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工業物聯網四大應用

2021-04-13 10:43:54  來源:物聯網之家

摘要:除了消費者方面,物聯網正在改變企業的運營方式。由于高速網絡連接的日益廣泛可用性,越來越多的企業正在利用工業物聯網來提高生產力和設備維護。
關鍵詞: 工業 物聯網
  除了消費者方面,物聯網正在改變企業的運營方式。由于高速網絡連接的日益廣泛可用性,越來越多的企業正在利用工業物聯網來提高生產力和設備維護。
 
  當公眾想到物聯網時,人們常常會想到諸如恒溫器和安全系統之類的智能家居設備。然而,物聯網生態系統遠遠超出了消費者的使用范疇,導致了工業物聯網的出現。
 
  如今,企業使用工業物聯網技術來自動化以前的手動流程,并遠程管理其資產,從而發現新的效率提升并節省成本。下面,我們將從四個主要方面來看看工業物聯網是如何改變企業游戲規則的:
 
  預測性維護
 
  預測性維護對于保護和延長風力渦輪機、發電機和暖通空調系統等工業資產的壽命至關重要。
 
  傳統的維護程序會根據時間或使用情況遵循固定的時間表,例如每12個月或1000個周期。然而,由于這種方法是基于平均假設,而不是設備的實際狀況,因此企業最終可能會不必要地維修設備。
 
  物聯網將預測性維護轉變為敏捷且響應迅速的流程。使用配備傳感器微處理器單元的物聯網設備可以監測設備狀況并在其出現損壞跡象時自動發出警報。
 
  綜合性油氣企業從物聯網預測性維護應用中獲益最大。根據Hydrocarbon Publishing的數據,2009年至2013年間,僅美國就有2200多家煉油廠因計劃外停機而停工。這些計劃外停機使全球流程工業損失了其總產量的5%(相當于每年200億美元)。無效的維護措施也會導致計劃外停機,為此,全球煉油廠每年平均要多支出600億美元的運營成本。
 
  資產跟蹤
 
  同樣,設備租賃企業使用工業物聯網對其各種土方工程和卡車實施預測性維護。這些監測解決方案降低了派遣機械師到現場處理意外故障的成本。
 
  具有GPS功能的物聯網設備還為租賃企業提供了對現場資產位置和分布的遠程實時可見性。企業可以使用這些數據來改善物流計劃和客戶服務,進而安排更多最佳的取車和還車區域。
 
  很快,租賃設備甚至可能會“自動歸還”。2017年,愛立信與設備租賃服務商Cramo和電動工具制造商Husqvarna合作,簡化了租賃設備的歸還流程。這種合作導致了一種創新的概念驗證設備,該設備消除了在返還工具時進行例行檢查的需要。
 
  供應鏈管理
 
  可見性是供應鏈管理中唯一最有價值的元素。盡管如此,仍有超過60%的企業缺乏完整的供應鏈可見性,而美國零售商的平均庫存準確性閾值僅為63%。這些盲點每年都會導致數不清的效率低下、客戶不滿以及數十億美元的財政損失。幸運的是,最近的技術進步使得用物聯網設備照亮這些盲點成為可能。
 
  如今,一個小型的、4G連接的微控制器幾乎可以從地球上任何地方實時識別、定位和監控移動資產。同時,更強大、更經濟的物聯網平臺使得數據可以通過云端輕松接收、組織和分析。
 
  此外,諸如自動警報和事件報告之類的功能使企業在面對供應鏈中斷時可以更加敏捷和響應迅速。一般來說,物聯網解決方案可以為供應鏈管理提供的價值隨著供應鏈的規模和復雜性而變化。供應鏈越大,涉及的參與者越多,物聯網解決方案減少低效和提高可見性的機會就越多。
 
  合規性監測
 
  每年,美國制造商在遵守經濟、環境和工作場所安全法規方面的花費估計為1,920億美元。在這些天文數字中,蘊藏著無數提高效率的機會。
 
  物聯網技術已經顯示出巨大的潛力。通過遠程監測敏感資產,物聯網設備使企業能夠大幅降低與法規遵從性相關的成本。一些例子:
 
  跟蹤設備使用情況:嵌入式傳感器為企業提供有關起重機和推土機等昂貴機械的地理位置、使用和維護要求的實時數據。
 
  優化現場物流:同樣,物聯網傳感器通過自動訂購材料并建議機器和人員的最佳位置來改進工作流程。它們還建議在站點內運輸設備和物資的路線。
 
  提高工人的安全性:網絡連接的可穿戴設備(例如安全帽、背心和靴子)將工作人員的地理位置坐標傳送到云中進行分析。這些分析可以識別危險的現場條件和危險活動。
 
  通過將機器學習與工業物聯網數據相結合,主管可以將工人和設備的安全風險降至最低。
 
  開啟您的工業物聯網之旅
 
  工業物聯網之旅始于一個可靠的平臺,該平臺提供構建物聯網系統所需的所有硬件、軟件和連接性。
 
  一些企業選擇從頭開始構建自己的定制平臺。這不僅需要特定領域開發方面的專業知識,而且還需要可擴展性、網絡連接性和安全性方面所需的資源。
 
  幸運的是,還有一個更簡單的選擇。企業可以使用專門為其業務定制的物聯網平臺,而不是重新發明輪子。比如Particle,這是一個完全集成的托管式物聯網平臺,可為您的物聯網解決方案提供從設備到云的完整基礎架構。

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責編:zhangwenwen

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