5 тенденций промышленного Интернета вещей, которые машиностроители должны наблюдать в 2021 году

В 2020 году мы узнали, что Интернет вещей может сделать для обрабатывающей промышленности. Внедрение промышленного Интернета вещей набирало обороты, поскольку у многих машиностроителей не было иного выбора. Несмотря на то, что нам приходилось иметь дело с ограничениями на полеты и нам часто не разрешали посещать клиентов на месте, IIoT позволял продолжать выполнять нашу работу. Из-за этих новых проблем внедрение решений для удаленного доступа резко выросло во всем мире.

Мы узнали много новых методов, которые помогут нам продолжать делать нашу работу лучше и эффективнее. Эти пять ключевых тенденций промышленного Интернета вещей будут играть большую роль в 2021 году:

1. Увеличение числа реализаций IIoT
2. Революция беспроводного подключения
3. Внедрение виртуальной реальности для удаленных операций
4. Использование машинных данных для улучшения взаимоотношений с клиентами
5. Самообучающееся машинное обучение

Совет:ознакомьтесь с прошлогодними тенденциями промышленного Интернета вещей, чтобы узнать, не отставаете ли вы от последних инноваций.

Тенденция 1. Увеличение числа внедрений IIoT

Автоматизация производства продолжает расти, при этом количество компаний, решающих автоматизировать и внедрять IIoT, стремительно поднимается на новый уровень из-за воздействия пандемии COVID-19. Машинное обучение и робототехника - два приложения, которые увеличивают автоматизацию. Машинное обучение будет все больше автоматизировать, поэтому потребуется меньше вмешательства человека, а растущее число перехватов человеческой работы робототехникой приведет к сокращению количества людей на рабочем месте.

Автоматизация помогает сотрудникам делать их задачи более эффективными и экономить время, а также в максимально возможной степени избегать контакта с людьми. Автоматизация помогает предотвратить человеческие ошибки и увеличивает общую производительность. В результате количество людей, необходимых на производстве, уменьшается. Этот окончательный результат на данный момент является важным решающим фактором для предприятий, внедряющих IIoT, поскольку он снижает количество людей на месте, способных распространять инфекции.

Тенденция 2:революция в беспроводном соединении

Не каждое приложение IIoT имеет доступ к локальным сокетам. Мобильным приложениям понадобится аккумулятор или собранная мощность. Это одна из причин, по которой все больше и больше компаний используют передовые беспроводные технологии в IoT, такие как 4G и 5G, для подключения к оборудованию IIoT в пути. Появление 5G адаптировано к потребностям подключения к Интернету вещей и внесет большие изменения в возможности подключения в индустрии промышленного Интернета вещей. 5G почти в 100 раз быстрее 4G и обеспечивает повышенную безопасность, большую надежность и маневренность, меньшую задержку и возможности для периферийных вычислений.

Хорошим примером этого является DC Airco, компания, у которой есть клиенты, у которых нет доступа к местным розеткам и источнику переменного тока. Они являются производителем решений HVAC для мобильных приложений, таких как поезда и экскаваторы, и подключают свой ПЛК через 4G к платформе IoT. Дополнительным преимуществом является то, что 4G гарантирует полную изоляцию корпоративной сети, поэтому все в безопасности и доступе.

Прочтите полную историю DC Airco здесь.

Тенденция 3. Внедрение виртуальной реальности для удаленных операций

Виртуальная реальность станет основным направлением для промышленных приложений в 2021 году с точки зрения обучения и ввода в эксплуатацию. Устройства с дисплеем, камерой и микрофоном вместе будут намного сложнее, и машиностроители будут чаще работать вместе со своими клиентами или сервисными инженерами через виртуальную реальность. В 2020 году мы увидели, как Интернет вещей помогает компаниям продолжать работу в условиях ограничений на пребывание на местах. Возможность удаленного ввода оборудования в эксплуатацию позволила компаниям понять, что не всегда необходимо находиться на месте.

Изготовитель машин может сотрудничать с заказчиком с помощью гарнитуры дополненной реальности, такой как HoloLens. Заказчик видит инструкции и данные об обслуживании виртуальной реальности и освобождает руки для выполнения необходимых задач, в то время как производитель машин получает прямую трансляцию того, что видит заказчик. Поэтому многие машиностроители не захотят возвращаться к старому способу ввода в эксплуатацию, и поэтому в 2021 году количество удаленных вводов в эксплуатацию будет расти.

Тенденция 4. Использование машинных данных для улучшения взаимоотношений с клиентами

Подключенные машины открыли новые возможности для использования машинных данных и улучшения отношений с клиентами. Не только крупным компаниям, но и небольшим компаниям интересно использовать свои данные. Это становится мейнстримом. Из-за увеличения количества подключенных машин количество компаний, имеющих доступ к критически важным машинным данным, также значительно увеличилось. Для многих компаний очень сложно открыть для себя возможности. Что они могут делать со своими машинными данными и зачем им их использовать?

Использование ваших данных важно не только для улучшения и оптимизации ваших машин, но и для построения лучших долгосрочных отношений с вашими клиентами. Например, машинные данные могут использоваться для предотвращения отказов оборудования путем прогнозирования и выполнения технического обслуживания машины до возникновения ошибки. Таким образом, время простоя оборудования может быть сокращено. Вы предоставляете качественные услуги, и ваши клиенты будут за это благодарны.

Тенденция 5. Самостоятельное машинное обучение

Машинное обучение - это отрасль искусственного интеллекта, в которой системы должны иметь возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без программирования людьми. Внедрение машинного обучения может быть довольно сложным, потому что предварительная обработка для пометки и нормализации большого количества данных требует времени. В 2021 году появится неконтролируемое обучение ИИ. Это означает, что больше не требуется вмешательства человека, поскольку данные с устройства автоматически отправляются в алгоритм. Машинное обучение обнаруживает закономерности нормального использования и, следовательно, через некоторое время также отслеживает необычные закономерности.

Например, машина генерирует несколько шаблонов, но когда одна часть машины начинает выходить из строя, генерируются новые шаблоны с некоторыми отклонениями, выходящими за рамки обычного шаблона. Когда возникает такая ситуация, машиностроители получат уведомление, чтобы они знали, что требуется техническое обслуживание.

Узнайте все о IIoT

Хотите узнать все о IIoT и возможностях его успешного внедрения? Этот технический документ состоит из 20 страниц . конкретных следующих шагов и реальных примеров того, как успешно внедрить IIoT в качестве производителя оборудования.