IIoT總是搞不好？工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）數(shù)據(jù)分析的四大關(guān)鍵技術(shù)

　　【儀表網(wǎng) 行業(yè)科普】物聯(lián)網(wǎng)(IoT)已經(jīng)成為游戲規(guī)則的改變者，尤其是在工業(yè)領(lǐng)域。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)分析可以讓管理人員了解哪些因素會造成瓶頸、質(zhì)量控制問題或事故。同時，他們可以確定哪些改進(jìn)最有可能提高生產(chǎn)率或減少設(shè)備停機(jī)時間。然而，在工業(yè)環(huán)境中充分利用IoT，需要人們了解并部署必要的技術(shù)，以便在繁忙的環(huán)境中釋放數(shù)據(jù)分析工具的價值。
 

　　云計算
 

　　當(dāng)企業(yè)開始關(guān)注IIoT分析時，他們必須確定如何存儲和訪問已經(jīng)擁有或即將收集的所有數(shù)據(jù)。幸運(yùn)的是，云計算非常適合滿足這些需求以及各方開始認(rèn)真分析數(shù)據(jù)后可能出現(xiàn)的其它需求。
 

　　一個典型的制造工廠可能擁有數(shù)百或數(shù)千個相互連接的資產(chǎn)，每個資產(chǎn)都包含決策者可以用來更好地了解任何給定時間所發(fā)生的情況的數(shù)據(jù)。以一家大型消費(fèi)品包裝公司為例，該公司的管理層希望提高與其幾個全球品牌相關(guān)的IoT利用率。這涉及到將280萬臺IoT設(shè)備，連接到一個基于云的集中式平臺上。
 

　　除了為類似的大型項目提供出色的可擴(kuò)展性外，云計算還支持分散的工作團(tuán)隊和站點(diǎn)，允許人們在多個地點(diǎn)連接數(shù)據(jù)采集設(shè)備。舉個例子，該公司的IIoT項目涉及位于97個國家的、通過互聯(lián)網(wǎng)連接的產(chǎn)品。因此，該公司選擇的云工具可以處理數(shù)十億臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，而且不需要人們參與基礎(chǔ)設(shè)施管理。
 

　　將云計算納入IIoT數(shù)據(jù)分析計劃中可以獲得的另一個好處是，授權(quán)方可以從任何有互聯(lián)網(wǎng)接入的地方登錄，并從其平板電腦、智能手機(jī)或電腦中獲取最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)。這種隨時隨地可訪問的能力，支持位于不同地方的專家之間的協(xié)作，這可以改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計或過程。在一個案例中，人們通過數(shù)據(jù)分析制造出的混凝土比同類產(chǎn)品的強(qiáng)度增加約30%，充分展示了協(xié)作和正確的方法是如何獲得回報的。
 

　　設(shè)備傳感器
 

　　盡管在實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)之前，制造企業(yè)必須考慮其設(shè)施的獨(dú)特需求，但可以理解的是，許多人會考察其他人已經(jīng)取得的成就來獲得靈感。許多人隨后意識到，將相互連接的傳感器連接到關(guān)鍵設(shè)備上，具有重要的商業(yè)意義。這樣做可以讓他們收到報警，從而清楚哪些問題可能降低質(zhì)量，或?qū)е驴深A(yù)防的資產(chǎn)停機(jī)。
 

　　在一個案例中，一家傳送帶公司部署了IIoT傳感器和一個補(bǔ)充平臺，使客戶能夠進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控。傳送帶最容易磨損，在關(guān)鍵運(yùn)營中錯位或傳送帶損壞，可能會對依賴傳送帶傳送物料的客戶造成嚴(yán)重?fù)p失，一旦管理層意識到這些問題，他們就做出了這一決定。
 

　　其中一項應(yīng)用是將設(shè)備傳感器應(yīng)用于采礦業(yè)傳送帶葉片的監(jiān)控。硬件收集實(shí)時數(shù)據(jù)，并將與歷史性能信息進(jìn)行比較，使系統(tǒng)能夠標(biāo)記異常情況。然后，用戶可以依靠這些數(shù)據(jù)做出更合適的決策，以保持生產(chǎn)的平穩(wěn)運(yùn)行。
 

