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嵌入式物聯(lián)網解決方案以驚人的準確性和增長速度席卷。但是，這一切只是“將所有東西都連接到互聯(lián)網”的熱潮，還是真正價值被實現(xiàn)？據麥肯錫研究所（McKinsey Global Institute）稱，在2025年，物聯(lián)網每年可能產生 “3.9至11.1萬億美元”的總體經濟影響！聯(lián)想到有預期表明，到2025年直接物聯(lián)網支出將達1萬億美元，很容易推斷出物聯(lián)網產生的的價值（3萬億到10萬億美元吧）！
物聯(lián)網以多種方式建立價值，具體取決于行業(yè)和具體用例。通常，它為行業(yè)提供改進的解決方案：譬如物流的資產跟蹤，生產流程的服務響應時間，安全性，流量管理和主動維護以及無數(shù)其他價值主張。此外，物聯(lián)網可以為行業(yè)提供增強監(jiān)控和感知的數(shù)據。這反過來又產生可操作的情報，可用于優(yōu)化和改善環(huán)境的可持續(xù)性。在某些市場中，物聯(lián)網可以提高運營效率，從而獲得更高的利潤，更高的可靠性和服務質量，減少二氧化碳排放和節(jié)約能源。
挑戰(zhàn)
也許是一把劍，物聯(lián)網范式非常靈活。因為它可以利用各種協(xié)議，軟件和硬件節(jié)點之間的通信和處理模式，并且可以組織成各種不同的體系結構和拓撲結構（architectures and topologies），因此它適用于廣泛的應用程序，行業(yè)和地理分布，這給市場帶來了互操作性，擴展和維護方面的重大挑戰(zhàn)。在一系列管轄區(qū)域和業(yè)務模型中添加數(shù)據隱私，安全要求和實踐，同樣會面臨挑戰(zhàn)。
轉型
目前，大多數(shù)行業(yè)仍處于向物聯(lián)網過渡的早期階段。對于一些企業(yè)和機構而言，轉型可能非常實際，緩慢或漸進。對于制造業(yè)和運輸業(yè)等行業(yè)而言，制定物聯(lián)網戰(zhàn)略（包括協(xié)同改造資產和基礎設施）的好處可能會更加容易產生成效的商業(yè)案例。
在工業(yè)上過渡和整合物聯(lián)網確實是一項重大而復雜的工作，因為沒有標準化可言。在建造新的智能工廠或設施的情況下，為生產車間配備新一代智能設備和組件以準備與互聯(lián)網交互是很有意義的。但是，在大多數(shù)情況下，現(xiàn)有的資產功能完備，但可能無法部署IoT。在這種情況下，如果需要的是對Internet進行監(jiān)控和控制的適度升級，那么退出其他有價值且有效的資產似乎是浪費和有風險的。但是，有一些交鑰匙的方案提供商， 譬如 NetBurner，擁有20多年專注于低成本交鑰匙產品的能力，可以立即對這些資產進行現(xiàn)代化改造。此外，通過在模塊和開發(fā)工具上的強大嵌入式系統(tǒng)，可以快速構建和部署的物聯(lián)網產品和系統(tǒng)。
智能制造
在物聯(lián)網的名單中，您會發(fā)現(xiàn)制造業(yè)位于物聯(lián)網市場價值增長的上層。智能制造可能只是“工業(yè)4.0”的產品，預計到2024年市場價值將達到5481.4億美元。無論是小工具和小產品的工廠，還是工業(yè)工廠生產必需的精制材料，物聯(lián)網的添加都是革命性的。公司正在引入智能制造，以簡化流程和自動化制造，改進資產跟蹤，并主動維護設備，從而提高運營效率，提高工作場所和設施的安全性。我們在智能制造中看到的許多好處也擴展到其他行業(yè)，例如能源和運輸。
物聯(lián)網價值
