工业物联网技术发展趋势

众所周知，工业物联网的主要技术领域涵盖传感器技术、网络互联技术、信息处理技术、安全技术、边缘和云计算等多个方向。其中发展最为迅速的几大技术领域包括：

边缘计算+人工智能：工业物联网的成功关键在于为机械设备赋予物联网连接能力。在生产环境中采用联网设备，企业便能将这些数字化智能设备纳入企业生产，并在设备的整个生命周期里保障系统正常运作。万物互联意味着海量数据需要实时分析和处理，所以边缘计算结合人工智能就是一个重要发展趋势。

网络安全：在万物互联的环境下，难以想象如果边缘端智能设备被黑客控制，将会带来什么样的灾难。实际上，网络安全威胁的确阻碍了制造商对数字技术的投资，在接下来很长一段时间内，制造商不得不拨出更多预算，以确保任何数字创新都通过安全认证。

人机协作：基于以上两大趋势，将会有越来越多的人机协作场景出现。随着设备更加智能化、更安全和更可靠，基于工业物联网的协作机器人将更为普及。当前汽车制造商是工业机器人的消费大户，但随着工业互联、机器视觉以及控制技术的迭代，协作机器人将在制造业、物流领域乃至服务业取得突破性进展，“机器人即服务”的理念将逐步深入人心。

工业物联网与智能制造结合呈现3大趋势

设备和环境数据的采集——从单点到全局

物联网+智能制造模式：实现了数据标准的归一化，通过协议转换，使得不同品牌的设备数据以及各类不同的环境数据统一采集并上传到同一个数据库。能够在同一个数据库中对所有的设备运行数据和环境数据进行整体的分析。

生产设备的故障和检修——从被动到主动

物联网+智能制造模式：将设备运行的数据进行分析比对，提前预知可能发生故障的设备，邀请相关厂家的维护人员上门进行更换，安排一次2小时的主动停机，将故障损失降到最低。

降低产品的维护成本和运行风险

物联网+智能制造模式：设备的运行数据可远程直接上传到后端平台，能够有针对性地安排巡检，大大降低售后服务成本；同时，在平台上可对设备的运行数据进行分析并进行运行优化，延长使用寿命，降低风险

工业物联网在制造业中的典型应用

数字孪生

在制造业，成品中的缺陷和缺陷增加了成本，加重了工人的负担。数字孪生以数字方式复制正在开发的产品。该行业通过改装传感器，收集有关其产品的整个操作流程和每个模块所需性能的数据。管理人员可以使用从数字副本获得的数据来评估系统的准确性、性能和可靠性。您还可以检测产品中可能存在的低效问题，以帮助您制作更好的版本。最后，数字孪生简化了资产管理和错误的管理流程。它促进行业预测其基线完整性，并有效地满足其最后期限。

智能计量

多亏了物联网，可以跟踪水、电力和其他燃料的智能电表也被引入了制造业、能源和其他行业。物联网传感器允许企业评估特定使用情况并实施最佳实践，以实现更高效的资源分配。
小型制造厂可以使用工业物联网公司提供的可定制的最终用户分析，彻底分析智能电表监控的效果。他们还可以比较各种资源的价格、效率增益和碳足迹，以便将它们适当地集成到其先进的制造工艺中。

供应链管理

在全球范围内，物联网设备监控和跟踪库存管理系统。产业界可以通过获取现有资源的准确数据来跟踪其供应链。它包含有关正在进行的工作、设备选择和所需项目的到期日的信息。此外，物联网设备消除了运营中手动报告的需要，并引入了企业资源计划(ERP)。他们对管理部门有跨渠道的洞察力，并协助利益相关者评估当前状况。由于管理不善和缺乏研究，它减少了公司的资金支出。

智能包装

通过将物联网传感器整合到产品和包装中，制造商可以获得对不同消费者的消费者习惯和对商品的处理方式的有用见解。运输过程中的产品降级，以及天气、路线和其他环境变量对产品的影响，都可以使用智能跟踪机制进行跟踪。这提供了可用于重新设计产品包装的信息，以便在消费者服务和在某些情况下提高包装成本方面取得更好的结果。