物聯網正迎來第四次產業革命,雖然人們普遍認識到數字化的必要性,但仍存在許多誤區,阻礙了工業物聯網的實施。由于復雜性和成本問題,許多組織已經推遲了他們的工業物聯網(IIOT)計劃。
做好最壞的準備未必是壞事,但你可能高估了工業物聯網的風險,低估了它的真正價值。為了幫助您樹立正確的思維方式,本文將揭示六個關于工業物聯網實施的常見誤區。
誤解1:工業物聯網意味著必須連接到云
云是大多數物聯網或工業物聯網討論的熱門話題。毫無疑問,云計算有其優勢,在工業物聯網市場中發揮著重要作用。它為海量數據的存儲和管理提供了一個經濟高效、無處不在的基礎設施。云計算結合了先進的機器學習算法,甚至可以識別流程和設備操作的趨勢,以預測和防止未來的故障。
盡管如此,在工業物聯網的部署中,云并不是絕對必要的。雖然云解決方案有很多好處,但對于許多工業公司來說,它們可能不是首選。這是因為大量傳統的工業系統只有有限的安全措施,這使得它們在連接到互聯網時很容易成為黑客的攻擊目標。除了網絡安全風險、數據隱私和增加的延遲之外,不安全的服務正常運行時間也是第三方托管云的主要問題。
隨著許多無線提供商提供云集成解決方案,云似乎是工業物聯網實現的一個組成部分。事實上,一個靈活的工業物聯網架構往往會讓用戶選擇最適合他們業務需求的后端系統。運營數據可以根據用戶需求轉發到本地服務器和數據中心或基于云的分析平臺。工業物聯網旨在改善工業運營的控制和可見性,以提高運營效率、安全性和可持續性。
誤解2:在傳統系統中啟用工業物聯網非常復雜,而且還涉及生產停機時間
PLC誕生于第三次工業革命,是工業自動化系統的核心。盡管這些控制中心在實時、本地化的任務中表現良好,但它們(設計于21世紀初)并不打算與外部世界連接。舊的可編程邏輯控制器大多數有太多的專用串行協議,這些協議只用于閉環控制過程。新的可編程邏輯控制器可能有以太網連接,但許多復雜的工業環境禁止硬接線。
由于這些通信挑戰,制造商往往認為在傳統的PLC和工業系統中部署工業物聯網是極其困難的。通常,我們會看到一個令人生畏的過程,包括大量硬件更換、布線和數周的生產停機。事實上,新興的即插即用連接正使傳統工廠實現工業物聯網成為現實。
該方案可以通過自動化協議與傳統的PLC連接,無需修改硬件即可提取關鍵數據點。它提供了強大的無線鏈路,可以將數據無線傳輸到中央管理系統,從而消除了任何布線要求。因此,不會出現代價高昂的生產停機時間。
誤解3:工業物聯網是一個具有毫秒延遲的自動化網絡
制造商通常使用傳統的、以自動化為中心的思維方式來解讀工業物聯網及其潛在價值。許多人認為數字工廠是新一代的自動化設備,完全配備了下一代生產線和機器人機器,可以在幾毫秒的延遲內傳輸數據。雖然增強的實時自動化是故事的一部分,但它肯定不是定義我們下一次工業革命的單一元素。
工業物聯網傳感器網絡主要是每隔幾分鐘或發現異常時發送少量遙測數據。頻繁發送的數據可能是無用的,并且會給后端系統帶來負擔真正重要的是網絡覆蓋率、可靠性和可擴展性,以及電池多年獨立運行的能力。然而,面向自動化的以太網基礎設施不能滿足這些要求。
誤解4:工業物聯網的實施需要大量資金
對新的無線通信體系結構的需求通常會導致許多早期的投資理念,這阻礙了工業物聯網的采用。然而,一旦你開始考慮當今可用的技術選項,你就會意識到,構建一個工業物聯網基礎設施不需要花很多錢。
除了如今大大降低了傳感器價格之外,低功耗廣域網(LPWAN)等新的無線技術也為工廠范圍的傳感器網絡提供了經濟高效的連接選擇。通過可擴展的解決方案,您還可以在解決多個應用程序和挑戰的同時,將昂貴的基礎設施(即基站)降至最低,這反過來又簡化了復雜性,加速了投資回報。
誤解5:工業物聯網沒有什么即時價值
即使工業物聯網的投資是可以負擔得起的,但制造商可能仍然認為這是不值得的。這是因為人們普遍認為工業物聯網沒有即時價值,只是日常運行的可選配件。不過,如果你知道每年核電站關閉的總損失估計高達500億美元,你就會改變主意。
通過從以前以封閉方式運行的系統中解鎖數據,工業物聯網可幫助制造商打破工廠數據孤島。工廠數據倉庫增強的資產和操作透明度極大地促進了故障排除和維護活動,同時消除了手動任務。這將通過減少機器和生產停機時間,直接影響成本節約和整體設備效率。
誤解6:工業物聯網終將取代人們
工業互聯網反映了工業運營和所需專業知識的范式轉變,一些人工任務將自動化以提高生產效率,但這并不意味著對人力的需求即將消失。為了保護大數據并將其轉化為商業智能,數據科學家和安全工程師等新的工作職能至關重要。像機器操作員這樣的現有工作將隨著新的技能組合而繼續發展。人類智能是實現工業物聯網的大腦,沒有機器能像人類一樣靈活。
還需要注意的是,工業物聯網使員工從重復單調的工作中解脫出來,專注于回報和價值更高的工作。同樣,它的最終目標之一是為員工創造一個更安全、更健康的工作環境。因此,工業物聯網不應被視為對就業的威脅,而應被視為未來以工人為中心的智能工廠的手段。
與以往任何一次工業革命一樣,工業物聯網的實施也并非沒有挑戰。不過,要確保這些誤解不會讓你脫離現實,準確評估工業物聯網如何解決您的業務挑戰,并針對潛在成本進行衡量,將是成功部署的關鍵。
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