物联网概念最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书，只是当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展，并未引起世人的重视。2003 年，美国《技术评论》将传感网络技术列为改变未来人们生活的十大技术之首。2004 年，“物联网”这个术语开始出现在各种书名中，并在媒体上传播。2009 年 1 月，美国政府将新能源和物联网确认为美国国家战略。此后物联网迎来高速发展期。
根据1985 年Cellular One 的联合创始人 Peter T. Lewis 在国会黑人核心小组发表演讲时说：“物联网或物联网是将人员、流程和技术与可连接的设备和传感器集成，以实现对此类设备的远程监控、状态、操作和趋势评估。”
物联网的定义与我们今天对它的理解相当一致。问题是，制造商如何利用数字化来克服我们最近几个月看到的那种与流行病和供应链相关的动荡？
01、未来是5G
Gartner 报告称，2021 年全球 5G 基础设施支出增长了 190 亿美元，年增长率超过 39%，而且这些数字在 2022 年可能会大幅增加。5G 网络为制造商带来了新的机遇，包括加快物联网具有更快的数据传输速率和更高效的设备之间的连接和通信。因此，5G 将是 2022 年物联网发展的关键。
然而，伴随着这些机会而来的是网络安全风险。5G 不仅需要对包含更多物联网设备的网络进行物理检修，而且我们还将看到从硬件网络到软件网络的转移。然而，考虑到这些网络涉及在越来越多的连接设备之间收集大量敏感数据共享，软件会带来新的网络漏洞。安全表示专家通过人工智能 (AI)、机器学习和自动化将化解网络安全威胁。
2、机器学习
麦肯锡报告说：“人工智能有望掀起下一波数字颠覆浪潮。” 工厂经理应该对随着时间的推移学习并通过重复执行任务来更好地完成任务的人工智能算法特别感兴趣——也称为机器学习。
当连接设备和物联网管理并越来越多地捕获大量数据时，机器学习特别有用。虽然这些海量数据对于人类工人来说处理起来太多了，但机器学习可以快速实时分析它们以识别异常并以易于理解的形式向人类工人报告调查结果。
机器学习已被证明在供应链管理的所有阶段都很有用。例如，摩托车制造商Harley Davidson使用了一款名为 Albert 的软件，该软件可以预测哪些潜在客户最有可能转化为销售额，从而将销售额提高了 40%。与此同时，回到车间，机器学习算法可以检测到机器何时以降低的能力工作，并在需要预防性维护时提醒决策者。
然而，用刘易斯的话来说，从物联网中获得最大收益的唯一方法是“人、流程和技术的整合”，这意味着人类工人可能必须提高技能。
03、接近边缘
边缘计算将成为 2022 年物联网的一个关键趋势，因为制造商在他们的设备中构建了板载分析功能——本质上是让数据处理尽可能靠近其来源。
边缘设备不是为机器配备福布斯所说的“哑”传感器，如基本的麦克风或摄像头，而是配备智能传感器。这包括具有语言处理能力的麦克风、湿度和压力传感器，或配备计算机视觉的相机。
例如，对于机器人，二维视觉系统用于检测简单的颜色或纹理，例如条形码检测。使用 3D 视觉系统，使用多个摄像头来创建对象的多维模型。Shibaura Machine 的视觉系统 TSVision3D就是一个例子。两个高速摄像头连续捕捉 3D 图像，通过智能软件进行处理，以识别物品的确切位置。然后，机器人可以确定最合乎逻辑的顺序并以亚毫米精度拾取物品，就像人类工人一样容易。
边缘计算可以与这些智能传感器相结合，可以更快地执行计算，同时减少与云之间的数据传输，以缓解网络拥塞并减少网络延迟。除了提供实时收集、处理或处理数据的能力外，边缘计算的速度还有助于维护——预测性或其他方式。这使得可以更快地识别何时需要维修或更换设备部件。
在这些情况下，可靠的工业零件供应商可以在需要时帮助采购制造商所需的确切零件。
04 、弹性供应链
据《福布斯》报道，“在过去两年前所未有的颠覆之后，恢复力成为议程的重中之重，物联网技术为建立更强大和抗灾的组织提供了巨大的机会。” 但是制造商在物联网投资中应该关注哪些供应链领域？
制造商可以向汉高首席供应链官 Dirk Holbach 学习。在接受麦肯锡公司的采访时，霍尔巴赫推荐了三个主要领域。首先，可见性，这意味着了解您扩展的供应链中任何时间点的情况。其次，人员，这意味着“将业务设置为更加集中标准化和组织化，增加强大的区域和地方团队，使其能够在给定的框架内做出快速决策。” 最后，Holbach 建议公司审查他们的产品采购。
同样，必须在更快的范围内获取、处理和使用这些数据——所有过程都需要多个集成系统。更多的工业物联网 (IIoT) 设备，如智能传感器和边缘系统，可以提供全方位的供应链视图——一个例子是有条件的监控传感器，当机器组件出现故障迹象时，它会提醒人类工人
例如，根据普华永道的《2020 年数字工厂》报告，诺基亚已将精益管理和数据分析纳入其全球供应链。这包括用于操作员、机器人和基于手势的设备控制的可穿戴技术。诺基亚表示，它已经能够通过数字化改进制造流程并提高运营稳定性。
来源：manufacturingtomorrow、华制智能
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