食品和饮料加工厂领域是否纳入了工业物联网?
任何时候，一个受监管的行业(如食品和饮料或制药)想要实施一项新技术、新工艺或新方法，风险和成本与收益的问题都会成为首要考虑因素。对工业物联网的投资是否会产生积极的投资回报?如果这个策略没有产生预期的结果怎么办?我们是否有适当的培训资源来使用和维护这些新技术?所有这些都是合理的考虑因素，负责实施这些新战略的人也必须能够回答这些问题。
大多数食品和饮料公司都有强大的资本和品牌声誉，这取决于每一批产品和每一次对其工艺的改变。虽然大多数公司已经找到了应对这些风险和未知因素的方法，但采用工业物联网所带来的所有好处是缓慢而稳定的。我想说的是，大约有25%的人是这些新技术的早期采用者，40%的人在积极参与应用这些新技术，20%的人可以被认为是后期采用者，15%的人是风险规避者。总体而言，工业物联网的采用已经开始，但要实现工业物联网在行业中的全部潜力还有很长的路要走。
我相信，大多数食品和饮料行业的制造商都有一个正式的数字化转型路线图。资本可用性、投资回报分析以及公司内部监管资源的担忧是完成采用这些工业物联网技术的主要障碍，这些技术包括无线传感器、机器人、基于云的应用、运营技术(OT)和IT的集成以及人工智能。
据观察，工业物联网技术已经成为新制造能力建设的重要组成部分，而现有设施的改造需要更多的规划，因为当前生产计划的中断可能会对运营产生负面的短期影响。无论如何，工程和运营人员一直在寻找有积极回报的项目，这些项目可以让公司逐步部署这些技术并获得收益。
工业物联网将成为企业在数字化转型过程中不断取得进步的重要组成部分，为投资应用、传感器和控制提供越来越多的机会，这些机会将帮助企业提高吞吐量、减少或消除偏差，并超越产品的质量参数。随着其中一些技术、方法和方法论的成熟，即使是厌恶风险的人也会考虑采用，因为公司在其同行群体中实现的重要优势和利益已经得到了很好的证明。
增长机遇：餐饮业如何利用工业物联网?
我认为，最容易实现的是收集和分析工厂已经收集到的数据，或者可以收集到的数据，而且成本最低，风险最小。这将包括对工厂进行调查，以确定哪些变量对质量、效率、产量和安全影响最大。还有一个机会是将以前可能没有考虑过的辅助设备上的传感器数据集成在一起，例如电力使用监测、冰箱和冰柜的温度和湿度，以及视觉传感器，以了解操作员的动作和人体工程学。
公司的一些最佳实践包括：
- 安装传感器来监测温度，湿度和其他条件，以确保产品的生产，包装和储存的最佳环境。
- 使用RFID标签和条形码来跟踪原材料和产品的移动，以帮助确保适当的库存和生产数量。
- 自动化工作指令和交互式无线操作终端可以帮助加强对标准操作程序(sop)的遵守，并确保流程的关键步骤得到正确执行。
- 使用视觉传感器、条形码和其他传感器与特定的应用软件相结合，以确保正确的包装和标签贴在每个运输单元上。差异、不匹配的项目，以及不合规格的产品几乎可以消除。
- 整合上游和下游操作，以预测何时需要更多的原材料、包装材料或操作变化，以确保稳定高效的操作。
- 使用上述策略中的“大数据”来优化生产调度，并分析制造数据，以确定可以在哪些方面进行进一步改进。
- 使用基于云的数据存储库收集和分析来自公司所有生产基地的数据。
在接下来的几年里，我预计制造业数据将主要转移至云端，实时分析工具的使用将会增加，以用于停机时间跟踪、生产调度、原材料和库存管理等任务。随着制造商越来越多地融入供应链的各个成员(包括原材料供应商、航运公司和分销设施)，这一点将变得非常重要。
餐饮利益相关者如何更好地定位自己，以获得数字化转型的好处?
有趣的是，这个问题的答案主要是人力资源。该技术易于指定、采购、安装和配置。挑战在于：公司是否拥有必要的资源来运营、分析和持续改进这些工业物联网战略?这是工业物联网实施中经常被忽视的方面。如果没有适当的人力资源，对工业物联网的投资可能无法完全实现。作为工业物联网路线图的一部分，公司需要了解从工业物联网中获得最大利益所需的资源水平，并致力于培训现有资源，如运营商，并根据需要雇用额外的资源来提供所需的技能。
其次，组织需要客观地评估它们现在所处的位置，并了解它们未来的发展方向。哪些工业物联网战略适合提供价值并进一步推动整体企业战略?我们需要在哪些方面实现最大的改进?在我们的同行中，其他人在做什么来克服这些障碍?哪些是最新的同类最佳解决方案?这些问题可能不容易回答，但只有当组织有一个现实的计划，并得到运营、工程、质量、法规事务和管理的支持时，它们才能从工业物联网中获益最多。
餐饮业是否有效地分析了所有这些数据?
当所有机器开始协同工作时，当涉及到处理、分析和对所有可能的数据做出反应时，行业处于什么位置?许多公司在这条路上走得很好，而其他公司则落后了。在回答第一个问题时，我评估了该行业在数字化转型过程中的位置。25%的早期采用者和40%积极参与工业物联网技术的人最有可能成为制造业数据最熟练的收集者和分析者。
数据分析不仅需要丰富的制造数据和安全存储这些数据的地方，还需要能够设计查询、将这些数据转化为可操作信息的称职人员。如果企业能够提供工业物联网所需的数据，并聘请知识渊博的数据科学家从这些数据中提取信息，那么该企业将能实现其生产效率、安全性和质量的全面提升。
