物聯網（IoT）是嵌入了電子，軟件，傳感器和網絡連接性的物理對象網絡，使這些對象能夠收集和交換數據。
如今，具有無線連接功能的產品（例如燈泡，恆溫器或Alexa）在人們的家中越來越多。一份報告顯示，美國有79％的消費者在家中至少有一部聯網設備。
但這項技術實際上植根於一個早於智能家電興起的世界：工業製造業。
工業物聯網（IIoT）“採用聯網的傳感器和智能設備，並將這些技術直接用於製造車間，收集數據以驅動AI和預測分析。”
德勤數字物聯網首席技術專家羅伯特·施密德（Robert Schmid）表示：“在IIoT技術中，傳感器與物理資產相連。這些傳感器收集數據，無線存儲數據，並使用分析和機器學習來採取某種行動。”
物聯網正在改變製造業。它將傳統的線性製造供應鏈轉變為動態的，相互聯繫的系統。IIoT技術有助於改變產品的製造和交付方式。它們使工廠對於人工操作者而言更加高效和安全。在某些情況下，它們為設施節省了數百萬美元的不必要費用。
工作場所的預測性維護
IIoT的眾多優勢之一是它如何提高運營效率。例如，如果機器出現故障，連接的傳感器可以確定問題出在哪裡，並向工程師發出服務請求。IIoT還可以與EAM CMMS合作，工程師可以在其移動設備上接收這些生成的請求，並立即前往該地點進行維修或將其分配給資產附近的另一名工程師。
IIoT還可以預測機器何時可能發生故障或其使用壽命將要結束。通過向設施所有者節省數千美元的不必要的維修或更換費用，將預防性維護方法提高到了一個新水平。
一個真實的例子
每天向工人支付16美元/小時的人工手動檢查物業周圍16米的設施的費用為3,840美元。如果此人每小時檢查一次相同的儀表以嘗試發現問題，則將花費92,160美元。 想象一下每分鐘或每秒檢查一次電錶。如果不使用物聯網和機器學習，人類將無法做到這一點。
機器學習可以大規模地監測儀表的微小變化。然後，工作人員可以分析這些更改，以開始下一階段的預測性維護。
除了節省時間和金錢，IIoT還可以確保工人安全。例如，如果油井即將達到危險的壓力狀態，則根據傳感器的性質和振動分析，會在油井爆炸之前警告操作員。在緊急情況或疏散情況下，傳感器甚至可以用於管理和監視工人的位置。
物聯網正在改變製造業
IIoT已經在提高工作場所的效率，生產力和安全性。對於多個行業而言，前途一片光明。讓我們看看一些公司如何利用IIoT技術。
紅外熱成像技術允許工程師和機械師通過使用熱視覺來查看電氣系統、機械設備、建築應用和流體系統。
工程師可以通過此IIoT設備發現錯誤的連接，異常的電動機，管道溫度和油箱液位，而無需觸摸設備即可顯示不同的顏色。這樣可以減少工程師受傷的風險。
DAQRI（https://daqri.com/）是一家專注於AR技術的公司，它開發了一種可用於工業的AR智能頭盔。工程師可以在他們的設施中看到資產上方的4D圖像，這些圖像會提示他們使用說明，併為他們提供所有資產功能的映射。這種可穿戴技術允許工程師更快地發現資產信息。這也縮小了新員工的知識差距。
另一家名為UpSkill（https://upskill.io/）的公司在其可穿戴技術中通過AR連接員工，實時指導技術人員完成任務、清單、工單，並允許他們將信息轉發給管理人員。
隨著越來越多的機器連接到互聯網，該設備變得越來越普遍。到2020年，大約有500億臺計算機將通過Internet連接。隨著連接革命的步伐加快，設施和行業必須採用這些設備並使它們與設施運營分開，這一點已成為當務之急。
CMMS（https://transcendent.ai/blog/asset-management/future-of-engineering-technology-and-disruption-to-the-maintenance-industry/）能夠為維護管理人員和員工提供一個自動化工具，該工具能夠安排檢查、預防性維護、管理庫存、工單和檢索記錄的資產歷史。
技術人員可以使用手持設備上的指令執行實際工作，輸入完成工作訂單所需的時間，篩選過去的工作訂單，然後關閉系統。所有信息都是實時記錄的，因此管理人員可以立即訪問信息。
跟蹤你的工作、記錄它並將其發送給管理者的能力可以與可穿戴技術相結合，就像上面的公司一樣，通過熱能技術為工程師提供一個更高的資產視圖，或者能夠查看資產說明並使用這些數據來培訓新員工。
CMMS還可以從機器學習中受益，它使用算法來監視資產（例如儀表讀數）以及能夠以秒為單位計算讀數的能力，這是人類無法做到的。這將減少不必要的人工成本。
物聯網，AR，VR和機器學習如何幫助設施節省能源，節省勞動力，員工安全等方面的可能性幾乎是無限的。物聯網正在改變製造業。未來是令人恐懼和令人興奮的事情，但最終是不可避免的變革。