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新聞資訊
2021年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的3大趨勢
2021-08-03


  許多行業(yè)的組織都在實施工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,但隨著COVID-19大流行的爆發(fā),可能會加速工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢。

  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)通常是提高生產(chǎn)效率和自動化戰(zhàn)略的一部分。嵌入式連接設(shè)備的開發(fā)具有復雜的特定領(lǐng)域微處理器功能,能夠支持實時工業(yè)處理,這使工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)成為可能。

  這些能力可能包括支持用于工業(yè)環(huán)境中實時數(shù)據(jù)處理的機器學習應(yīng)用,如工廠、倉庫和運輸車輛。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備經(jīng)常集成各種傳感器以及處理、網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)存組件。這些傳感器包括各種類型的攝像機,溫度或壓力傳感器,或濕度和氣體探測器。

  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以作為設(shè)施的組成部分,通常是自給自足的。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安裝變得越來越普遍,標準也應(yīng)該出現(xiàn)。納米技術(shù)、微處理器、網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存和存儲的不斷進步,使未來的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)更加復雜,并提供更高水平的控制。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將是制造許多未來產(chǎn)品所必需的,并且是組織保持競爭力和優(yōu)化制造的基本要素。

  專家們預(yù)測,隨著信息技術(shù)(IT)部門考慮新冠疫情和新年戰(zhàn)略,各部門將遵循以下三個趨勢。

  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將是制造許多未來產(chǎn)品的必要條件,并成為組織保持競爭力和優(yōu)化制造的基本要素。

  1. 增加自動化

  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實施和更大程度的工廠和倉庫自動化是一項戰(zhàn)略組成部分,以減少制造或倉庫設(shè)施所需的人員數(shù)量,從而減少他們接觸可能的感染,或在某些情況下減少人類污染源。

  許多半導體生產(chǎn)設(shè)施已經(jīng)實施工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,以將人員從生產(chǎn)車間移出,并防止微電子設(shè)備中使用的半導體薄片或基片材料污染。

  2. 更多地使用無線連接選項

  企業(yè)通常用有線以太網(wǎng)或本地Wi-Fi連接工廠或設(shè)施管理系統(tǒng)。對于一些用例,如跟蹤產(chǎn)品發(fā)貨,組織正在增加使用先進的無線網(wǎng)絡(luò)(如4G或5G)來連接運輸中的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。網(wǎng)絡(luò)的能力取決于通信數(shù)據(jù)的類型。來自攝像機的視頻流需要很多帶寬,而簡單的機器控制數(shù)據(jù)只需要很少的帶寬。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)在工廠的應(yīng)用可以使用當?shù)氐碾娫床遄苿討?yīng)用可能使用電池或采集的電力。對于功率受限的應(yīng)用,組織需要能夠限制電能使用的低功率電子設(shè)備。

  3.越來越多的人工智能應(yīng)用

  組織在許多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中采用各種人工智能算法來進行實時決策。隨著數(shù)據(jù)科學家在大型數(shù)據(jù)中心和云計算中培訓算法,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)趨勢將繼續(xù)增長,但在該領(lǐng)域進行一定程度的培訓是可能的。在訓練人工智能模型后,組織可以在特定領(lǐng)域的處理器上實現(xiàn)算法,并在工業(yè)設(shè)施本地的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中嵌入推理引擎,以執(zhí)行圖像、字符和聲音識別等功能。然后,工業(yè)組織可以使用人工智能算法進行實時決策,如控制制造過程或組裝機器人、運輸部件、移動要運輸?shù)漠a(chǎn)品、跟蹤發(fā)貨、監(jiān)控制造過程和要求維護。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以提供設(shè)施安全,以檢測基礎(chǔ)設(shè)施或設(shè)備的入侵或篡改。

  訓練在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上運行的人工智能模型需要代表實際運行生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集。與面向消費者的人工智能類似,無論誰管理訓練數(shù)據(jù)集,都必須找到并消除潛在的偏差來源,這些偏差可能導致人工智能算法做出錯誤的決定,并引發(fā)問題。

  在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施中實現(xiàn)人工智能可能需要專家協(xié)助安裝和認證應(yīng)用程序,并在設(shè)施或產(chǎn)品發(fā)生變化時偶爾幫助更新和修改應(yīng)用程序。


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