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[導(dǎo)讀]制造業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)數(shù)字化變革,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)解決方案正在改變產(chǎn)品的制造及日常使用方式。而流程更高效、停機(jī)時(shí)間更少、能源使用量更少等優(yōu)點(diǎn),都有助于提升企業(yè)獲利。在向智能工廠邁進(jìn)的過程中,制造業(yè)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中大量投資、采用和創(chuàng)新的地方。

制造業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)數(shù)字化變革,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)解決方案正在改變產(chǎn)品的制造及日常使用方式。而流程更高效、停機(jī)時(shí)間更少、能源使用量更少等優(yōu)點(diǎn),都有助于提升企業(yè)獲利。在向智能工廠邁進(jìn)的過程中,制造業(yè)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)中大量投資、采用和創(chuàng)新的地方。

據(jù)Connected World報(bào)導(dǎo),市調(diào)機(jī)構(gòu)IDC預(yù)估,到2020年全球IoT整體支出將達(dá)到1.29兆美元,而投資物聯(lián)網(wǎng)最多的會(huì)是制造業(yè)。而2016年制造業(yè)對(duì)全球IoT支出的貢獻(xiàn)估計(jì)為1,780億美元,而IoT投資第二多的運(yùn)輸業(yè)貢獻(xiàn)780億美元,比制造業(yè)低1,000億美元。

從營(yíng)運(yùn)到生產(chǎn)資產(chǎn)管理和維護(hù)到現(xiàn)場(chǎng)服務(wù),制造業(yè)中的IoT用例至少可說非常有說服力,所以此領(lǐng)域通常被認(rèn)為是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的領(lǐng)導(dǎo)者。

為了讓制造業(yè)保持這種角色,就得持續(xù)探索IoT技術(shù)的新制造用例??死蛱m基金會(huì)(Cleveland Foundation)最近向凱斯西儲(chǔ)(Case Western Reserve University)大學(xué)和克利夫蘭州立大學(xué)(Cleveland State University)捐贈(zèng)175萬美元,使其推出名為IoT Collaborative的計(jì)劃。

IoT Collaborative是致力于IoT發(fā)展和進(jìn)步的區(qū)域性公私學(xué)術(shù)合作。這種合作將促進(jìn)理念和資產(chǎn)共享,展開研究并教育未來的領(lǐng)導(dǎo)者,使他們能將IoT應(yīng)用整合到制造、能源、醫(yī)療保健業(yè)和公共基礎(chǔ)設(shè)施中。

IoT Collaborative將探索的趨勢(shì)之一是霧運(yùn)算如何在制造業(yè)中發(fā)揮作用,以及如何在未來發(fā)揮作用。透過利用IoT技術(shù),工業(yè)公司正在推動(dòng)史無前例的性能和生產(chǎn)力水平。盡管云端運(yùn)算已成為數(shù)字轉(zhuǎn)型的重要參與者,但霧或邊緣運(yùn)算正迅速成為當(dāng)今IIoT方程式的關(guān)鍵部分。

邊緣運(yùn)算并非新概念。但到目前為止,邊緣運(yùn)算在工業(yè)系統(tǒng)中的作用主要集中在吸收、儲(chǔ)存和篩選數(shù)據(jù),并將其發(fā)送到云端。然而,時(shí)代正在迅速改變。當(dāng)今的邊緣設(shè)備能具備更多的運(yùn)算、儲(chǔ)存和分析能力。對(duì)制造商和其他工業(yè)企業(yè)而言,保持?jǐn)?shù)據(jù)處理接近邊緣的能力非常有價(jià)值。

它為自動(dòng)操作邊緣設(shè)備打開了大門,這是實(shí)現(xiàn)效率最大化的關(guān)鍵。效率是制造商和其他工業(yè)企業(yè)希望從其IIoT解決方案中獲益的價(jià)值的重要組成部分。雖然將云融入工業(yè)營(yíng)運(yùn)中對(duì)于從大量數(shù)據(jù)中獲得洞察力的制造商來說仍然很重要,邊緣邊算對(duì)實(shí)現(xiàn)IoT的承諾也變得越來越重要。

隨著融合趨勢(shì)使當(dāng)前的邊緣運(yùn)算更加可行。GE Digital已將這些關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素列入基本列表。首先,運(yùn)算和傳感器的成本下降,使得邊緣運(yùn)算更經(jīng)濟(jì)合理。其次,現(xiàn)在能在占地面積較小的設(shè)備上使用更多的運(yùn)算能力,這再次有助于霧運(yùn)算的可行性。

第三個(gè)趨勢(shì)是從工業(yè)機(jī)器收集越來越多的數(shù)據(jù)可轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)邊緣的智能行為。還有一些工業(yè)用例可真正從霧中受益。例如,霧運(yùn)算能讓偏遠(yuǎn)地區(qū)連通性較差的工廠或工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)受益。它還有利于依賴非常低延遲或需要立即分析的用例。另個(gè)不容忽視的好處則是符合數(shù)據(jù)安全和隱私法律。

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