在智能制造和工業(yè)物聯(lián)網（IIoT）領域，包括從機器人到傳送帶和傳感器的所有物理機械都連接到可以遠程控制和監(jiān)控的網絡。可以整體地剖析各種傳感器數(shù)據，例如溫度，振動或濕度，以便即使在范圍內也可以調節(jié)操作。這些數(shù)據不僅適用于自動化和控制，還可用于繪制趨勢并預測流程，發(fā)現(xiàn)瓶頸或排除故障。此外，通過適當連接的傳感器，可以監(jiān)控某些設備的健康狀況，并在發(fā)生故障或意外停機之前進行主動維修。 埃森哲的一份報告指出，物聯(lián)網有可能節(jié)省高達12％的維修成本，并將總體維護成本降低30％，從而減少70％的設備故障。
數(shù)據利用
使用其他第三方數(shù)據源，例如本地天氣數(shù)據，運輸和物流時間表，以及客戶訂購系統(tǒng)，智能制造可以進一步提高生產效率，并優(yōu)化流程時間，分段維護和庫存管理。人工智能（AI）或機器學習也可用于基于傳感器數(shù)據和業(yè)務動態(tài)調整生產。物聯(lián)網與的大數(shù)據分析和人工智能的融合可能使制造業(yè)和許多其他行業(yè)更加敏捷，透明，優(yōu)化和積極主動。
物聯(lián)網可能對包含來自分布式或網絡的制造業(yè)務更具革命性的益處，準確預測輸入和輸出可以產生更大的。可以根據生產線或供應鏈內的數(shù)據和傳感器動態(tài)讀數(shù)調整制造的爬坡斜坡和速度。與人類制作的報告體系比較，集成的智能制造基礎設施可提供更好的端到端流程可視性，并具有更高更快的響應能力。
安全
智能制造中另一個至關重要且非常典型的應用是使用物聯(lián)網來提高工人和資產的安全性。傳感器可以監(jiān)測和測量有害或爆炸性氣體，煙霧或火災，噪聲。在開放式安全鎖和接入點工作的傳感器，確定關鍵閥值條件，系統(tǒng)軟件經常讀取這些數(shù)據并輸入，并被編程為打開或關閉自動化生產線，觸發(fā)警報，鎖定系統(tǒng)或部署其他安全措施。 安全系統(tǒng)的健康檢查和審核也可以更系統(tǒng)地進行，并且在許多情況下，可以遠程進行。
整體畫面
傳統(tǒng)的PLC（可編程邏輯控制器）和SCADA（監(jiān)控和數(shù)據采集）系統(tǒng)已經廣泛用于過程控制和安全監(jiān)控數(shù)十年，但往往是本地化的，沒有連接到互聯(lián)網。在智能制造物聯(lián)網范例中，這些系統(tǒng)是更全面的物聯(lián)網框架的一部分。云，霧和邊緣計算也將發(fā)揮關鍵作用，特別是在大規(guī)模和分布式運營中，不僅在控制和優(yōu)化生產，以及安全系統(tǒng)方面，而且在測量KPI和實現(xiàn)業(yè)務特定目標方面。
智能制造案例分析
以下是智能制造中的幾個有趣示例：
LG Electronics ：對于生產質量控制（QC），LG電子決定采用物聯(lián)網邊緣計算解決方案來降低吞吐量并提高準確度，這是雙贏。由于他們的QC過程使用高幀率（high frame rate）視頻進行質量測量，因此使用云處理解決方案是不可行的。通過物聯(lián)網架構中使用邊緣處理，他們能夠減少延遲和人力，同時將過程故障檢測從50％顯著增加到99.9％。每年節(jié)省2000萬美元！
Airbus：航空航天領域的*空中客車公司已經通過多種方式將物聯(lián)網用于智能制造。飛機裝配非常復雜，效率取決于機器人輔助和大量熟練人工。物聯(lián)網可幫助工人調整數(shù)千種規(guī)格，程序，裝配和工具。作為一個例子，空中客車使用物聯(lián)網允許工人用平板電腦掃描飛機表面的一部分，然后使用圖像來識別螺栓孔，調出的工具或機器人，提供材料構建，扭矩或其他應用程序。
Tesla: 特斯拉的網絡物理公路戰(zhàn)士(cyber-physical road warriors)正在將IoT與每輛車的“數(shù)字雙胞胎”結合起來。使用眾多實時車輛傳感器，工廠可以更好地監(jiān)控成品中的故障和缺陷。除了為車主提供預防性維護警報外，該數(shù)據還允許工廠動態(tài)優(yōu)化生產線，以便為未來預防預見這些問題，并改進產品設計。
