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机器对机器集成和工业物联网 (IoT) 正在重塑制造业。他们正在催生互联、智能和感知的智能工厂，从而实现新的生产力和可预测性水平。
几十年来，制造商一直在从整个制造车间收集信息，但近年来，实施智能传感器的成本已大幅下降，相反，分析能力也大幅增长。
因此，如今的技术不仅限于数据捕获，还可以推断出近乎实时的见解，从而通知和优化流程以获得更好的结果。这就是智能工厂的必杀技。
制造商可以通过与机器更加协调来获得什么？很多。
麦肯锡全球研究院在其具有里程碑意义的研究《物联网：描绘超越炒作的价值》中宣称，物联网为制造商创造价值的最大潜力在于运营优化，从而使工厂内的各种流程更加高效。这包括使用传感器而不是人为判断（和人为错误）来调整机器的性能。
它还涉及使用生产机械的数据来调整工作流程，以消除非生产性做法、产能侵蚀、效率低下和生产线性能瓶颈。这是通过根据工厂不同部分（甚至跨工厂）的传感器数据远程跟踪、监控和调整机器来完成的。研究人员表示，到 2025 年，运营优化中的物联网应用每年有可能在工厂环境中创造 6330 亿至 1.8 万亿美元的价值。
监控机器以利用和理解数据可以帮助制造商通过实现更主动的预测性维护来优化机器性能。使用传感器确定机器何时需要维修可以防止故障并节省日常维护成本。
通过通用平台将设备与传感器连接起来，可以提供有关设备当前状况的宝贵数据，可以对这些数据进行分析，以预测设备故障和生产停机的潜在故障点。如果确实发生故障，组织可以分析这些数据以确定根本原因并采取纠正措施以防止将来再次发生。
监控还可以通过延长正常运行时间和整体设备效率、减少废品和返工以及降低运营成本来提高质量和生产量。
此外，这些努力可以支持持续改进计划，并通过让一线员工和管理层随时了解情况，提高响应能力、主人翁意识和责任感，有助于提高员工敬业度。
设备和工作流程的远程监控、跟踪和控制还可以支持优化能源使用的额外效率。这方面的成本节省可能相当可观——尤其是在能源价格急剧上涨的情况下。
过程控制和可追溯性至关重要，物联网可以“提升”制造商在这一领域的游戏水平。使用传感器技术，制造商可以跟踪序列化和非序列化组件的接收、仓储以及用于构建子组件和成品的过程。
在开始加工之前，可追溯性和生产控制可以确保正在运行正确的零件、使用正确的机器程序类型、该零件之前没有因不良而被拒绝、该零件处于正确的操作状态（无过程）被跳过），并且零件不会在同一操作中第二次运行，并且零件方向对于处理来说是正确的。
库存对于大多数制造商来说是一笔巨大的成本，而物联网方法可以通过自动补货来减少库存过剩的可能性——工厂车间的机器可以在数量不足时发出信号，甚至“订购”更多原材料，以确保生产线永远不会关闭，并且以最及时、最具成本效益的方式管理库存。
通过物联网，制造商获得了强大的能力，可以随时了解运营的整体健康状况，利用机遇并减轻威胁，以在当今快速发展、竞争异常激烈和高度复杂的监管制造环境中支持增长和盈利。
然而，对于没有适当技术基础设施的制造组织来说，制造车间的数据传输速度和数据量可能会带来困难。拥有正确的软件基础来捕获、分析和采取行动至关重要。
用于同时查看和轻松辨别来自多个不同数据源的信息的统一报告框架仅仅是一个开始。制造商需要具备运营敏捷性，能够根据这些数据采取行动，并将这些见解应用到整个产品生命周期（从设计到工程、制造、交付和服务），从而以更快的速度向必要的部门和职能部门提供即时且可操作的信息、准确性和效率比以往任何时候都高。
制造执行系统 (MES) 和企业资源规划 (ERP) 系统在物联网时代呈现出新的相关性，帮助制造商实现大数据/物联网计划的全部增值，将数据置于情境中并将其集成到下游流程中。
MES/ERP 系统作为以智能和战略性方式连接人员、流程、数据和事物的结构，使制造商能够从新数据流中创造价值，以成功实现其最关键的目标。
智能物联网策略的相关知识问答：
1. 问：什么是智能物联网（IoT）策略？
答：智能物联网策略是组织或企业制定的一系列计划和目标，以有效地整合和利用物联网技术，实现业务优化、增强创新、提高效率和改善用户体验。
2. 问：为什么组织需要制定智能物联网策略？
答：制定智能物联网策略有助于组织更好地理解和应对不断发展的物联网技术，使其能够在数字化时代中保持竞争力，并通过合理的规划和投资实现业务目标。
3. 问：智能物联网策略中应包含哪些关键元素？
答：智能物联网策略的关键元素包括设备连接、数据管理、分析和洞察、安全性、标准和互操作性、合作伙伴关系以及人才培养等方面，确保系统的可持续性和协同性。
4. 问：在智能物联网策略中，如何确保数据安全性？
答：确保数据安全性的关键包括采用强大的身份验证和授权机制、加密传输和存储、实施安全更新和漏洞修复、以及教育和培训相关人员，以提高对安全威胁的认识。
5. 问：如何评估和调整智能物联网策略的有效性？
答：评估智能物联网策略的有效性需要定期监测关键指标，如设备连接率、数据利用率、系统性能和安全性指标。根据评估结果，组织可以调整策略，以适应变化的业务需求和技术发展。
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