　　持續(xù)的數(shù)據(jù)流還通過幫助管理者確定機(jī)器進(jìn)行離線維護(hù)的最佳時間來支持維護(hù)計劃。否則，機(jī)器可能會發(fā)生意外故障，導(dǎo)致時間損失和成本增加。
 

　　此外，監(jiān)測特定特征使人們能夠創(chuàng)建基線，以確定整體設(shè)備健康狀況和典型性能。一種常見的方法是進(jìn)行振動測試，作為預(yù)測性維護(hù)策略的一部分。連接的傳感器可以分析特定振動的強(qiáng)度或頻率，以識別潛在的異常。然而，環(huán)境因素會影響物體的振動程度。幸運(yùn)的是，傳感器可以揭示影響因素的特征，例如設(shè)施的濕度和溫度，從而更容易評估異常振動模式的程度。
 

　　人工智能
 

　　人工智能無疑將IIoT分析提升到了一個新的水平。這種改進(jìn)主要得益于人工智能可以從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式，從而讓人們比在沒有技術(shù)幫助的情況下更快地得出結(jié)論。
 

　　客戶訂單表、設(shè)備統(tǒng)計數(shù)據(jù)、社交媒體評論和計算機(jī)視覺圖像都能為制造現(xiàn)場提供線索，幫助其在提高總體產(chǎn)量和優(yōu)化流程的同時加強(qiáng)質(zhì)量控制措施。然而，如果試圖手動處理所有這些數(shù)據(jù)，很可能會耗費(fèi)大量的時間和人力。人工智能算法可以更高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，對于擁有龐大且不斷增長的信息庫的企業(yè)來說，這是理想的選擇。
 

　　許多人工智能應(yīng)用是其它技術(shù)的有益補(bǔ)充。例如，人們越來越普遍地使用人工智能驅(qū)動的設(shè)備傳感器。當(dāng)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云端進(jìn)行處理時，還可以使用邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施來大大縮短傳輸距離。一些兼容的邊緣設(shè)備甚至具有內(nèi)置的處理功能，從而可以加強(qiáng)敏感數(shù)據(jù)的安全性。
 

　　聊天機(jī)器人
 

　　一些人還研究了生成式人工智能如何完善這些用例。這是一種超越傳統(tǒng)的人工智能，允許人們使用自然語言與工具進(jìn)行交互，類似于與朋友或同事的交談。目前許多最受歡迎的商業(yè)生成式人工智能工具都是聊天機(jī)器人。
 

　　在一個案例中，員工使用客戶糾正措施請求中的信息，這些信息涉及沒有必要材料批號的焊條。他們請求聊天機(jī)器人提供五個問題，以便企業(yè)可以用這些問題來確定該問題的根本原因。
 

　　該工具回復(fù)的問題采用了眾所周知的 “五個為什么 ”技術(shù)，有助于有效地解決問題。它包括提出幾個逐漸接近問題核心的問題。例如，聊天機(jī)器人提出的第一個問題是，為什么焊條的數(shù)量不夠。第五個也是最后一個問題是，該公司為何沒有遵循能夠確保相關(guān)方添加數(shù)字標(biāo)識符的流程。
 

　　幾乎可以肯定，該公司有一個既定的系統(tǒng)在某個時刻發(fā)生了故障，從而導(dǎo)致了這種結(jié)果，因此聊天機(jī)器人鼓勵人們檢查出錯的原因。決策者可以收集與這一人工智能輔助過程相關(guān)的數(shù)據(jù)以跟蹤趨勢，并確保缺失的數(shù)字是異常值，而不是以前未被識別的更大問題的前兆。
 

　　此外，一些供應(yīng)商正在開發(fā)生成式人工智能產(chǎn)品，可以根據(jù)公司的內(nèi)部數(shù)據(jù)回答問題，從而提供分析優(yōu)勢。例如，用戶可能會問，“在過去的六個月里，我們有多少印刷電路板沒有通過質(zhì)量控制檢查？” 這是超越傳統(tǒng)方法的人工智能數(shù)據(jù)分析的一個新興實(shí)例。
 

　　這些案例突出了為什么人們會通過選擇互補(bǔ)技術(shù)來滿足他們的需求，從而在IIoT分析工作中獲得最佳結(jié)果。這會激勵企業(yè)管理層考慮各種可能性，并更好地思考如何將對物聯(lián)網(wǎng)的投資與企業(yè)的總體目標(biāo)聯(lián)系起來。