Black＆Decker：電動工具制造商Black＆Decker使用思科物聯(lián)網（IoT）解決方案，該解決方案可提高其在墨西哥雷諾薩的制造工廠的可視性，并降低其復雜性。
Black＆Decker向思科尋求連接方案，并向Aeroscout Industrial 尋求企業(yè)可視化解決方案。Black＆Decker以Wi-Fi射頻識別標簽的形式部署了一個實時定位系統(tǒng)，幾乎可以附加到每種材料上，因此跟蹤它們毫不費力。Aeroscout的Wi-Fi標簽與公司的可編程邏輯控制器集成，可控制質量并在產品到達生產線末端提供結果。這使得生產過程的每個步驟都可視，可以控制他們，能夠減慢或加快流程，并了解員工完成任務的速度。
該工廠的勞動效率提高了10％，勞動力關鍵資源得到了更好的 利用，使利用率從80％提高到90％。它還提高了質量，每百萬次質量缺陷減少了16％。
Hirotec：日本公司Hirotec Group是汽車市場上大的私營制造公司之一，它希望實施工業(yè)4.0創(chuàng)新，以解決意外停機問題。
為實現(xiàn)這一目標，該公司和Hewlett Packard Enterprise（HPE） 及合作伙伴PTC合作，HPE Edgeline系統(tǒng)的物聯(lián)網平臺配對，通過預測分析提升其運營能力。
Hirotec的一個關鍵優(yōu)先事項是確保持續(xù)運營 - 并大限度地 減少制造設施中的意外停機時間。
隨著工業(yè)4.0制造模型的出現(xiàn)，該公司意識到通過消除意外停機可以增加預測分析以獲得改進其制造業(yè)務。
Hirotec完成了物聯(lián)網平臺的三個試點。首先從Hirotec底特律工廠的八臺計算機數(shù)控（CNC）機器中捕獲和分析數(shù)據。在另一個測試線中，Hirotec實施了該平臺，執(zhí)行自動排氣系統(tǒng)檢測線的遠程可視化。該試驗的數(shù)據來源包括檢查機器人，傳感器，激光測量設備和相機。該公司正在部署該系統(tǒng)，以便為汽車車門生產設施的整個生產線執(zhí)行實時可視化和生成自動報告。
通過試點，Hirotec獲得了對其業(yè)務運營的實時可見性，使公司 能夠解決影響其效率和吞吐量的問題。該解決方案還使Hirotec能夠利用機器學習來預測和防止關鍵系統(tǒng)中的故障，例如排氣系統(tǒng)檢測線。
AW North Carolina，Inc：（AWNC）是一家自動變速器和傳動部件制造商，在使用思科的智能制造技術來提高制造工廠的效率。
AWNC擁有2,000多名員工，擁有130萬平方英尺的達勒姆工廠，每年為豐田提供600,000多臺變速箱。
每天有超過3,000臺變速箱從公司的工廠出來，因此無法停機。 AWNC表示，每個單元都包含700-800個高度專業(yè)化的部件，每個部件都有自己的嚴格標準。
AWNC已在其辦公室部署了450線Cisco Business Edition 6000統(tǒng)一通信系統(tǒng)。它已經安裝了思科網絡基礎設施，其中包括接入點，交換機和控制器，可將安全的Wi-Fi覆蓋范圍擴展到超過一百萬平方英尺的工廠車間。此外，AWNC表示，新的FlexPod系統(tǒng)提供集成的計算，網絡和存儲。FlexPod解決方案包括思科統(tǒng)一計算系統(tǒng)（Cisco UCS）服務器，Cisco Nexus交換機和NetApp統(tǒng)一存儲系統(tǒng)。 FlexPod架構可針對虛擬化和非虛擬化環(huán)境中的各種混合工作負載進行優(yōu)化。
該公司強調，自思科新技術實施以來，停機時間為零。智能制造平臺使AWNC有可能采用云計算并實施新的企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）和制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）來自動化和自動化分析數(shù)據和流程。
