工业物联网你需要了解的发展趋势 

     工业物联网关键要素的更深层次融合，助推传统产业以更快的发展速度创造更卓越的价值，以及更高生产力和生产效率，而工业物联网广泛的深度应用所引发的影响。如果感兴趣的话，不妨仔细阅读下面文中讲到的工业物联网介绍。所以以下是小编为大家整理的工业物联网的资料一起来看看吧！

 1、超越概念验证

如果2018年是概念验证的一年，那么2019年将是制造商从早期概念验证转向工业4.0解决方案试点部署的一年，例如预测性维护、数字双胞胎和质量预测。

工业4.0解决方案是如此新颖，以至于我们仍缺乏与工业4.0计划相关的大部分投资回报率数据。

比如：

预测性维护几乎是所有最近和即将召开的国际工业4.0会议的热门主题。但制造业的预测分析仍然需要数月时间来收集足够多的数据，以便在提供全面的投资回报率之前采取行动。

此外，虽然一些制造商已经达到了预测阶段，但很少有早期采用者能够达到业内认可的分析阶段。

但这种情况即将发生改变。

随着食品饮料、化工和其他大型行业的主要参与者部署工业物联网解决方案，明年这个时候将会有更多关于这些解决方案如何有效实施的信息出现。

2、制造业中人工智能的兴起

人工智能和工业物联网正在融合，使生产流程数字化，以提高生产力和减少停机时间。用于制造业的机器学习算法正在制定并针对具体的生产线挑战量身定做——例如减少生产浪费，提高流程稳定性，最大限度地减少意外停机时间以及消除流程干扰。

3、将操作技术（OT）数据情境化

操作技术（OT）和信息技术（IT）已经融合一段时间了，而“协作”曾经是目标。现在许多制造商正在将他们的操作技术和信息技术数据向前推进一步，以提高数据驱动的洞察力的相关性和准确性。

怎么做？

答案是：情境化。

制造商衡量正确数据并得出准确结论的唯一方法是将工厂或生产线环境中的所有相关操作数据与信息技术系统中的业务环境数据相结合。

以下是预测性维护中数据情境化的一个示例：

一家食品和饮料制造商将机器学习算法应用于一条生产线上的操作数据，以寻找预测资产故障的模式。

但是这个软件没有考虑质量控制测试的警告，也没有考虑正在生产的产品和批次。

因此，食品烤箱可能会因特定配方而过热——但如果没有配方的背景，机器学习算法将永远无法为生产团队提供准确、可操作的见解。

在接下来的一年里，制造商将为系统编制预算，从而通过影响生产环境的流程和业务数据，帮助他们收集制造业卓越的洞察力。以上就是现在，工业物联网的相关知识介绍,希望对咱们有所帮助。相信咱们现已有所了解了。要是有朋友对工业物联网方面还有疑问，需求查找：欧姆龙代理，台达代理，欧姆龙PLC，台达伺服，工业物联网  可以直接电话联系咱们可以注重咱们的官网，热忱期待您的来电

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