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工业物联网分析可以让高管了解哪些方面会导致瓶颈、质量控制问题或事故。相反，他们可以确定哪些改进最有可能提高生产力或减少设备停机时间。然而，要在工业环境中充分利用物联网，人们需要了解并部署在繁忙环境中解锁数据分析工具功能的基本技术。
云计算
当领导者开始关注工业物联网分析时，他们必须确定如何存储和访问他们已经拥有或即将收集的所有数据。幸运的是，云计算非常适合满足这些需求以及各方开始认真分析数据后可能出现的其他需求。
典型的制造工厂可能拥有数百或数千个联网资产，每个资产都包含决策者可以用来更好地了解任何特定时间发生的情况的数据。以一家大型消费品包装公司为例，该公司的高管希望提高与其多个全球品牌相关的物联网利用率。这项部署涉及将多达 280 万台物联网设备连接到一个集中式云平台。
除了为像这样的大型项目提供出色的可扩展性外，云计算还支持分布式劳动力和站点，允许人们连接多个位置的数据收集设备。例如，该公司的 IIoT 工作涉及 97 个国家的联网产品。此外，该公司高管选择的云工具之一可以处理数十亿台物联网设备，并且不需要人们参与基础设施管理。
将云计算纳入工业物联网数据分析计划的另一个好处是，授权方可以从任何有互联网接入的地方登录，并从平板电脑、智能手机或计算机中提取最新统计数据。这种随处访问功能支持位于许多地方的专家之间的协作，从而可以改进产品设计或流程。在一个案例中，人们依靠数据分析来制造出比同类产品强约 30% 的混凝土，这表明一种协作、有目的的方法可以带来回报。
设备传感器
尽管工业领导者在实施物联网之前必须考虑其设施的个性化需求，但许多人会参考他人已经取得的成就来获得灵感，这是可以理解的。许多人随后意识到，将联网传感器连接到关键设备上具有良好的商业意义。这样做可以让他们收到可能降低质量控制或导致可预防的资产停机的问题警报。
在一个例子中，一家传送带公司的高管部署了 IIoT 传感器和一个补充平台，允许客户进行持续监控。这一决定是领导者意识到传送带最容易磨损，错位或皮带损坏可能会对在关键操作中依赖这种物料移动设备的客户造成严重破坏后做出的。
一项应用涉及应用设备传感器来监控采矿业使用的传送带的皮带叶片。硬件收集实时数据并将其与历史性能信息进行比较，从而使系统能够标记异常情况。然后，用户可以依靠这些数据做出更合适的决策，以保持生产平稳运行。
持续的数据流还可以帮助管理人员确定将机器离线进行基本维护的最佳时间，从而支持规划。否则，机器可能会意外发生故障，导致时间损失和成本增加。
此外，监控特定特性使人们能够创建基线，以确定整体设备健康和典型性能。一种常见的选择是进行振动测试作为预测性维护策略的一部分。连接的传感器可以分析特定振动的强度或频率，以识别潜在的异常。然而，环境因素会影响物体的振动程度。幸运的是，传感器可以揭示影响因素，例如设施的湿度和温度，从而更容易评估异常振动模式的程度。
人工智能
人工智能无疑将工业物联网分析提升到了一个新的水平。这种改进主要是因为人工智能可以在大量数据中检测模式，让人们能够比没有技术帮助的情况下更快地得出结论。
客户订单表、设备统计数据、社交媒体评论和计算机视觉图像都可能为制造工厂如何加强质量控制措施、提高总体产量和优化流程提供线索。
但是，试图手动理解所有这些数据可能会耗费太多时间和人力，不值得。人工智能算法使数据处理更加高效，这对于拥有庞大且不断增长的信息存储库的组织来说是理想的选择。
许多人工智能应用是对其他技术的补充。例如，人们越来越普遍地使用人工智能驱动的设备传感器。这种硬件还可以使用边缘计算基础设施，在将数据移动到云端进行处理时大大缩短传输距离。一些兼容的边缘设备甚至具有设备上处理功能，从而加强了敏感数据的安全性。
聊天机器人
有些人还研究了生成式人工智能如何补充这些用例。这是一种超越传统案例的人工智能，它允许人们在使用自然语言的同时与工具进行交互，就像与朋友或同事交谈一样。许多最受欢迎的商业生成式人工智能工具都是聊天机器人。
在一个例子中，一个人应用了客户纠正措施请求中的信息，该请求是关于发现焊条没有必要的材料批号。他们要求聊天机器人提供五个问题，组织可以使用这些问题来确定此问题的根本原因。
该工具的响应特征是问题的格式遵循著名的“五个为什么”技术，这有助于有效地解决问题。它包括问几个逐渐接近问题核心的问题。例如，聊天机器人的第一个建议问题是为什么焊条缺少所需的数量。然而，它的第五个也是最后一个问题是，为什么该公司没有遵循一个确保相关方添加数字标识符的流程。
由于公司几乎肯定有一个既定的系统在某个时候崩溃了，导致了这种结果，因此聊天机器人鼓励人们检查出了什么问题以及原因。决策者可以收集与这个人工智能辅助过程相关的数据，以跟踪趋势并确保缺失的数字是异常值，而不是以前未被发现的更大问题的迹象。
此外，一些供应商正在开发生成式人工智能产品，这些产品可以根据公司的内部数据回答问题，从而提供分析优势。例如，用户可能会问：“在过去六个月中，我们有多少印刷电路板未通过质量控制检查？”这是传统方法之外的人工智能数据分析的一个新兴例子。
工业物联网分析需要支持技术
这些例子强调了为什么人们通过选择互补技术来满足他们的需求，从而通过工业物联网分析工作获得最佳结果。上述内容将鼓励高管考虑各种可能性，并对物联网投资如何与总体组织目标联系起来感到兴奋。
原标题：推动工业物联网数据分析的四项关键技术
浙公网安备 33010602000006号
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