用工业物联网重新连接过程工业

数字化可以为过程工业提供许多优势，例如过程优化的新机会和工厂效率的提高。工业物联网(IIoT)为刚刚开始拥抱工业4.0的垂直行业提供预测性维护、资产信息管理和开放设备可配置性。

加工工厂是围绕着无数的活动部件建造的，不断增长的年龄带来了效率低下。在公用事业价格上涨的同时，传统工厂设备的维护成本也在不断增加。传统工厂浪费了大约30%的能源消耗。

2016年，中国弃风率达到17%;被浪费的风能几乎相当于北京一年的总用电量。

美国通过工业污染产生的废物占世界总量的30%，而消耗的资源占世界总量的25%。

监管机构越来越多地向工业部门施加压力，要求减少浪费、遏制污染和提高资源利用率——激励效率和惩罚违规行为。在以客户为主导的商业环境中，制造商将不得不探索提高竞争力的选择。由于公用事业供应成本通常超出制造商的控制范围，因此需要一些创造性思维来降低运营和生产成本。

IT-OT融合带来的帮助

信息技术(IT)和运营技术(OT)数据的融合有助于工厂运营。这就是围绕工业物联网的嗡嗡声开始有意义的地方。随着传感器和支持互联网协议的设备的激增，工业物联网最终将主导工厂车间。随着制造商意识到这些工具和收集信息的能力的潜力，他们将能够创建更精简的流程，简化操作，并提高成本效率。

以简单的设备维护任务为例。在互联的生态系统中，机器可以发送警报，告知它们的状态，使生产绕道而行而不会中断。这只是一个工厂的一条生产线。想象一下通过基于云的企业资源规划(ERP)系统连接的多个站点之间的可能性。在一个模型工厂中建立的智能和最佳实践可以无缝导出并在每个连接的设施中实施。

效率提高82%

如果报告可信的话，制造工厂的数字化流程效率提高了82%。为了解决公用事业成本问题，日本一家大型化学品生产商在148个带有传感器的蒸汽疏水阀中嵌入了传感器，从而使蒸汽成本降低了7%。

通过工业物联网，工厂运营商可以访问越来越多的资产相关数据。作为边缘传感器和分析之间的桥梁，它将提供以下好处:

• 使用无线、低能耗传感器经济有效地收集数据
• 开发数据驱动的、战略性的、可操作的操作情报
• 在适当的时候向工厂经理提供这些信息
• 一旦采取纠正措施，交付性能改进。

按照目前的标准，运营商一直在利用这些信息，从被动维护活动过渡到更有效的预测性维护框架。在多个站点之间实现有效的维护优先级是仍然存在的主要障碍。

提高维护

这为部署全面生产维护(TPM)奠定了基础。在20世纪50年代发展起来的这个八支柱模型的目标是始终专注于预防性和前瞻性技术，以提高设备的可靠性，并最终提高生产力。

结合计算机维护管理系统(CMMS)软件和通过IIoT收集的数据，维护人员可以监控资产组，通过直接与云ERP接口指定触发警报的参数，自动响应和工作订单生成。

人工智能

过程工业将发现使用人工智能(AI)的优势。为了提高工厂的安全性，操作人员一直在努力减少对工厂车间人工干预的需要。

机器人技术和过程自动化已经成功地应用于各个行业。更高的工作流程效率将增加吞吐量和材料消耗。工业物联网产生的数据流提供了极好的机会。据报道，利用机器学习和预测数据分析的制造系统将产能提高了20%，同时将资源利用率降低了4%。

资产优化

人类的推理和逻辑能力对于制造业是必不可少的。随着机器开始像我们一样思考，人工智能将成为互联植物生态系统的中枢神经系统，并利用从数据分析中获得的智能，从每一美元的支出中榨取最大价值。

阿米特·查达是公司的销售和业务发展总裁，也是董事会成员L&T科技服务有限公司CFE媒体内容合作伙伴。编辑:Mark T. Hoske，内容经理，控制工程， CFE传媒，mhoske@cfemedia.com．

www.globalelove.com关键词:工业物联网，人工智能

与传统方法相比，数字化提高了效率。传感器和监控将使维护从被动变为主动。人工智能将增加优化。更大的数字化和自动化如何扩大优化的机会?在线附加:在本文的在线版本中查看并链接到更多信息。

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