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 2021年工业物联网(IIoT)技术会发生了什么?

2020-12-14 09:50 性质:编译 作者:小桐 来源:AGV网
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Ray Almgren对许多人来说在经历了艰难的一年后,想到明年(2021)年可否会摆脱阴霾并带来希望。我们中有很多人都希望在未来的几个月里情况会好转,这其中包括制造业。它们不得不应对供应链问题、...

Ray Almgren

对许多人来说在经历了艰难的一年后,想到明年(2021)年可否会摆脱阴霾并带来希望。我们中有很多人都希望在未来的几个月里情况会好转,这其中包括制造业。它们不得不应对供应链问题、停产问题、疫情爆发和需求方面的挑战,现在正在寻找新的一年更安全、更高效的工作方式。

到2021年,我们将看到工厂、食品服务运营商和运输公司,这些行业从今年就迅速采用的传感器网络和远程无线监控能力中获得巨大的收益,我们还将看到这些行业中更多的公司增加了远程传感器系统以保持竞争力。但2021年与IIoT(工业物联网)相关的最大科技新闻,有可能成为科技新闻受益的头条。

健康和安全监控将加速自动化和远程监控

今年,工厂工人的安全是最重要的,这将持续到2021年。许多制造商已经面临到挑战,采取社会距离和安全预防措施来保护他们的员工,而远程传感器系统和摄像机已成为制造产品的重要组成部分。其他国家也许要到2021年才会采取同样的措施,以降低疫情爆发和关闭工厂的风险。

例如,将摄像头覆盖与门和活动传感器相结合,可以使工厂安全团队确保工人在轮班期间遵循安全的交通模式通过大楼。传感器还可以提醒管理人员,一些区域有消毒要求或者仅限于关键人员才可进入。

新冠大流行还以其他方式加速了自动化和远程监控的发展。随着越来越多的工厂采用这些工具来保护他们的员工并维持企业的竞争力,他们发现增加传感器功能和收集数据是如此容易,可以使用这些数据来自动监控重复性任务。很显然,这是另一种保护工人健康的方法,同时利用效率来获得收益。例如,如果您可以自动化并远程监视以前由5个人在同一个房间中执行的重复性任务。那么余下的人可以自由地从事价值较高的任务,并且可以在安全的社交距离内。我们预计这一趋势将持续到2021年,甚至以后。

集成传感器和摄像头数据可提高安全性和效率

另一个我们期望加速的趋势是在同一位置配对多种类型的传感器,即传感器融合。传感器融合可以克服依赖一种类型的设备中的属具,其最大挑战之一:无论是摄像机、无线运动传感器还是远程温度传感器,每台设备在很少或根本没有其他上下文关联的情况下仅提供一种数据。

例如,一段视频显示一名员工打开了一个步入式冷却器的门,但该视频无法显示冷却器内的温度是否随后上升到不安全的水平。如果冷却器安装了联网的温度传感器,那么经理可以在门开着的情况下检查温度,看看食品安全是否受到影响。如果传感器设置了阈值,它甚至可以在温度超出安全范围时立即通知管理器,并且视频会向管理器显示发生这种情况的原因。

集成传感器和摄像机的数据可以向我们展示比相机本身所能看到的更多的信息。随着工作场所的远程监控对于安全性的持续重要性,这种类型的集成对制造商、食品服务公司和其他雇主越来越有价值。

除了提醒管理人员注意潜在的安全风险外,组合传感器数据还可以帮助公司提高工作效率。例如,如果附近的运动活动传感器显示房间里没有人,工作区内的空调恒温器就可以关闭。在经济不确定的时期,集成传感器数据可以带来效率提高和成本节约,帮助企业提升竞争力。

IIoT提供的安全性降低了企业的风险

对于需要在恒定温度下存储或移动产品的餐厅、运输公司、药店和诊所等企业,IIoT传感器网络还可以提高客户安全性和合规性。

例如,能够监测极低温度的远程温度传感器可以帮助保持温度敏感的保健产品的功效,如疫苗、过敏注射血清和疾病生物治疗。标准的无线温度传感器可以降低餐馆和食品制造商客户食源性疾病的风险。安装在冷藏卡车上的移动传感器网络有助于确保食品和药品到达时处于可用状态。

当然,防止对客户和患者的伤害是道德和信任的问题。这也可能是财务生存的问题,尤其是对于已经在处理经济不确定性的企业。《 2018年公共卫生报告》中的一项研究发现,一次食源性疾病暴发的成本可能高达260万美元,远远超过可以预防该问题的技术成本。基于这些原因,我们希望看到更多企业在2021年采用低成本传感器系统来保护其客户的安全和增加收入。

预测性维护将为执行工作的组织提供

几年来,预测性维护一直是IIoT世界和制造业中的主要话题。该策略依靠振动传感器数据,人工智能和机器学习来分析设备的运行方式,何时可能在超出其理想范围内开始运行以及何时需要维护以使其在整个使用寿命内发挥最佳功能。

具有预测性维护权的组织通常会看到维护成本的降低,因为它们仅在需要时才对设备进行维护,而不是按日历或基于小时的时间表进行维护。他们还减少了计划外停机时间。

但是,仅靠远程传感器网络还不足以创建有效的预测性维护程序。PdM(产品数据管理)依赖于机器学习和AI(人工智能),必须教他们寻找什么,并且需要人类专业知识。麦肯锡在6月发布的有关IIoT的报告中还指出,构建有效的PdM计划还需要强大的IT系统和可扩展的IIoT功能。

在来年,从PdM计划中获得最大价值的制造商将是完全致力于正确进行IT和机器学习培训的制造商。

借鉴2020年的经验教训

尽管在2020年很快会结束了,但今年给我们提供了很多经验教训。让我们认识到快速采用新技术的价值,转向新需求,以及应对标准工作方式面临的挑战。那些牢记这些经验教训,并将其技术投资价值最大化的公司,将准备好应对2021年带来的一切。

(Ray Almgren是Swift Sensors的首席执行官,该公司是用于工业应用的基于云的无线传感器系统的开发商。在加入Swift Sensors之前,Ray是National Instruments市场部副总裁。Ray拥有德克萨斯大学奥斯汀分校电气工程学士学位。Ray是德克萨斯州FIRST的创始人和现任董事会成员,也是国家FIRST执行顾问委员会的成员,并曾在多个工程顾问委员会任职,包括德克萨斯大学奥斯汀分校,南方卫理公会大学和塔夫茨大学)。

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