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智宇物聯(lián) 專注于提供高穩(wěn)定、高速率的三網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)卡

城口物聯(lián)網(wǎng)中斷不容小覷

  • 作者:智宇物聯(lián)
  • 發(fā)表時間:2022年10月13日
  • 來源:智宇物聯(lián)

物聯(lián)網(wǎng)不是一種可以簡單“實施”的技術。

物聯(lián)網(wǎng)中斷不容小覷

物聯(lián)網(wǎng)越來越多地用于降低成本和創(chuàng)造新的收入機會,但它不是一種可以簡單“實施”的技術。

物聯(lián)網(wǎng)和其他轉型技術需要一定程度的內(nèi)省,必須用于解決具體問題或將業(yè)務運營帶入明確定義的未來狀態(tài)。當然,這不僅從技術角度而且在基礎商業(yè)模式中帶來變化和破壞。

北美工業(yè)公司是如何準備好迎接破壞的呢?

IoT復雜性 - 同比增長率達到兩位數(shù)

最近在200名北美高管中進行的IFS研究顯示,工業(yè)企業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)使用量同比大幅增長,并突顯了12個月內(nèi)的幾個有趣的趨勢線。

研究表明:

  • 在整個工作單元或生產(chǎn)線上收集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的公司增加了17%,而不是單個機器組件或單個機器。
  • 使用物聯(lián)網(wǎng)增加30%以支持資產(chǎn)績效管理。
  • 使用物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控客戶設備增加10%。

這些數(shù)字都表明了現(xiàn)場服務管理的轉型方法。

ERP挑戰(zhàn)

雖然物聯(lián)網(wǎng)使用案例變得越來越復雜,但連接設備和用于運營業(yè)務的交易軟件之間仍然存在巨大差距 - 最明顯的是企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)。該研究顯示,將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流與其ERP軟件集成在一起的受訪者的百分比與徘徊在16%的同比保持不變。這代表了物聯(lián)網(wǎng)的一個障礙,它提供了來自連接設備的新業(yè)務和收入機會,這些設備觸發(fā)了用于運行組織的事務系統(tǒng)中的業(yè)務流程。

尋找物聯(lián)網(wǎng)和ERP的通用語言使物聯(lián)網(wǎng)和ERP相互通信

存在物流和技術障礙。物聯(lián)網(wǎng)傾向于在連續(xù)流中創(chuàng)建數(shù)據(jù),其中傳感器可以將設備狀況的記錄發(fā)送到工廠歷史記錄或監(jiān)督控制和數(shù)據(jù)采集(SCADA)系統(tǒng),頻率為每秒幾次。

另一方面,ERP系統(tǒng)需要描述定義的業(yè)務事件的數(shù)據(jù)。項目團隊必須定義ERP系統(tǒng)應該收集哪些數(shù)據(jù),然后必須確定物聯(lián)網(wǎng)發(fā)現(xiàn)工具如何將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的意識流式轉換為告訴ERP系統(tǒng)需要維護一部分設備的內(nèi)容,應該將技術人員派遣到客戶現(xiàn)場,或者減慢生產(chǎn)線以防止質量問題。

這是企業(yè)軟件越來越需要解決的主要挑戰(zhàn)之一 - 當它發(fā)生時,它可以前所未有地解鎖轉型。IFS首席產(chǎn)品官Christian Pedersen解釋說,“想想物聯(lián)網(wǎng)不斷流入ERP系統(tǒng)和人工智能(AI)應用程序的潛力,通過創(chuàng)建新的業(yè)務邏輯不斷學習和應用這些知識。那時人工智能將看到真正的突破 - 當ERP系統(tǒng)發(fā)生巨大變化時,改變我們對它們的思考方式。“

連接設備的崛起

雖然公司正在努力解決IoT-ERP集成問題,但是當它們在設備上部署傳感器的復雜程度時,它們的進展速度要快得多。該研究詢問受訪者是否在一臺設備,整個設備,工作單元/生產(chǎn)線性能或網(wǎng)絡車隊中傳感單個組件。

最顯著的發(fā)現(xiàn)之一是,在一年內(nèi),報告未在任何設備上使用傳感器的受訪者數(shù)量下降了三倍 - 從15%降至略低于5%。另一個有趣的發(fā)現(xiàn)是,17%的受訪者正在監(jiān)控整個工作單元或生產(chǎn)線。

值得關注的一點:資產(chǎn)績效管理 IFS研究證實了其他關于資產(chǎn)績效管理(APM)重要性的研究數(shù)據(jù),其中一部分側重于整個企業(yè)資產(chǎn)的可見性,比其他用例更快地推動IIoT部署。資產(chǎn)業(yè)績管理的重要性在市場研究未來(MRFR)的一項研究中得到了回應:

“資產(chǎn)績效管理導致了重點轉移,即提高可靠性,減少停機時間并減少計劃外維護。MRFR看到2016年至2022年的時間段,重點是優(yōu)化設備的盈利能力。因此,機器學習和改進的大數(shù)據(jù)分析將允許企業(yè)根據(jù)訂單積壓和可靠性問題確定工廠的最佳運營配置文件。在可預見的未來,所有這些因素將極大地促進市場的增長。“

數(shù)據(jù)驅動轉型的路線圖

借助IFS研究的見解,工業(yè)組織可以做出明智的決策,評估物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等顛覆性技術如何適應其特??定的業(yè)務環(huán)境并釋放新的增長機會。

IFS Industries總裁Antony Bourne表示:“物聯(lián)網(wǎng)幫助企業(yè)轉變業(yè)務,提高效率,使他們能夠探索新的收入來源并從根本上改變業(yè)務流程。” “在企業(yè)軟件和技術平臺上經(jīng)驗豐富的合作伙伴可以幫助確定一種行之有效的方法。如果工業(yè)公司不接受數(shù)字化轉型,那么他們的業(yè)務很可能會被更敏捷的競爭對手所破壞。“

文章來自 SmartIndustry

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