IIoT可以通过多种方式实现智能工厂（还有一些挑战）

工业制造业有众所周知的好处，随着时间的推移，作为独立的功能改进而被采用，例如生产率优化和增加收集的数据以改善运营洞察力。但是，随着制造业采取更全面的观点，将信息技术（IT）基础设施与运营技术（OT）集成以创建智能工厂，制造商可以实现这种“工业物联网”（IIoT）的全部好处，推动其行业向前发展。

IIoT可以通过多种方式实现智能工厂（还有一些挑战）。然而，在探索这些之前，值得回顾一下智能工厂与传统工厂的区别特征。

智能工厂特点

智能工厂最简单的区别是数字信息和物理资产的融合，从而扩展了制造能力。这些网络物理系统（CPS）将额外的传感器和自动控制集成到制造过程中，从而产生三个主要特征：资产连接性，性能/趋势可见性和操作员自主性。

集成的数字和物理工具将操作员与设备连接起来。这种连接为他们提供了一个实时的，虚拟化的设备状态在监视器的图片。通过丰富对流程在操作期间如何运行的洞察，操作员可以更近距离地监控流程，同时花费更少的活动时间观看机器运行，提高自主性。

智能工厂的另一个特点是数据收集和必要的分析，工程师需要解码过程操作。此外，必须有现场或基于云的服务器来处理和容纳更大量的数据，这是传统基础设施所不需要的。

智能工厂的优势

IIoT由于其诸多优势，正在推动工业制造业85%的采用率。第一层是制造商从使用人工智能和机器学习作为其流程的一部分中实现的历史收益：

改进的库存控制-记录对生产流程的洞察，实现了降低库存（历史上的高优先级关键性能指标（KPI））和提高弹性/组件可用性（准时制（JIT）生产的已知缺点）的双重好处。分析可以优化平衡，同时降低供应风险。这一改进降低了订单管理和材料处理成本。

通过更高的整体设备效率（OEE）降低生产成本这种方法还优化了资产，以提高生产和能源效率。

提高质量和降低废品率—在生产过程中收集大量数据，使操作员能够深入了解设备的生命周期。该视图使他们能够发现刀具磨损趋势并预测下一个（可能的）故障点。此外，预测性维护降低了维修成本和停机时间，这在考虑运行率和通过精益计划减少流程浪费时具有显著优势。

有了这三个明显的改进，IIoT通过促进去中心化进一步实现了智能工厂。通过最近的全球供应链中断，企业转向更加垂直整合的模式，以减少供应商资格认证时间，并获得对质量和组件交付的控制。随着越来越多的公司在供应链中实施IIoT工具，将供应商的资产连接到共享网络可以使智能工厂受益，而无需垂直整合。

此外，添加此功能可以提高供应商与其他公司合作的能力，使新合作伙伴能够深入了解流程能力，而无需进行耗时的质量审核或流程审查。在整个制造过程中增加IIoT也有助于创建行业标准，以确保公司的新合作伙伴已经正确采用了新功能。

IIoT还帮助企业创建新的业务流，例如改进的定制产品和产品或制造即服务。增加数据收集和分析将通过在整个制造过程中持续改进来提供质量，无论应用如何。

最后，将IT与OT集成，通过利用虚拟仿真在切割物理部件之前加快迭代更改，简化了产品开发或流程改进/故障排除计划。

智能工厂的挑战

尽管IIoT智能工厂具有众多优势，但企业仍面临一些必须克服的挑战。

首先是增加数据收集和数字处理工具的初始费用。然而，如前所述，这些改进可以降低制造和供应链其他方面的成本，因此业务论证应考虑投资的总体影响，包括数据收集/处理工具模块化以及减少库存和停机时间。

另一个挑战是将新技术与传统基础设施集成。虽然构建新的集成架构通常是一个更简单的过程，但它可能并不实用。使用IIoT工具改造工厂应该考虑连接性、网络弹性和网络安全等不可协商的因素，所有这些因素都变得更加重要，因为它们对互联工厂的依赖程度越来越高。

最后，重要的是增加或收缩技能组合，以适当地实施技术，包括预测网络使用量的增加和数据处理能力。

结论

虽然企业在实施行业颠覆性转变时必须始终克服挑战，但工业制造业正在通过几乎普遍采用IIoT向工业4.0冲刺。因此，制造商可以通过改进的连接性、可见性和自主性来实现优化的库存、降低的运营成本和更高的质量。此外，IIoT提供了向标准化、分散化、互联供应链迈进的机会。沿着更快的产品和工艺开发改进，这种最终状态为工业制造创造了一个令人兴奋的拐点。

审核编辑 黄宇