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该新型冠状病毒的流行在许多方面改变了我们的世界。在工业自动化的情况下，大流行大大增加了采用数字化的物联网（IIoT）的工业互联网的形式。该技术是不是新的。制药，半导体，和医疗器械领域，以及许多加工工业，已经开发了数字数据的采集和分析，以一种艺术。在其他部门，特别是在离散制造，采取在纸上仍然占主导地位手工的读数。然而，这种状况有望变革。

IIOT是一种传感器和设备的网络，用于将数据馈送到用于分析和可视化的中央平台。它是连接在一起的智能（和不可智能）设备的组合，以创建可互操作的生态系统。IIOT提供有关设备运行方式的实时信息：无论是需要维修，机器是否以全面运行，无论是需求的耗材，还有更多。用户可以查看仪表板呈现关键性能指示灯（KPI）或向下钻到数据，如齿轮箱温度，电机振动或驱动电流。一旦数据在云或企业网络中，它就可以进一步分布，与制造执行系统（MES）接口，或为大数据分析提供原材料。结果改善了运营设备效率（OEE），更好的供应链管理，更有效的运营和维护。

IIOT的主要好处之一是能够将任何网络设备的信息从任何网络设备向地球任何地方的任何许可用户提供服务。作为大流行期间的基本企业，制造商正在努力在处理家庭订单，社会疏散，过程转换的工作时运营，以生产以大流行为中心的产品，并由于病假或裁员而减少人员。跳上飞机到服务故障的设备不再是一个简单的选择。在这种环境中，IIOT部署的兴趣是暴涨。

图1:工业物联网可以将来自传感器和设备网络的数据和分析提供给世界上任何地方的任何web设备。(来自感应自动化)

ARC咨询集团副总裁克雷格·雷斯尼克说:“在[COVID-19]之前很久，制造商就在考虑工业物联网。“这在很大程度上是由劳动力过渡驱动的，婴儿潮一代退休了，被尚未积累技能和专业知识来维护工厂机器的工程师所取代。”终端用户对数字化感兴趣，但仅限于让原始设备制造商能够提供远程维护专业知识。大流行的到来改变了这一想法。他表示:“如今，推动这一趋势的不仅是退休的人，还有那些无法进入工厂或有抵触情绪的人，甚至仅仅是社会间隔要求。”“工程和管理人员必须能够在任何地方远程工作。他们需要实时访问和可见性，以及供应链的灵活性，以便做出快速决策。”

这些需求可以由工业物联网来满足。

图2：IIOT带来了关于工程师设备的全面信息和分析。(来自感应自动化)

IIOT 101.

在许多方面，工业物联网是网络的逻辑演进。通信开始于通过硬线网络连接物理位置，首先是电话对电话，后来是计算机对计算机。下一个发展阶段是通过无线手机人与人之间的联系。工业物联网代表了通信领域的最新发展，通过由无线和有线连接组成的混合网络将设备连接到设备。

构成IIOT的设备是具有板载处理电源和内存的智能组件。超出那个，架构非常广泛。

读数生成在哪里？

• 用于监控组件的外部传感器系统，例如温度传感器、振动监测器和电流传感器。
• 带有集成传感器的组件，如带有板载温度或电流监视器的驱动器

数据在哪里聚合？

• 专门的数据记录器，从传感器和组件收集输入。
• 具有集成数据记录器的组件，如HMI，能够在滚动缓冲区中存储数据，以便当系统默认出来时，技术人员可以在事件之前立即查看条件

将数据从节点获取到云端
IIOT仅对收集的数据的程度有用，可以转换为可操作的信息。“数字化的重点是在合适的时间将正确的信息放到合适的人，包括机器，”高级营销经理，数字植物团队，GE Digital（Foxboro，Massachusetts）“博尔纳德立方体。存储和分析数据的位置直接影响其有效性。各种各样的架构，技术和产品都存在来实现这项任务，以及不同产品的功能。与工程中的大多数事情一样，最佳选择取决于具体情况。

在最基本的体系结构中，传感器/设备（节点）可以将其数据发送到企业网络或云中的服务器。或者，数据可以首先转到位于工厂底板上的服务器，以便在网络中断时备份和存储。在那里，它可以置于所谓的数据湖中，这是汇总原始数据的存储库。通过包括可用的所有数据并将其留下，数据湖泊最大化了数据科学家可用的选项。它们是未分化的，这意味着它们甚至可以将传感器数据与客户数据组合，从传统的数据库格式偏离。在缺点方面，所有数据都需要在某处存储，并有一种管理成本。此外，数据的值随着时间的推移而劣化，因为在评估数据之前可以通过可操作的时间。

