根據statista的數據，在2021 年，全球工業物聯網 (IIoT) 市場規模超過了 2630 億美元。預計未來幾年市場規模將大幅增長，到 2028 年將達到約 1.11 萬億美元。

智能工廠中的熱門工業物聯網用例

在許多制造流程中，用連網設備取代人類活動已經徹底改變了制造業的形象。

• 遠程監控：物聯網設備無需人員在場即可監控工業流程。該解決方案可以幫助企業更好地管理生產活動、節約運營成本并確保質量，尤其是在不同地點運營多家工廠的情況下。
• 預測性維護并優化機械和設備性能：通過從傳感器收集數據(與溫度、轉數、壓力、電壓等相關)，再結合與操作歷史、維護歷史、操作計劃相關的數據，……系統可以預測故障，并根據操作計劃安排服務團隊進行維護，從而最大限度地降低設備停機風險，并優化設備的正常運行時間。
• 數字孿生：設備和工廠的數字副本，包括設計、運營、維護數據在內，使企業能夠模擬多個流程、進行測試、發現問題并提供補救措施，而不會對實際資產造成風險或損壞，以及支持生產計劃，優化設備和操作流程的運行時間。
• 確保職業安全：在危險的工作環境中，工人可以配備連接到控制中心的智能可穿戴設備，以測量和檢測問題，例如監測個人健康、確定與機器的安全距離、檢測氣體泄漏……可以幫助工廠更快地檢測問題并及時做出響應。

工業物聯網技術應用的障礙

盡管工業物聯網正在改變行業的未來，但企業很難實施這項技術。以下是企業在實施過程中面臨的常見挑戰：

• 投資成本：工業物聯網解決方案的實施成本比較高。盡管工業物聯網的主要好處之一是提高生產力和降低成本，但企業不確定該解決方案是否能夠實現預期的投資回報。
• 連接性：應用工業物聯網的主要需求之一是從設備收集可靠的數據。然而，有許多原因導致無法從老式設備和不支持數據收集或遵循不同專門協議的設備收集數據。
• 網絡安全：工業物聯網設備也給企業帶來了更多的安全漏洞。當受到攻擊時，除了丟失重要數據外，這些設備還可能被誤操作、停機，進而影響企業的聲譽和財務狀況。
• 員工技能：對于許多企業而言，培訓或尋找能夠開發、部署和操作現代工業物聯網解決方案的新員工是一個巨大的挑戰。

實施工業物聯網戰略：逐步將工廠轉變為智能工廠

• 現狀評估：審查設備系統、生產線、工業流程的情況，以及工廠面臨的各種問題。在我國，在許多行業中，設備的自動化水平可能比較低，數據訪問受限或不遵循主流的行業協議，這是企業在采用工業物聯網技術時遇到困難的常見原因。
• 確定目標：在評估了工廠的現狀后，企業需要確定工業物聯網技術可以幫助解決的問題，并優先考慮對工廠生產活動有重大影響的領域或流程。通常，制造企業需要優先處理一些基本問題，如數據收集和實時監控工廠運營。在獲得數據后，企業可以解決其他問題，例如優化運營、預測性維護等…
• 尋找合作伙伴和解決方案：根據提出的問題，企業需要找到合適的合作伙伴和技術解決方案，以擁有解決特定問題的方法和路線圖。除了技術問題外，還需要對解決方案的成本和有效性進行整體評估。
• 測試和實施：對于對工廠生產運營有重要影響的解決方案，小規模測試解決方案對于評估技術可行性、符合當前流程和經濟效益至關重要。測試成功后，企業可以大規模部署該解決方案，應用于許多不同的部門。

工業物聯網技術是制造企業數字化轉型過程中的重要因素。然而，許多工業企業缺乏相關人才，無法系統、有條不紊地實施上述步驟。因此，企業需要尋找專業的、經驗豐富的數字化轉型咨詢合作伙伴來制定戰略和路線圖，以實施適當的項目、最大限度地降低風險，并確保數字化轉型成功。