物聯網概念最早出現于比爾蓋茨1995年《未來之路》一書，只是當時受限于無線網絡、硬件及傳感設備的發展，并未引起世人的重視。2003 年，美國《技術評論》將傳感網絡技術列為改變未來人們生活的十大技術之首。2004 年，“物聯網”這個術語開始出現在各種書名中，并在媒體上傳播。2009 年 1 月，美國政府將新能源和物聯網確認為美國國家戰略。此后物聯網迎來高速發展期。
根據1985 年Cellular One 的聯合創始人 Peter T. Lewis 在國會黑人核心小組發表演講時說：“物聯網或物聯網是將人員、流程和技術與可連接的設備和傳感器集成，以實現對此類設備的遠程監控、狀態、操作和趨勢評估。”
物聯網的定義與我們今天對它的理解相當一致。問題是，制造商如何利用數字化來克服我們最近幾個月看到的那種與流行病和供應鏈相關的動蕩？
01未來是5G
Gartner 報告稱，2021 年全球 5G 基礎設施支出增長了 190 億美元，年增長率超過 39%，而且這些數字在 2022 年可能會大幅增加。5G 網絡為制造商帶來了新的機遇，包括加快物聯網具有更快的數據傳輸速率和更高效的設備之間的連接和通信。因此，5G 將是 2022 年物聯網發展的關鍵。
然而，伴隨著這些機會而來的是網絡安全風險。5G 不僅需要對包含更多物聯網設備的網絡進行物理檢修，而且我們還將看到從硬件網絡到軟件網絡的轉移。然而，考慮到這些網絡涉及在越來越多的連接設備之間收集大量敏感數據共享，軟件會帶來新的網絡漏洞。安全表示專家通過人工智能 (AI)、機器學習和自動化將化解網絡安全威脅。
02機器學習
麥肯錫報告說：“人工智能有望掀起下一波數字顛覆浪潮。” 工廠經理應該對隨著時間的推移學習并通過重復執行任務來更好地完成任務的人工智能算法特別感興趣——也稱為機器學習。
當連接設備和物聯網管理并越來越多地捕獲大量數據時，機器學習特別有用。雖然這些海量數據對于人類工人來說處理起來太多了，但機器學習可以快速實時分析它們以識別異常并以易于理解的形式向人類工人報告調查結果。
機器學習已被證明在供應鏈管理的所有階段都很有用。例如，摩托車制造商Harley Davidson使用了一款名為 Albert 的軟件，該軟件可以預測哪些潛在客戶最有可能轉化為銷售額，從而將銷售額提高了 40%。與此同時，回到車間，機器學習算法可以檢測到機器何時以降低的能力工作，并在需要預防性維護時提醒決策者。
然而，用劉易斯的話來說，從物聯網中獲得最大收益的唯一方法是“人、流程和技術的整合”，這意味著人類工人可能必須提高技能。
03接近邊緣
邊緣計算將成為 2022 年物聯網的一個關鍵趨勢，因為制造商在他們的設備中構建了板載分析功能——本質上是讓數據處理盡可能靠近其來源。
邊緣設備不是為機器配備福布斯所說的“啞”傳感器，如基本的麥克風或攝像頭，而是配備智能傳感器。這包括具有語言處理能力的麥克風、濕度和壓力傳感器，或配備計算機視覺的相機。
例如，對于機器人，二維視覺系統用于檢測簡單的顏色或紋理，例如條形碼檢測。使用 3D 視覺系統，使用多個攝像頭來創建對象的多維模型。Shibaura Machine 的視覺系統 TSVision3D就是一個例子。兩個高速攝像頭連續捕捉 3D 圖像，通過智能軟件進行處理，以識別物品的確切位置。然后，機器人可以確定最合乎邏輯的順序并以亞毫米精度拾取物品，就像人類工人一樣容易。
邊緣計算可以與這些智能傳感器相結合，可以更快地執行計算，同時減少與云之間的數據傳輸，以緩解網絡擁塞并減少網絡延遲。除了提供實時收集、處理或處理數據的能力外，邊緣計算的速度還有助于維護——預測性或其他方式。這使得可以更快地識別何時需要維修或更換設備部件。
在這些情況下，可靠的工業零件供應商可以在需要時幫助采購制造商所需的確切零件。
04彈性供應鏈
據《福布斯》報道，“在過去兩年前所未有的顛覆之后，恢復力成為議程的重中之重，物聯網技術為建立更強大和抗災的組織提供了巨大的機會。” 但是制造商在物聯網投資中應該關注哪些供應鏈領域？
制造商可以向漢高首席供應鏈官 Dirk Holbach 學習。在接受麥肯錫公司的采訪時，霍爾巴赫推薦了三個主要領域。首先，可見性，這意味著了解您擴展的供應鏈中任何時間點的情況。其次，人員，這意味著“將業務設置為更加集中標準化和組織化，增加強大的區域和地方團隊，使其能夠在給定的框架內做出快速決策。” 最后，Holbach 建議公司審查他們的產品采購。
同樣，必須在更快的范圍內獲取、處理和使用這些數據——所有過程都需要多個集成系統。更多的工業物聯網 (IIoT) 設備，如智能傳感器和邊緣系統，可以提供全方位的供應鏈視圖——一個例子是有條件的監控傳感器，當機器組件出現故障跡象時，它會提醒人類工人。
例如，根據普華永道的《2020 年數字工廠》報告，諾基亞已將精益管理和數據分析納入其全球供應鏈。這包括用于操作員、機器人和基于手勢的設備控制的可穿戴技術。諾基亞表示，它已經能夠通過數字化改進制造流程并提高運營穩定性。
來源：manufacturingtomorrow