这种简单格式的最大问题可能是工业物联网系统中涉及的数据量太大，特别是来自传感器的原始数据。发送这些数据要花钱，在许多读数都是稳定状态的情况下，这是一个特别的缺点。这些因素导致了工业物联网应用的边缘计算的出现。

在边缘计算中，数据要在网络边缘的前提下进行一定量的预处理。这种想法认为，越是靠近数据的来源，资源的使用就越有效。数据量显著降低，降低了时延、带宽需求和存储需求。

在已知为边缘设备，或者有时边缘网关装置发生边缘处理。这可能是一个服务器或一个简单的微处理器。边缘网络的一个更有效的版本插入传感器/设备节点和边缘装置之间的聚合层。IIoT构建超时可以将数百或节点甚至上千。更有效地将网关聚集数据的层。

需要注意的是，今天的实现可能有很大的不同。边缘设备可以是一个单独的盒子，也可以是嵌入另一个设备(如设备的PLC)的微处理器。在其他情况下，边缘设备结合路由器。另外，现有的自动化层可以用于执行边缘工作，因此从终端用户的角度来看，可能不需要额外的投资。当开始一个试验项目时(见下面)，一定要考虑拓扑这个非常重要的方面的选项。

IIOT用例

远程监控和预测维护
传感器是IIOT基础织物的一部分。它们产生的数据可以为机器状况提供有价值的见解。过热的齿轮箱可以表示润滑故障。轴承笼缺陷可能引起电动机振动的突然增加。IIOT随着时间的推移，Ioiot建立了资产行为的历史，无论是建立一个基线，最终都会表征资产的生命周期。

图3:内置摩擦和振动传感器的智能驱动器检测滚珠丝杠执行器的问题。注意左上角的蓝色圆圈，表示警告。(三菱电气自动化)

当实时传感器数据与基线出发，它可能表明一个发展中的问题。该系统可以被配置为：如果变化超过某个阈值发送警报。在这一点上，决定需要作出。“预测性维护是能够看到这些变化，并预测何时会成为一个问题，”丹尼尔Zachacki，高级产品营销工程师，三菱​​电机自动化（弗农山，伊利诺伊州）说。“这是你如何了解机器的特定部分的问题。”由IIoT建立的历史能够理解，当一个部件是生活即将结束，需要迅速采取行动。

预测性维护的优点在于，它使维护和操作能够以最方便的方式响应它们的计划和生产目标。他们可以将维修推迟到换班或周末，而不是受到计划外停机的打击。他们甚至可以使用工业物联网的持续监控来运行组件，直到下一次计划的维护关闭。早期预警使他们有时间订购更换和排列任何熟练的技术人员或必要的专业设备。停机时间下降，OEE上升，拥有成本提高。

产品质量
由IIoT允许操作的完全集成的图片能够在整个企业中找出产品问题的根源，并确保一致的生产值。Cubizolles指向有裂纹的身体部位的中间发展奋斗的汽车制造商。该公司从设备收集的数据与检查结果和供应链数据集成它来提供过程的全貌。

“我们的工程师去了它，”立方体说。“在某些时候，它与产品无关。这完全是关于物理学。这完全是关于分析的。你必须先解决它，但是你想确保它不会再发生，这是软件进来的地方。您需要这台机器的实时视图。它并不像AI的光泽，但只是数字化程序对客户具有巨大的价值，因为它允许重复性，确保质量问题将被修复，因为工作将以类似的方式完成。

性能一致性
制造的挑战之一是保持产品的一致性和最佳的机器性能，从一个位置到另一个位置，从机器到机器，从轮班到轮班，甚至操作员到操作员。工业物联网分析可以将来自高性能运营商、班次等的数据与同行进行比较，以确定造成差异的因素。PTC(波士顿，马萨诸塞州)的产品管理副总裁Chris Baldwin说:“工业物联网解决方案将识别这些变量，并使它们高度可见。”“这很简单，因为它已经捕捉和研究了表现最好的运营商和表现最好的轮班做了什么。然后在其他环境中很容易将其标准化。”

