困难。随着成熟市场面临着婴儿潮一代即将退休的知识流失，最好的运营将是那些学会何时在内部开发技能、何时利用外部资源来推动业务成果的企业。

工业物联网提高运营效率的一个主要机会是与第三方专家合作。如今的技术可以安全地利用云计算中整个合作伙伴生态系统的领域专业知识，而过程许可方和原始设备制造商(oem)等其他组织可以帮助解决特定问题。这种方法也可以扩展到全球的内部资源。

oem和工艺许可方的知识和经验对工厂设备和工艺操作的可靠性影响最大，这并非巧合。工业物联网不仅仅是监控;它是将专家的诊断知识嵌入到边缘的应用程序中，以预测和防止故障。

工业物联网入门

对于各种规模的工业组织来说，工业物联网是数字化转型的基础，它创造了更好地收集和分析其运营中产生的大量数据的新方法，并将这些数据转化为解决具有挑战性问题的解决方案。但对许多人来说，问题是从哪里开始——以及如何开始?

拥抱工业物联网的公司应该从改变他们的思维和行动方式开始。这意味着部署正确的资源来解决问题——不一定是问题所在的本地资源。在选择初始项目时，应期望立即提高效率，从而为工业物联网框架的扩展提供资金。这包括提供企业范围的好处，并且可以在多个站点同时部署以降低部署成本的项目。构建支持协作工作流程的工业物联网基础设施为其他工业物联网应用提供了良好的基础。

不管他们的实施策略是什么，新接触工业物联网的公司应该愿意“快速失败”，这样他们才能快速学习。换句话说，从小型项目开始是个好主意，这样不成功的初始项目不会对业务产生重大影响，而是为指导未来的技术投资提供经验教训。

选择了解工业自动化的技术合作伙伴也很重要，因为他们知道如何最好地利用过程数据来增强基于云的分析能力，以及解决整个企业的控制相关问题。信息技术(IT)提供商通常缺乏利用现有操作数据来获得额外价值的领域专业知识。

实现工业物联网的力量

现在，制造商比以往任何时候都更需要利用工业互联网的力量来实现重大的运营和商业利益。工业物联网可以将工厂车间的人员和系统与企业层面的人员和系统结合起来，使用户能够在不受技术和经济限制的情况下从自动化系统中获得最大价值。安全的工业物联网生态系统为解决具有挑战性的问题增加了领域知识。

为了确保工业物联网的成功部署，工业组织必须愿意接受变革。这包括开发一个全面的框架，支持跨功能线以及内部和外部资源之间的协作工作过程。

开始使用工业物联网的七种方法

流程、数字设备和系统可以支持工业物联网(IIoT)的实施。刚接触工业物联网的公司应该从小规模开始，因此最初的项目可以为指导未来的技术投资提供经验。在考虑工业物联网实现时，请检查以下七个考虑因素。

1. 创建一个基线。查看资产、流程、数据收集、分析和实时可见性，以评估预测和检测问题和机会的能力。
2. 使用机器学习、大数据和自动化技术创建一个“系统的系统”，可以准确、一致地捕获、分析和传输数据。
3. 采用开放式集成和通信技术，在提取有意义价值的过程中，帮助整合来自不同来源的数据。
4. 整合来自多个不同系统的云中数据，应用更高级别的分析并利用专家，通常物理上远离工厂现场。
5. 考虑基于云的应用程序来增加价值，例如高级过程控制(APC)监控、基于状态的监控(CBM)、企业数据历史记录、移动解决方案以及计划和调度。
6. 重新定义职能小组的工作方式，在整个组织中使用工业物联网工具实现智能协作，包括运营、维护、可靠性、供应链管理和其他学科。
7. 使用技术工具和与了解整个企业的工业自动化、过程数据和控制相关问题的第三方专家合作来弥补人口变化。传统的信息技术(IT)提供商可能无法提供这种深度。

本·布兰切特数字化转型的战略和业务发展经理在哪里霍尼韦尔过程解决方案。编辑:Emily Guenther，副内容经理，控制工程， CFE传媒，eguenther@cfemedia.com。

关键概念

• 关键因素成功实施工业物联网的背后
• 工业如何组织应该实施工业物联网解决方案
• 的好处在工业过程中实施工业物联网。

考虑一下这个

工业组织在实施工业物联网后如何衡量投资回报率?

您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?您应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得您和您的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。