2021年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的3大預(yù)期趨勢(shì)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)通常是提高制造效率和自動(dòng)化戰(zhàn)略的一部分。具有先進(jìn)的特定領(lǐng)域微處理器功能的嵌入式連接設(shè)備的開發(fā)可以支持實(shí)時(shí)工業(yè)處理，從而使工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)成為可能。

這些功能可能包括支持在工廠，倉(cāng)庫(kù)和運(yùn)輸工具等工業(yè)環(huán)境中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常集成各種傳感器以及處理，網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)存組件。這些傳感器包括各種類型的攝像機(jī)，溫度或壓力傳感器或濕度和氣體檢測(cè)器。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安裝可以作為設(shè)施的組成部分，并且通常是自給自足的。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安裝變得越來越普遍，標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)會(huì)出現(xiàn)。納米技術(shù)，微處理器，網(wǎng)絡(luò)，內(nèi)存和存儲(chǔ)技術(shù)的不斷進(jìn)步，使未來的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜，并提供了更高水平的控制。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是制造許多未來產(chǎn)品所必需的，并且是組織保持競(jìng)爭(zhēng)力和優(yōu)化制造的重要要素。專家預(yù)測(cè)組織將遵循三種趨勢(shì)。

1.自動(dòng)化程度的提高

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)施以及向更高的工廠和倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)化的轉(zhuǎn)變是減少制造或倉(cāng)庫(kù)設(shè)施所需人員數(shù)量并因此減少可能受到感染或在某些情況下減少人為污染源的戰(zhàn)略組成部分。

許多半導(dǎo)體制造工廠已經(jīng)實(shí)施了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，以將人員從生產(chǎn)車間轉(zhuǎn)移出去，并防止污染晶圓，半導(dǎo)體薄片或微電子設(shè)備中使用的基板 材料。

2.更多地使用無線連接選項(xiàng)

組織通常將工廠或設(shè)施管理系統(tǒng)與有線以太網(wǎng)或本地Wi-Fi連接起來。對(duì)于某些用例，例如跟蹤產(chǎn)品出貨量，組織正在越來越多地使用先進(jìn)的無線網(wǎng)絡(luò)（例如4G或5G）與運(yùn)輸中的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行連接。網(wǎng)絡(luò)的能力取決于通信數(shù)據(jù)的類型。來自攝像機(jī)的視頻流需要大量帶寬，而簡(jiǎn)單的機(jī)器控制數(shù)據(jù)僅需很少的帶寬。工廠中的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序可以使用本地電源插座，但移動(dòng)應(yīng)用程序可能會(huì)依靠電池或采集的電源運(yùn)行。對(duì)于功率受限的應(yīng)用程序，組織需要可以限制電能使用的低功率電子設(shè)備。

3.越來越多的人工智能采用

組織針對(duì)許多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用采用各種AI算法來做出實(shí)時(shí)決策。隨著在大型數(shù)據(jù)中心和云中的數(shù)據(jù)科學(xué)家培訓(xùn)算法，這種工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì)將繼續(xù)增長(zhǎng)，但是在現(xiàn)場(chǎng)可能會(huì)進(jìn)行一定程度的培訓(xùn)。在訓(xùn)練了AI模型之后，組織可以在具有推理引擎的領(lǐng)域特定處理器上實(shí)現(xiàn)該算法，該推理引擎嵌入在工業(yè)設(shè)施本地的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，以執(zhí)行功能，例如圖像，字符和語(yǔ)音識(shí)別。

然后，工業(yè)組織可以使用AI算法做出實(shí)時(shí)決策，例如控制制造過程或組裝機(jī)器人，運(yùn)輸零件，移動(dòng)要運(yùn)輸?shù)漠a(chǎn)品，跟蹤運(yùn)輸，監(jiān)視制造過程并要求維護(hù)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以提供設(shè)施安全性，以檢測(cè)基礎(chǔ)設(shè)施或設(shè)備的入侵或篡改。

在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上運(yùn)行的訓(xùn)練AI模型需要代表實(shí)際運(yùn)行生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集。與面向消費(fèi)者的AI相似，任何管理訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的人都必須找到并消除潛在的偏差源，這可能導(dǎo)致AI算法做出錯(cuò)誤的決策并引起問題。

在配備工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)施中實(shí)施AI可能需要專家的協(xié)助來安裝和認(rèn)證應(yīng)用程序，偶爾需要協(xié)助來隨著設(shè)施或產(chǎn)品的變化來更新和修改應(yīng)用程序。