他指出，有一家客户在多家工厂的机器生产线上投资了约1亿美元。当行动开始时，明显存在着全面的问题。平均每三辆车中就有一辆超出规格，不得不报废。不断地重新校准机器也于事无补。该公司使用了一种工业物联网解决方案，该解决方案结合了机器学习来排除测试机器的故障。它诊断并纠正了设备在那种环境下的问题。他表示:“该模式在当地的运营环境中进行再培训和学习，但在一个环境中相关或权重较大的某些kpi和其他数据可能在其他环境中也可能不存在。”相反，该软件能够在每个位置使用来自本地工业物联网的数据进行更新。增加的产量相当于每台机器生产数百万美元。他补充说:“现在的净结果是，每台机器每天多生产75台，这对他们的业务来说非常、非常重要。”

数字双
数字双胞胎是真实物理机器、生产线甚至工厂的详细的、不断发展的虚拟模型。通过将机器学习和其他复杂算法应用于工业物联网的历史数据和实时读数，数字双胞胎成为一个高度精确的虚拟复制品，以与物理系统相同的方式佩戴。数字双胞胎可以用来探索设计，速度调试，预测组件故障，并测试新的控制算法，等等。工业物联网以易于使用的格式提供持续更新。

增强现实
虚拟现实现在可能会得到所有头条新闻，但增强现实（AR）正在悄然地融入工业景观。增强现实涉及在视野上覆盖信息。例如，通过朝上显示器查看电动机的维护技术人员可能会看到温度读数或驱动电流和叠加在设备上的电压。数据可以像黑盒子里面的份额和序列号一样简单，或详细渲染图形。

供应链管理
虽然它不涉及运动控制，但仅与自动化外围相关，虽然是自动化的外围，但我们将不考虑供应链管理作为IIOT用例。作为制造商大厅，该技术越来越重要，以便更加精细地进入原材料和子组件的位置。实时更新改善库存并支持更有效的生产计划。

图4：增强现实覆盖从IIoT系统上看到的图像数据。（PTC提供）

开始

尽管工业物联网有许多好处，但数字转型似乎势不可挡。这里我们列出了一些开始的建议:

有一个计划
成功从战略开始。不要发动IIOT倡议，因为这是令人嗡嗡作响的事情。查看您的操作。确定你最大的痛苦点。考虑IIOT可以帮助您解决它们的方法。您将收集哪些数据以及您将如何使用它？您需要哪些资源来支持主动性？

开始小
不要试图立即介绍整个工厂或线路。这是在没有结果的情况下淹没在数据中溺水的最可靠程度。从一个试点项目开始。使用该技术进行体验，从安装到数据捕获和分析。一个适度的项目将简化批准。任何问题都将在一个小阶段进行，使您能够了解什么有效和不存在的内容。

寻找容易摘到的果实
选择可能快速展示技术价值的资产，例如通过预测维护。可能的候选人包括作为失败历史的资产或频繁出现故障的资产。快速赢得展示快速投资回报率。它还将为您提供了解更多有关系统的机会。

知道什么是成功
建立定量目标 - 将停机时间减少20％，提高产量10％。会议目标将提供福利的展示，并更容易地进行后续项目来证明。

不要忘记运营商
务必咨询生产地板上的人员，他们在日复一日地使用设备。它们在设备如何运作，如何最大限度地提高性能，频繁的问题和故障点等方面具有巨大的制度知识。确保您的维护团队也购买。履行数字转换，特别是在应用预测维护技术或比较运营商，机器和班次之间的性能时，需要从参与者的领导和买入的通信。

避免“试验性项目炼狱”
你可能会开始小，但最终的目标是实现整个组织的技术。选择一个可扩展的解决方案。请确保您有足够的带宽从一个地方到企业范围内的应用扩展。从一开始就拿来。“如果你的建筑功能和技术产品方面做你的功课，你会不会在试点项目炼狱或幻灭的Gartner公司的低谷拉闸，”唐皮尔逊，在感应自动化（加州Folsom）首席战略官说。通过您的架构“想想您启动试点项目，甚至之前。选择固体积木，可以扩展“。

雷斯尼克认为，最重要的一点是开始行动。他表示:“无论如何，企业都将不得不经历数字化转型过程。”“即使他们在第一波大流行中幸存下来，如果他们没有开始数字化转型进程，他们在下一次大流行或任何其他全球经济灾难中幸存下来的几率非常、非常低。因此，数字转换不再是可选的，而是必须的。不要觉得你必须马上转变成一个完全数字化的工厂，但如果你还没有开始这个过程，现在就是开始的时候。”

三菱的Zachacki把它最简单的。“该IIoT今天在这里，”他说。对它的需要正在增加。教育自己，并与概念和技术的熟悉，因为它可能是直接的好处给贵公司。”