正如流行语所说，物联网（IoT）和工业物联网（IIoT）在过去十年中一直是制造车间的显著特征，这在短期内不会改变。根据Bsquare的年度调查在美国，86%的制造企业已经采用了不同形式的物联网来加强车间运营。这使得承认物联网日益增长的影响力是公平的，并带来了一个问题，即它在未来将如何继续应用。
由于实施IOT解决方案的责任落在全球CTO，项目经理和工程师的能力，因此有关其未来需要了解七件事。
虽然存在有数以千计的供应商，但存在多种IOT服务和解决方案，其申请的实质性差异仍然存在于制造企业中。这些差异是由于企业选择的应用模式不同而存在的。因此，强调了理解特定车间内生产的不同制造变量和数据的重要性。
由于边缘硬件和软件的进步，即使是制造设施的最深处的数据捕获也是更容易的，因为边缘硬件和软件的进步，IoT的未来将由各个企业进行微调其应用来定义。
与大多数技术领域一样，软件开发从技术运动的其他相关方面获得了光芒。物联网和IIoT也是如此。尽管忽视硬件开发可能对某些行业有用，但制造业绝对不是其中之一。制造车间的烟雾、液体、环境压力和拓扑结构意味着物联网硬件必须耐用，并带有许多IP代码才能正常工作。
因此，制造业的IOT的未来高度依赖于硬件供应商集成到IIT设备的开发的创新。IoT硬件预计将成为在持续的物联网淘金中销售的众所周知的“铲子”。一种麦肯锡研究预期由于需要更多多功能设备的增加，IOT为在未来五年内为硬件制造商创建2000亿美元的市场。
物联网硬件将继续经历巨大的增长[源]
真空中不存在任何技术解决方案。在制造车间引入IIoT，需要更多地了解因果因素和设施内的数据传输，以优化制造流程。虽然物联网设备捕获数据，但需要进行适当的分析，以便从捕获的数据中提取适用的业务见解。因此，物联网实施的下一阶段将依赖于相关技术，如数字孪生和模拟平台提供流程优化。
这是由于此，IIOT平台提供增强的数据分析和商业洞察服务将在增强车辆楼层的整合方面发挥重要作用。这意味着决策者必须了解其他相互关联的技术如何为通过IOT提供更好的业务案例。
在早期，每个IOT应用程序列表都带来了预测的维护，作为IOT实现的未来方面之一，这仍然是这种情况。但是有一个扭曲。预测维护的未来将依靠数据访问性和共享以新的方式。从数百种类似设备中访问外包数据的能力意味着制造商不再只有基础预测维护计划，而不是其资产产生的数据。
因此，制造商可以购买新设备或建立新的设施，并具有已经到位的活动预测维护倡议或政策。正如您所能想象的那样，益处包括设备寿命优化，减少支出和备件库存优化。
传统上，先进的规划和调度计划依赖于离散事件模拟来制定制造周期计划。因此，即使ERPS或MES供应商推出他们的商品，因为提供供应链的端到端可见性，即使是供应链的端到端可见性，也没有这种情况下的生产活动控制（PAC）和实时调度。这是由于时间滞后，从不同的源接收数据，影响能够提供端到端可见性的能力。
物联网应用的增加和低延迟通信协议的兴起旨在消除ERP环境中的可视性差距。数字孪生技术的进步加上物联网产生的连接数据流，有望在未来提供准确的实时规划和调度过程。
网络安全威胁制造设施面对每年继续增加2019年制造和分销报告。拥有超过一半的制造企业落下数据漏洞的受害者，需要对更有效的威胁补救进程进行。随着物联网的整合，随着更多数据产生的来源被添加到商店地板上，这些恐惧也增加了。但随着与IOT设备相关联的边缘计算硬件，安全挑战制造商面临将随着数据捕获和分析变得分散而减少。
制造产品的总成本考虑了劳动力成本、材料成本、间接成本和浪费等概念。通过预测性维护、实时高级规划、流程优化和创新硬件，制造商将体验到停机时间的减少、库存浪费的减少以及资本和人力资源的最佳利用。这些物联网应用流程的最终结果是降低制造成本和提高生产率水平。
有兴趣采用物联网或希望获得最佳物联网结构的制造商必须了解未来以制定适当的实施计划。Brownfield制造商的CTO可以查看硬件和软件IoT产品MachineMetrics在制定实施计划时提供。另一方面，格林菲尔德设施可以利用MachinimeMetrics数据存储库来更好地了解您安装的车间IOT资产提供的数据。因此，为您的商店地板提供应用IOT所需的知识来增强特定的制造业务。
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