技術(shù)
導(dǎo)讀:曾有專家預(yù)測(cè),2020年對(duì)制造商來(lái)說(shuō)是重要的一年。此前有數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)馬來(lái)西亞、越南和印度尼西亞將首次躋身制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力前 15 強(qiáng)的國(guó)家或地區(qū)行列,緊隨中國(guó)、日本、印度、韓國(guó)和新加坡。
曾有專家預(yù)測(cè),2020年對(duì)制造商來(lái)說(shuō)是重要的一年。此前有數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)馬來(lái)西亞、越南和印度尼西亞將首次躋身制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力前 15 強(qiáng)的國(guó)家或地區(qū)行列,緊隨中國(guó)、日本、印度、韓國(guó)和新加坡,而瑞典或瑞士這樣的老牌西方國(guó)家將被擠出前 15 強(qiáng)。但要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),亞太地區(qū)的制造商需要抓住物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的機(jī)遇。接下來(lái),我們將共同了解一下IoT的業(yè)務(wù)價(jià)值,以及制造商如何從中獲益。
新興的制造業(yè)預(yù)計(jì)將成為未來(lái)亞洲經(jīng)濟(jì)的巨大推動(dòng)力。預(yù)計(jì)到2020年,最具競(jìng)爭(zhēng)力的制造業(yè)國(guó)家中多數(shù)均來(lái)自該區(qū)域,其中包括中國(guó)、日本、印度、韓國(guó)、新加坡、越南、馬來(lái)西亞、泰國(guó)和印度尼西亞等。
為什么會(huì)出現(xiàn)此格局?因?yàn)閬喼拗圃焐陶絹?lái)越多地從傳統(tǒng)制造轉(zhuǎn)向先進(jìn)制造或智能制造,以應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力短缺和技術(shù)進(jìn)步不斷帶來(lái)的顛覆影響。特別是在中國(guó)市場(chǎng),很多企業(yè)均力圖通過(guò)更為科學(xué)、先進(jìn)、精細(xì)以及附加高知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值的運(yùn)作方式,提升制造業(yè)水準(zhǔn)與產(chǎn)品綜合競(jìng)爭(zhēng)力。
其實(shí),在這過(guò)程中最關(guān)鍵的方法之一便是通過(guò)聯(lián)網(wǎng)傳感器將原本孤立的機(jī)器、系統(tǒng)和產(chǎn)品連接在一起,從而利用物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Thing, IoT)技術(shù)提高運(yùn)營(yíng)效率、獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
例如,一家服裝制造商可以組合使用傳感器、數(shù)據(jù)收集與分析技術(shù)來(lái)監(jiān)控其機(jī)器設(shè)備的實(shí)時(shí)性能與生產(chǎn)環(huán)境,并在機(jī)器出現(xiàn)故障前采取預(yù)防措施。有了這種預(yù)測(cè)性維護(hù)能力,制造商可以減少由于意外停機(jī)和生產(chǎn)中斷而造成的成本和時(shí)間損失。在智能工廠中,IoT 可提供整個(gè)生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)洞察。制造商可以借此快速識(shí)別生產(chǎn)滯后或產(chǎn)能過(guò)剩并做出調(diào)整以滿足生產(chǎn)訂單需求。
由于IoT的價(jià)值在于數(shù)據(jù),所以數(shù)據(jù)管理戰(zhàn)略是IoT項(xiàng)目成功的關(guān)鍵。它應(yīng)該涵蓋五個(gè)方面:
收集,其中包括收集傳感器數(shù)據(jù)并可進(jìn)行傳輸;
傳輸,側(cè)重于確保來(lái)自互聯(lián)設(shè)備的數(shù)據(jù)安全、可靠地傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心;
存儲(chǔ),需要存儲(chǔ)傳感器數(shù)據(jù)并保證其可用于分析,甚或是實(shí)時(shí)分析;
分析,分析系統(tǒng)所收集到的傳感器數(shù)據(jù)并獲得洞察;
歸檔,著眼于經(jīng)濟(jì)高效的長(zhǎng)期傳感器數(shù)據(jù)歸檔與管理。
更多的制造商還需要確保他們的數(shù)據(jù)管理戰(zhàn)略涵蓋核心數(shù)據(jù)(存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù))和邊緣數(shù)據(jù)(在設(shè)備和傳感器上生成的數(shù)據(jù))。對(duì)于前者,收集到的所有數(shù)據(jù)首先發(fā)送到數(shù)據(jù)中心集中存儲(chǔ),然后再進(jìn)行分析。這對(duì)于回顧性數(shù)據(jù)分析很有用。
然而,至于后者,也稱為邊緣計(jì)算,聯(lián)網(wǎng)設(shè)備執(zhí)行部分篩選和分析操作,并根據(jù)生成的數(shù)據(jù)做出初始決策。例如,生產(chǎn)線上的一個(gè)聯(lián)網(wǎng)機(jī)械臂便可以收集其性能數(shù)據(jù),過(guò)濾掉不重要的信息,僅在出現(xiàn)異常情況(例如,過(guò)熱或部件故障)時(shí),才向操作員發(fā)送警報(bào)。為了支持邊緣計(jì)算和實(shí)時(shí)分析,制造商需要利用內(nèi)置閃存固態(tài)驅(qū)動(dòng)器的工業(yè) PC。由于生產(chǎn)線上的機(jī)器通常會(huì)用到大型磁鐵,這些磁鐵會(huì)損害機(jī)械硬盤,因此制造商在采用 IoT 時(shí)應(yīng)該考慮使用基于閃存的存儲(chǔ)。
除此之外,良好的數(shù)據(jù)管理戰(zhàn)略應(yīng)該確保無(wú)論數(shù)據(jù)駐留在何處,制造商都可以使用相同的數(shù)據(jù)管理工具和流程。隨著制造商為了實(shí)現(xiàn)靈活性越來(lái)越多地采用混合云,他們需要采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式,以便能夠輕松地整合來(lái)自不同環(huán)境的數(shù)據(jù)用于分析。
或許向先進(jìn)制造發(fā)展會(huì)讓人望而生畏,因?yàn)樾枰幚淼氖虑槎喾N多樣,尤其是數(shù)據(jù)管理。減少這種復(fù)雜性的一種方法是使用能夠統(tǒng)一 IoT 數(shù)據(jù)以便用于工作負(fù)載或應(yīng)用程序的解決方案,完全無(wú)需考慮架構(gòu)和平臺(tái)。消除數(shù)據(jù)孤島并且能夠隨時(shí)隨地訪問(wèn)數(shù)據(jù)有助于制造商提高效率和加快創(chuàng)新步伐。
縱觀當(dāng)下行業(yè)發(fā)展,亞太地區(qū)大多數(shù)地區(qū)制造業(yè)的未來(lái)都將倚仗智能和互聯(lián)技術(shù)。據(jù)IDC預(yù)測(cè),到 2021 年,該區(qū)域制造商在 IoT 上的合計(jì)投資將占到全球總投資的三分之一左右。但對(duì)亞洲制造商來(lái)說(shuō),切勿因 IoT 風(fēng)靡全球就盲目跟風(fēng)。首先,他們需要一個(gè)適應(yīng)未來(lái)需求的數(shù)據(jù)管理戰(zhàn)略,以便能有效地利用互聯(lián)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)。只有這樣,他們才能夠利用 IoT 監(jiān)控業(yè)務(wù)發(fā)展,做出明智決策,推動(dòng)企業(yè)向前發(fā)展,超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。