工業物聯網已經成為智能制造和工業4.0的代名詞。什么是工業物聯網？它如何應用于改善基礎設施建設，讓風力發電機正常運行時間的同時又節省高昂成本，制造業中工業物聯網又如何同制造執行系統協同共生？
什么是工業物聯網？
工業物聯網(IIoT)已成為智能制造和工業4.0的代名詞。工業物聯網能夠根據需要部署人工智能(AI)、機器學習、增強/虛擬現實(AR/VR)、數字孿生/線程、云/邊緣計算等智能技術并且已滲透至所有智能制造的方方面面。
工業物聯網還能提供支持智能制造應用的平臺，傳感器、設備、機器、控制器、數據庫和信息系統之間的通信主干，能夠連接到現有技術并包裝及擴展其功能和使用壽命。
工業物聯網的最大益處是收集后分析的各種數據。制造商能夠使用該數據改善質量控制、可持續和環保舉措、供應鏈可追溯性及提升供應鏈效率。
此外，工業物聯網還能助力現場技術人員確定何時需要維修機器、檢測煉油廠管道內的腐蝕程度、監控工業運營中的基礎設施甚至資產跟蹤。
在自動化、優化及更好的供應鏈和物流方面，工業物聯網網絡為這些行業提供更強大的系統集成。通過使用智能傳感器和執行器，從業者能夠更輕松、更高效地監控和控制運輸、公用事業和醫療保健等運營中的基礎設施。這種智能通信網絡能極大地改變和改進工業流程的潛力。
到目前為止，我們對物聯網(IoT)已再熟悉不過。物聯網是指通過互聯網進行通信和連接的消費級設備，智能可穿戴設備、手機、智能家電和心臟監測設備等都是物聯網的范疇。但工業物聯網(IIoT)卻是截然不同的概念。
工業物聯網是跨網絡的通信和連接，它不是消費設備，工業物聯網專注于石油、農業和醫療健康等行業，這些行業的系統故障和意外宕機可能導致高風險甚至危及生命。
工業物聯網將現代工業工程同傳感器和執行器等智能資產相結合以增強制造和工業流程。使用通信技術連接的眾多工業設備，升級后的機器能夠收集、交換、分析并提供有價值的數據。
工業物聯網生態系統包括？
1.可交流、存儲及檢測有關自身信息的連接設備
2.存儲工業物聯網設備生成的數據
3.從原始數據生成信息的分析和應用程序
4.公共和私有數據通信基礎設施
收集到的信息直接傳輸至數據通信基礎設施，然后轉換為包括預測性維護和業務優化在內的可分析后應用的各種信息。
工業物聯網和安全風險
工業物聯網的最大難題是安全性。許多企業仍在使用以往的系統和流程，這使得工業物聯網集成變得異常困難。采用新技術可能會使現有設備變得更為復雜，并留下更大的出錯空間。
除此之外還有網絡安全問題，任何網絡都可以遭黑客入侵。為防止重大違規事件和停工發生，使用工業物聯網的行業必須采取新方法來安全地管理設備和數字組件。
另一個問題是設備管理和更新。采用更多的工業物聯網設備意味著需要有一種有效的方式進行追蹤。
此外，設備必須保持更新才能正常運行。設備和軟件需要接收定期更新，需要安裝另一個系統來追蹤這些更新并確保其正確安裝。
工業物聯網助力基礎設施建設
風力發電機的運營商們一直在尋找最大限度提高功率輸出和盈利二者兼得的方法。因此，Altra Renewables公司采用工業物聯網技術提供發電機制動系統的智能監控，改善機能的同時增加正常運行時間。
風力發電機的盈利能力與其發電能力直接相關，任何不可預見的故障不僅會造成維護成本，還會損失能量輸出。此外，機器通常位于偏遠地區，維護也是個難題。
制動等關鍵系統通常是位于高100米的頂層艙內，通常必須到達高處才能開展維護，從而增加維護時間和成本。遇到緊急故障情況會進一步影響輸出功率和盈利能力。
Altra Renewables公司提供24x7不間斷智能監控解決方案，結合工業物聯網技術和數據技術提高發電機正常運行時間。
這套監控制動系統的傳感器能提供有關各種參數的數據，如系統壓力、制動片磨損、制動位置、制動活塞、制動液液位及溫度等。這些數據上傳到云端后人工智能(AI)進行大數據分析，對關鍵組件的狀況進行準確診斷，并且最重要的是可以在故障發生之前提前預測潛在風險。
