在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方面，很明顯，可持續(xù)發(fā)展用例正在推動更多投資，盡管微軟的一份新報告顯示，投資回報率仍然是工業(yè)自動化中的一個更大著眼點。本月早些時候發(fā)布的這份報告還顯示了企業(yè)在采用智能制造方面取得的進展，并預計下一步投資重點將是數(shù)字孿生、構建互聯(lián)產(chǎn)品和邊緣計算。

微軟、英特爾和IoT Analytics根據(jù)對500多名實施智能制造的公司高管的采訪編制了這份報告。該報告提供了我們從疫情大流行中擺脫出來時所處位置的快照，以及那些投資工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的人都在尋找什么。讓我們開始吧。

四五年前，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一大話題是“試點煉獄”，它描述了企業(yè)在生產(chǎn)運營中部署傳感器、連接性和人工智能時所付出的許多努力，這些努力在概念驗證階段陷入了困境。這使企業(yè)陷入試點煉獄，因為他們不知道如何擴展用例。

幸運的是，制造業(yè)已經(jīng)超越了這一階段，72% 的受訪者已經(jīng)實施了智能工廠戰(zhàn)略，近三分之二 (65%) 的受訪者處于實施整體物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的不同階段。這是個好消息，但也引出了新的問題，即制造商正在為其物聯(lián)網(wǎng)尋找什么樣的工具？他們想要追求什么樣的用例？

受訪者表示，互聯(lián)產(chǎn)品、邊緣計算和數(shù)字孿生是智能工廠戰(zhàn)略的下一個要素。最受歡迎的互聯(lián)產(chǎn)品是用于跟蹤設備的監(jiān)控儀表板、庫存管理軟件（以避免耗盡必要的材料）和位置跟蹤。

到目前為止，三分之一的受訪者收入來自于這三種互聯(lián)產(chǎn)品。他們還預計，在未來三年內(nèi)，向此類儀表板報告或被庫存管理系統(tǒng)跟蹤的智能產(chǎn)品數(shù)量可能會增加47%。

與此同時，我發(fā)現(xiàn) 41% 的制造商已經(jīng)在制定某種形式的基于其連網(wǎng)產(chǎn)品的軟件即服務定價策略，這一點非常令人震驚。這些策略可能是按每個引擎的運行時間收取費用，或者讓客戶訂閱一系列傳感器以作為服務進行監(jiān)測。我知道我們在過去 8 到 10 年里一直在討論這些可能性，但是對于這樣一個發(fā)展緩慢的行業(yè)來說，這仍然感覺像是在快速采用。

除了潛在的產(chǎn)品之外，制造商還希望在邊緣建立更多計算，無論是出于數(shù)據(jù)隱私和區(qū)域化的原因，還是出于對數(shù)據(jù)從工廠傳輸?shù)皆贫巳缓笤賯鬏敾貋淼难舆t的擔憂。只有38%的受訪者已經(jīng)為自己的制造業(yè)務制定了邊緣戰(zhàn)略，只有29%的受訪者為客戶制定了邊緣戰(zhàn)略。

這是有道理的，很難弄清楚邊緣需要發(fā)生什么，但微軟的調(diào)查很好地解釋了制造商在集成其 IT 和運營技術 (OT) 數(shù)據(jù)時面臨的一些挑戰(zhàn)。事實上，在嘗試確定哪些內(nèi)容留在本地以及哪些內(nèi)容進入云端時，IT 和 OT 的結合是必要的。

雖然 IT 與 OT 的鴻溝正在縮小，但挑戰(zhàn)仍然存在。

最后，制造商仍在研究如何處理數(shù)字孿生。擁有設備或整個工廠運營的數(shù)字模型的概念很有吸引力，大約四分之一的企業(yè)已經(jīng)在部署某種類型的數(shù)字孿生。缺乏數(shù)字孿生戰(zhàn)略的最常見原因是創(chuàng)建數(shù)字孿生既耗時又昂貴。我將此歸咎于缺乏標準。

令人驚訝的是，制造商很少關心增強現(xiàn)實 (AR)。只有 23% 的人表示他們正在部署 AR，而 38% 的人對此不感興趣。由于微軟已經(jīng)在 HoloLens 上投入巨資，這是一款用于制造的 AR 眼鏡，因此我敢肯定這些結果是不受歡迎的。但我認為現(xiàn)在問這個問題可能還為時過早。

確實，在采用AR 之前，我們需要為 AR 構建高質(zhì)量的數(shù)字孿生和模型。此外，我們現(xiàn)在才開始看到合作伙伴關系，比如西門子和英偉達在 6 月宣布的合作伙伴關系，該合作伙伴關系將把計算能力和制造知識結合起來，創(chuàng)建“工廠元宇宙”。因此，我們還需要等待一段時間才能看到AR的真正實力。