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選擇解決方案，而不是平臺！如何選擇工業物聯網平臺

發布時間：2022-11-25

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“如果還沒壞，就不要修。”

這句話曾經定義了制造業的優化方法，但如今，企業深刻意識到，更智能的生產線和更高效的業務流程可以為他們節省價值數百萬元的停機時間和產量損失。

因此，工廠經理——傳統上較為保守的人——正在持續尋求實施基于物聯網平臺的工業4.0解決方案。

但是，他們的選擇正確嗎？

不要犯這個錯誤

工業物聯網（IIoT）或工業4.0將自身作為提高工廠生產效率和質量的創新手段，并具有極高的投資回報率（ROI）。但問題是每個物聯網平臺都不相同，并不一定適合每家公司的業務需求。

公司通常從部署一個或兩個關鍵的工業物聯網解決方案試點開始，但他們不知道有些物聯網平臺專注于為解決方案給予基礎技術設施，而其他平臺則專注于給予特定的業務解決方案。

那么，您知道哪種物聯網平臺最適合您的需求？

為了選擇合適的物聯網平臺，您需要分析以下幾點：

不同類型的工業物聯網平臺

在選擇物聯網平臺之前，您必須定義適合您解決方案的平臺類型。

如今有超過700多個物聯網平臺，而且每一個平臺都給予不同的內容，一般來說，它們屬于物聯網開發平臺或物聯網運行平臺的范疇。

選擇合適類型的工業物聯網平臺取決于您的內部需求。要部署工業4.0解決方案，您需要收集機器數據以分析這些數據，并以直觀的方式可視化所生成的見解。

一些公司已經將傳感器集成到其資產和數據連接解決方案中，以捕獲機器數據，同時他們正在尋找一種數據分析解決方案，為其團隊取得可視化、可操作的見解。

通常最好尋找一個可以為您業務用例給予解決方案的工業物聯網平臺，并且尋找一個基于服務標準、成熟技術（如物聯網設備管理、數據安全和數據存儲）構建的平臺。

工業物聯網平臺解決方案

雖然工業物聯網平臺必須給予技術基礎設施，以確保交付的物聯網解決方案在生產中具有可擴展性、安全性和易管理性，但該平臺的業務價值源自其解決方案。

有些平臺聲稱并不給予解決方案，相反，它們為制造商給予用于自身構建和測試解決方案的工具。（來源物聯之家網）這就要求制造商員工具備數據安全、數據連接、數據管理、數據科學和數據可視化方面的技能，而這對于大多數制造商來說都是一項艱巨的任務。

其他物聯網平臺專注于業務解決方案，如預測性維護、預測質量和狀態監控。

在審查工業物聯網平臺的功能之前，您應該定義要使用的主要解決方案。

事實上，解決方案功能是您選擇工業物聯網平臺的首要考慮因素。

如何將您需要的解決方案與工業物聯網平臺相匹配

▲找出痛點

找出公司的主要痛點，并確定資源或收入流失的地方。

順利獲得檢查整體設備效率(OEE)并選擇可以最大程度改進的地方，來確定合適的解決方案作為測試用例。

在Seebo最近對流程制造商的一項調查中，62%的受訪者表示，他們主要的故障根源在于制造流程；另外25%的受訪者表示故障根源在于生產線上的電機和軸承；而能源和供應鏈痛點分別排在第三和第四位。

優化制造流程或順利獲得更好的狀態監控來防止機器故障則需要不同的技術支持。有些平臺更適合流程制造而非離散制造，反之亦然。但很明顯，并不是每個工業物聯網平臺都適合每個解決方案，所以在研究平臺之前，請在公司內部驗證哪些工作是最需要的。

工業物聯網平臺給予什么服務？

回到不同類型的平臺——任何解決方案實施都涉及傳感器、網絡連接、數據采集、數據分析和可視化。您可能已經在內部擁有這些功能中的一部分，但是任何工業物聯網解決方案都需要所有這些功能——從嵌入百萬美元機器中的傳感器到具有高級分析功能的云端或內部數據存儲庫。

許多平臺都自稱為物聯網平臺，但他們的解決方案卻差異很大——請確保您的目標是與生產相關。

同樣，注意平臺關注生產生命周期中的哪個或哪些步驟。

有些解決方案與生產線有關，而另一些則專注于解決供應鏈中的棘手問題。知道了這一點，您就可以在物聯網平臺中尋找特定功能，以解決您的痛點。
設備遠程控制

情境化與原始數據

對于某些生產線，特別是在離散制造中，從加工流程中收集數據就足夠了，而在更復雜的流程制造中，有各種各樣的變量可以影響到結果。為了分析產量和產品質量，生產結果必須順利獲得生產環境中的數據進行情境化。對于制造商來說，在制造環境和流程框架中對數據進行情境化是至關重要的。

安全

數據安全始終是一個嚴重問題。制造業資產不像消費者設備那樣容易受到黑客攻擊，但必須保護收集到的數據，并且您需要制定嚴格的措施來保護誰可以訪問哪些數據、從哪個位置訪問哪些數據以及何時訪問這些數據。

數據集成

集成是多方面的。在流程制造中，您不僅需要從生產計劃控制中心和數據歷史記錄人員那里獲取生產操作數據，而且還需要將其與來自MES、ERP和質量管理系統的數據關聯起來。

最重要的是，您需要確保平臺在其數據模式中考慮生產流程，以準確反映您的生產流程以及資產。

物聯網平臺如何管理其集成？您是否需要其他技術支持來管理它嗎？

在以解決方案為中心的方法中，您應該問問自己，解決方案需要哪些集成。

為誰給予解決方案？

大多數人工智能解決方案都要求工廠有內部數據科學家。而對于那些最需要洞察的人來說，所產生的洞察往往是不可理解的：質量調查團隊、流程工程師，甚至是工廠車間的操作人員。評估您的解決方案是針對生產線員工還是針對數據科學家，并選擇與這些用戶相關的工業物聯網平臺。

分析系統的用戶是誰，并確保所選的物聯網平臺可以直接為他們服務。

第一時間，分析系統的用戶是誰，并確保選擇的解決方案可以直接為這些用戶服務。公司團隊必須能夠訪問和理解您正在收集或接收的數據，以便對其采取行動。（來源物聯之家網）然后，檢查平臺是否確實可供這些團隊訪問。如果他們需要數據科學家，您就必須找到一種方法把結果解讀給相關團隊。

或者，尋找一個物聯網平臺，該平臺不需要您雇用數據科學家，就可以以一種最直觀的方式向團隊傳遞可操作的見解。

牢記以上這些提示，應該可以幫助您輕松定義您想要的解決方案。

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