在討論物聯網和工業連接制造業的未來時，必須關注一個關鍵要素：民主化數據。 這個概念至關重要，因爲它連接了從技術採用到實際實施策略的所有點。

制造業的發展以幾個世紀以來的重要裏程碑爲標志，每一個裏程碑都導致產品制造方式和流程效率發生革命性變化。 物聯網 (IoT) 提供的數據越來越多地引領着下一次發展。

我們可以通過主要工業革命概述這一歷程：

•  第一次工業革命：18世紀末，以紡織工業機械化和蒸汽動力的引入爲標志。
•  第二次工業革命：20世紀初，以電力驅動的大規模生產和裝配线爲特徵。
•  第三次工業革命：20 世紀末，計算機和自動化在制造業中的引入，實現了精度和效率。

當我們詳細了解第四次工業革命時，本文旨在探討數字技術（特別是物聯網和數據民主化）的整合如何推動這個新時代、改變制造流程並爲未來創新奠定基礎。

產業下一階段

第四次工業革命的出現將數字技術、人工智能和物聯網 (IoT) 深深融入到制造流程中。 智能工廠代表了這個時代的理想未來，物聯網和工業連接將制造業轉變爲動態的互連系統，實時優化運營和決策。 然而，盡管智能工廠的愿景清晰且引人注目，但許多公司發現實現之路並不那么簡單。

過渡到這種先進的操作需要克服技術復雜性、獲取新技能並適應不斷發展的標准。 盡管智能工廠被廣泛認爲是制造業的未來，但確定實現這一轉型的可行步驟仍然是一項巨大的挑战，這凸顯了更清晰的指導和協作創新的必要性。

物聯網在現代制造中的作用

物聯網的連接使制造商能夠實時監控其運營、在設備故障發生之前進行預測並提高整體效

促進物聯網在制造業實際應用的主要進步包括：

•  傳感器技術：傳感器技術的進步使這些設備更加准確、更具成本效益，並且能夠在惡劣條件下運行。 這擴大了可測量操作參數的範圍，爲制造過程提供了更深入的見解。
• 邊緣計算：該技術在數據生成的地方附近處理數據，最大限度地減少延遲並減少數據通過網絡傳輸的需要。 它在制造環境中尤其有價值，因爲快速決策對於保持效率和防止停機至關重要。
•  雲分析：將物聯網數據與基於雲的分析相結合，使制造商能夠分析來自多個來源的大型數據集。 這種方法使制造商能夠發現導致運營改進的模式和見解。 雲平台爲制造商提供了有效管理數據的可擴展性和靈活性，使各種規模的公司都可以更輕松地進行高級分析。

這些技術基礎對於支持制造業決策的改進和運營的增強至關重要。 這些進步爲運營效率奠定了基礎，同時也爲通過數據民主化實現組織文化和決策流程的轉型鋪平了道路。

採用物聯網和數據連接

踏上物聯網之旅需要跨多個領域的战略規劃。

工具和技術

採用物聯網的關鍵一步是選擇正確的軟件和分析工具。 這些工具處理物聯網設備生成的大量數據：

•  人工智能和機器學習算法：用於預測性維護和生產計劃的優化。
•  數據分析軟件：實時處理和分析物聯網數據。
•  集成平台：確保不同物聯網設備和系統之間的無縫通信。

基礎設施准備情況

在實施 IoT 之前評估當前的 IT 基礎設施至關重要。 此評估有助於確定現有設置是否可以處理來自物聯網設備的增加的數據流，或者是否需要升級。

•  網絡容量：評估當前帶寬是否可以支持增加的數據流。
•  數據存儲解決方案：評估現場存儲與基於雲的存儲的需求。
•  安全基礎設施：升級安全措施以保護物聯網數據。

技能組合和培訓

物聯網解決方案的成功實施需要一支具有特定技能的團隊，包括數據科學、物聯網技術和網絡安全方面的知識。 對於許多公司來說，這可能意味着投資於現有員工的培訓或僱用新的專家。

•  數據科學專業知識：對於分析物聯網數據至關重要。
•  物聯網專家：熟悉物聯網設備的部署和管理。
•  網絡安全專業人員：保護系統和數據。

數據安全和隱私

隨着物聯網的採用，數據安全和隱私變得至關重要。 公司必須實施強有力的安全措施，以防止未經授權的訪問和數據泄露。

•  加密：保護傳輸中和靜態的數據。
•  訪問控制：僅限授權人員訪問數據。
•  定期安全審核：識別並解決漏洞。

實施物聯網解決方案

要建設真正的智能工廠，有兩個關鍵的起點。

試點項目

從試點項目开始是採用物聯網的實用方法。 這些較小規模的項目允許公司在受控環境中測試物聯網解決方案，識別潛在問題並在全面實施之前進行調整。 試點項目可以提供寶貴的見解和經驗教訓，降低發生代價高昂的錯誤的風險。

•  定義目標：清楚地概述試點目標要實現的目標。
•  範圍和規模：從小處着手，有效管理風險。
•  評估指標：確定如何衡量成功。

供應商選擇

選擇正確的物聯網平台和合作夥伴至關重要。 理想的合作夥伴應該提供與您現有系統兼容、可隨着您的業務增長而擴展的解決方案，並由可靠的客戶服務提供支持。 仔細選擇供應商可確保技術符合您公司的需求和目標。

•  兼容性：確保物聯網平台與現有系統兼容。
•  可擴展性：解決方案應隨着您的業務而增長。
•  支持和可靠性：尋找具有強大客戶服務和正常運行時間保證的供應商。

民主化數據的影響

在討論物聯網和工業連接制造業的未來時，必須關注一個關鍵要素：民主化數據。 這個概念至關重要，因爲它將我們討論的從技術採用到實際實施策略的所有點連接起來。 通過使數據在整個組織中可訪問，公司可以充分利用他們正在集成的技術的優勢。

這種方法不僅可以改善運營，還可以改善運營。 它改變了決策的制定方式以及公司適應新信息的速度。 簡而言之，民主化數據使所有這些進步有效地協同工作，推動制造過程的創新和效率。 當我們審視其影響和更廣泛的行業趨勢時，請記住，公司內部廣泛共享和使用數據的能力塑造了制造業的未來。

未來物聯網展望

开展工業 4.0 項目的公司將會面臨什么？ 這就是我們認爲即將發生的事情。

利用物聯網的新興技術

數字孿生和區塊鏈等新興技術將爲增強物聯網和數據驅動的制造提供更大的機會。 例如，數字孿生可以創建物理系統的虛擬副本，從而可以進行模擬和分析，從而預測結果並優化性能，而不會危及實際操作。 區塊鏈技術提供了安全、透明的方式來跟蹤產品的生命周期，從原材料到交付給客戶，從而增強可追溯性和問責制。

工業 4.0 及以後

這些進步是更廣泛的工業 4.0 運動的一部分，工業 4.0 代表了運營技術 (OT) 與信息技術 (IT) 的持續融合。 這種融合正在帶來更智能、更互聯的制造生態系統，這些生態系統優先考慮效率和可持續性，並且更能抵御幹擾。

當我們放眼工業 4.0 之外時，焦點將越來越多地集中在這些集成技術如何推動進一步創新、創建新的業務模式以及重新定義制造業的可能性。 智能工廠和物聯網的採用不僅僅是技術升級，還包括民主化數據文化，以實現靈活、敏捷的運營，抵御幹擾。

作者：Elizabeth Wallace

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標題：物聯網時代制造業的演變

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