越來越多的企業(yè)開始意識(shí)到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在降低成本和提高設(shè)備效率等方面帶來的巨大好處，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為驅(qū)動(dòng)市場增長的關(guān)鍵要素。據(jù)美國市場研究機(jī)構(gòu)NavigantResearch最新報(bào)告，到2027年全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIOT）設(shè)備、軟件和服務(wù)將突破1兆美元大關(guān)。

由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)似乎比較復(fù)雜，管理者不能正確選擇硬件、軟件和服務(wù)，這一點(diǎn)又影響著行業(yè)的發(fā)展。不許多公司在考慮采用部署工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)硬件和軟件平臺(tái)，來幫助企業(yè)降低運(yùn)營支出，以較低的成本銷售產(chǎn)品和服務(wù)客戶，同時(shí)也作為一個(gè)新的競爭優(yōu)勢(shì)。此外，在2017-2021年間，預(yù)計(jì)智能農(nóng)業(yè)方面全球物聯(lián)網(wǎng)市場復(fù)合增長率將達(dá)到11%。

資產(chǎn)追蹤從智能傳感器開始

傳感器是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)感知數(shù)據(jù)信息的主要器件，在信息化浪潮推動(dòng)下傳感器開始變得越來越智能，并在創(chuàng)造出驚人的市場機(jī)遇。諾基亞已經(jīng)和博世連接設(shè)備和解決方案戰(zhàn)略達(dá)成合作伙伴關(guān)系，將進(jìn)一步幫助企業(yè)輕松實(shí)現(xiàn)從傳感器到智能應(yīng)用，進(jìn)行工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的部署。

博世工業(yè)4.0自動(dòng)化方案

諾基亞與博世正在歐洲進(jìn)行幾個(gè)客戶試驗(yàn)，最初工作將集中在資產(chǎn)跟蹤、預(yù)測性維護(hù)和環(huán)境監(jiān)測的應(yīng)用方面。諾基亞提供物聯(lián)網(wǎng)連接云計(jì)算平臺(tái)，而博世將提供智能傳感器幫助工業(yè)用戶提高設(shè)備整體效率和安全。這些設(shè)備測量和傳輸相關(guān)的環(huán)境數(shù)據(jù)，將基于嵌入在節(jié)能建筑中的質(zhì)博世MEMS傳感器。

此外，諾基亞還與亞馬遜合作，加快應(yīng)用程序向云的遷移和大型企業(yè)客戶數(shù)字創(chuàng)新。兩家公司將帶來一個(gè)獨(dú)特的和強(qiáng)大的解決方案，使服務(wù)提供商能夠?qū)嵤┰茟?zhàn)略從而推動(dòng)諾基亞的專業(yè)無線，有線和5G技術(shù)的應(yīng)用。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能服務(wù)的增強(qiáng)，諾基亞sd-wan及其物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將幫助大型組織管理連接訪問云基礎(chǔ)設(shè)施，并充分結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和分析來提高他們的工作效率。

基于云端診斷預(yù)測設(shè)備故障

工業(yè)生產(chǎn)過程中發(fā)生意外停機(jī)，往往會(huì)給企業(yè)造成巨大的損失。這種問題在過去是無法實(shí)現(xiàn)的，但今天物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為代表的新的代信息技術(shù)正在帶來新的改變。最近，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）技術(shù)公司Augury推出了一款基于云端的智能診斷平臺(tái)，該產(chǎn)品通過對(duì)設(shè)備密切監(jiān)測從而實(shí)現(xiàn)故障事件的預(yù)測。

物聯(lián)網(wǎng)正在改變工業(yè)運(yùn)行方式，基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可以作出明智的決定。從故障的最早跡象作為參考來補(bǔ)救問題，最終縮短維護(hù)計(jì)劃到行動(dòng)的時(shí)間。AuguryHalo可以利用諸如振動(dòng)、超聲傳感技術(shù)預(yù)測設(shè)備故障，它還可以對(duì)機(jī)器健康維護(hù)提供全面、可操作性的建議。

該平臺(tái)還發(fā)布了有關(guān)于開發(fā)問題報(bào)告，并提出維護(hù)實(shí)踐。針對(duì)智能工業(yè)，AuguryHalo有效減少維護(hù)費(fèi)用，延長了設(shè)備的壽命，最大化機(jī)器設(shè)備運(yùn)行時(shí)間。通過設(shè)備數(shù)據(jù)的分析提供可操作性見解，從而提高機(jī)械的可靠性。

未來機(jī)器將擁有自愈能力

物聯(lián)網(wǎng)傳感器不僅可以監(jiān)測機(jī)器的弱點(diǎn)，他們還可以使機(jī)器自動(dòng)修復(fù)。由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的影響，生產(chǎn)停工的時(shí)間將是有限的，海量數(shù)據(jù)的收集將允許機(jī)器自愈制造。

在歐洲有多個(gè)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和一些廠商，包括福特公司組成的團(tuán)隊(duì)正在研究一個(gè)名為SelSus的項(xiàng)目，該團(tuán)隊(duì)提出了在生產(chǎn)過程中發(fā)現(xiàn)設(shè)備的弱點(diǎn)，同時(shí)通過一種數(shù)學(xué)計(jì)算自愈解決潛在的問題。他們的目標(biāo)不僅是監(jiān)控機(jī)器和部件的狀態(tài)，測潛在的弱點(diǎn)或磨損，系統(tǒng)能夠預(yù)測潛在的故障。

用到的數(shù)學(xué)模型被稱為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算概率的背后是網(wǎng)絡(luò)傳感器驅(qū)動(dòng)技術(shù)應(yīng)用。通過超聲振動(dòng)采樣傳感器，軟件學(xué)習(xí)分析機(jī)器運(yùn)行與實(shí)際運(yùn)行上相比，這是算法的組成部分。

此項(xiàng)目的主要挑戰(zhàn)是建立都在某種程度上反映真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境決策和仿真模型，例如在瑞典家電制造商伊萊克斯的項(xiàng)目上，需要一個(gè)決策支持系統(tǒng)來預(yù)測其洗衣機(jī)制造廠的失敗。通過傳感器監(jiān)測過度用電產(chǎn)生的熱量和機(jī)械損耗。數(shù)字運(yùn)算的SelSus項(xiàng)目提供最終應(yīng)保持工廠運(yùn)行所有的時(shí)間。