通過該系統，運營商能夠解決故障問題并降低高昂成本。
此外，數據洞察能夠為長期預防性維護策略提供準確信息，確保在最佳時間突出顯示特定的制動器組件進行維修或更換。該系統甚至提供了一項功能，能夠根據時間緊迫性來訂購設備維護任務。
工業物聯網解決方案可安裝在任何現有或新的系統上進行永久狀態監測。所需的硬件包括內部開發的內外制動系統，兩者都與高安全性云網關協作，能安全連接至云端。
通用控制還可為發電機制動器提供調試或故障排除等非永久性狀態監測解決方案。該方案能夠遠程訪問發電機數據，技術人員能夠直接在線干預進行有效維護。受過一般培訓的技術人員即可輕松操作，將數據上傳到云端后就可以對制動系統進行深入分析。
對于發電機運營商而言，同運送技術人員到安裝地點的費用相比，該方案可節省高達90%的服務成本。此外，該方案也適用于所有制動選項驅動的制動系統。
通過結合狀態監測、工業物聯網技術和深入AI數據分析能夠提供實時洞察和預測。
對于運營商而言，這意味著能夠同時提高渦輪機的正常運行時間及安全系數。由于發電量最大化，不僅可以提高盈利能力，而且總體上還具有維護成本優勢。
工業物聯網和制造執行系統協同共生
工業物聯網已經變得如此普遍，許多人都堅信它已經取代了現有的制造應用程序，即使是已經存在很長時間的應用程序制造執行系統(MES)。
但MES仍然存在并且很好地接納了工業物聯網。MES與其密切融合后提供了超越二者的能力。
當涉及數據、數據分析和根本原因分析時，上下文是一項重要數據。為了找到根本原因通常擁有大量數據，但仍然需要上下文。在大多數情況下，上下文比數據更深入、更復雜。
工業物聯網從傳感器、設備、機器和控制器收集數據并為來自這些相同數據源的數據提供一些上下文。MES則通過提供有關客戶、訂單、產品、配方、材料清單等的詳細信息獲取該上下文。二者都能提供數據上下文的完整圖像。
以數字線程為例，制造行業中的基本是制造歷史數據庫，一般業內稱其為設備歷史記錄、電子批次記錄或跟蹤和追溯或歷史數據庫。包括有關流程、設備、材料、廢物、檢查、質量結果、維護、人工、清潔、偏差、事故等信息。
工業物聯網會提供大量此類數據，但MES則提供剩下的部分。由于包含所有特定制造的數據，MES通常能夠追蹤和追溯數據庫。工業物聯網和MES共同使制造歷史數據庫并發揮作用。
MES都能夠對這些變化做出響應并收集有關變化的數據，但只有MES可以分析情況并針對新變化做出響應。
MES與制造團隊協同工作確定正在發生的狀況及需要進行哪些更改，然后將這些更改傳達給需要了解這些更改的系統、機器和人員。
工業互聯網向MES提供相關情況的詳細信息，然后MES與人員一同確定新的更改，執行這些更改并發送詳細信息。MES則負責確保操作準確、防錯及執行等關鍵步驟。
企業資源規劃(ERP)系統需要大量數據才能完成工作，其中大部分數據來自制造業。ERP系統幾乎是產品、材料、批次和批次可追溯性的記錄系統。生產訂單、發貨、收貨、廢料、批次創建、拆分和合并等對于作為記錄系統系統十分關鍵。
工業物聯網從傳感器、設備、機器和控制器收集大量此類數據，然后MES在附加上下文中添加訂單、材料、批次、批次和人員。MES對這些數據進行分割和轉換，使其成為ERP所需的格式并將其全部打包發送給ERP。
工業物聯網和活躍的MES共同為制造業帶來了前所未有的新功能和價值。也許MES在未來會成為工業物聯網的一部分，或者反過來成為MES的一部分。但無論哪種方式，二者在制造業都不可或缺。
正如工業物聯網成為智能制造的代名詞一樣，MES也應該如此。作為所有智能制造的基礎，這二者提供支持智能制造的平臺，提供通信主干。而且，最重要的是為制造業帶來諸多益處。
