在讨论物联网和工业连接制造业的未来时，必须关注一个关键要素：民主化数据。 这个概念至关重要，因为它连接了从技术采用到实际实施策略的所有点。
制造业的发展以几个世纪以来的重要里程碑为标志，每一个里程碑都导致产品制造方式和流程效率发生革命性变化。 物联网 (IoT) 提供的数据越来越多地引领着下一次发展。
我们可以通过主要工业革命概述这一历程：
- 第一次工业革命：18世纪末，以纺织工业机械化和蒸汽动力的引入为标志。
- 第二次工业革命：20世纪初，以电力驱动的大规模生产和装配线为特征。
- 第三次工业革命：20 世纪末，计算机和自动化在制造业中的引入，实现了精度和效率。
当我们详细了解第四次工业革命时，本文旨在探讨数字技术(特别是物联网和数据民主化)的整合如何推动这个新时代、改变制造流程并为未来创新奠定基础。
产业下一阶段
第四次工业革命的出现将数字技术、人工智能和物联网 (IoT) 深深融入到制造流程中。 智能工厂代表了这个时代的理想未来，物联网和工业连接将制造业转变为动态的互连系统，实时优化运营和决策。 然而，尽管智能工厂的愿景清晰且引人注目，但许多公司发现实现之路并不那么简单。
过渡到这种先进的操作需要克服技术复杂性、获取新技能并适应不断发展的标准。 尽管智能工厂被广泛认为是制造业的未来，但确定实现这一转型的可行步骤仍然是一项巨大的挑战，这凸显了更清晰的指导和协作创新的必要性。
物联网在现代制造中的作用
物联网的连接使制造商能够实时监控其运营、在设备故障发生之前进行预测并提高整体效
促进物联网在制造业实际应用的主要进步包括：
- 传感器技术：传感器技术的进步使这些设备更加准确、更具成本效益，并且能够在恶劣条件下运行。 这扩大了可测量操作参数的范围，为制造过程提供了更深入的见解。
- 边缘计算：该技术在数据生成的地方附近处理数据，最大限度地减少延迟并减少数据通过网络传输的需要。 它在制造环境中尤其有价值，因为快速决策对于保持效率和防止停机至关重要。
- 云分析：将物联网数据与基于云的分析相结合，使制造商能够分析来自多个来源的大型数据集。 这种方法使制造商能够发现导致运营改进的模式和见解。 云平台为制造商提供了有效管理数据的可扩展性和灵活性，使各种规模的公司都可以更轻松地进行高级分析。
这些技术基础对于支持制造业决策的改进和运营的增强至关重要。 这些进步为运营效率奠定了基础，同时也为通过数据民主化实现组织文化和决策流程的转型铺平了道路。
采用物联网和数据连接
踏上物联网之旅需要跨多个领域的战略规划。
工具和技术
采用物联网的关键一步是选择正确的软件和分析工具。 这些工具处理物联网设备生成的大量数据：
- 人工智能和机器学习算法：用于预测性维护和生产计划的优化。
- 数据分析软件：实时处理和分析物联网数据。
- 集成平台：确保不同物联网设备和系统之间的无缝通信。
基础设施准备情况
在实施 IoT 之前评估当前的 IT 基础设施至关重要。 此评估有助于确定现有设置是否可以处理来自物联网设备的增加的数据流，或者是否需要升级。
- 网络容量：评估当前带宽是否可以支持增加的数据流。
- 数据存储解决方案：评估现场存储与基于云的存储的需求。
- 安全基础设施：升级安全措施以保护物联网数据。
技能组合和培训
物联网解决方案的成功实施需要一支具有特定技能的团队，包括数据科学、物联网技术和网络安全方面的知识。 对于许多公司来说，这可能意味着投资于现有员工的培训或雇用新的专家。
- 数据科学专业知识：对于分析物联网数据至关重要。
- 物联网专家：熟悉物联网设备的部署和管理。
- 网络安全专业人员：保护系统和数据。
数据安全和隐私
随着物联网的采用，数据安全和隐私变得至关重要。 公司必须实施强有力的安全措施，以防止未经授权的访问和数据泄露。
- 加密：保护传输中和静态的数据。
- 访问控制：仅限授权人员访问数据。
- 定期安全审核：识别并解决漏洞。
实施物联网解决方案
要建设真正的智能工厂，有两个关键的起点。
试点项目
从试点项目开始是采用物联网的实用方法。 这些较小规模的项目允许公司在受控环境中测试物联网解决方案，识别潜在问题并在全面实施之前进行调整。 试点项目可以提供宝贵的见解和经验教训，降低发生代价高昂的错误的风险。
- 定义目标：清楚地概述试点目标要实现的目标。
- 范围和规模：从小处着手，有效管理风险。
- 评估指标：确定如何衡量成功。
供应商选择
选择正确的物联网平台和合作伙伴至关重要。 理想的合作伙伴应该提供与您现有系统兼容、可随着您的业务增长而扩展的解决方案，并由可靠的客户服务提供支持。 仔细选择供应商可确保技术符合您公司的需求和目标。
- 兼容性：确保物联网平台与现有系统兼容。
- 可扩展性：解决方案应随着您的业务而增长。
- 支持和可靠性：寻找具有强大客户服务和正常运行时间保证的供应商。
民主化数据的影响
在讨论物联网和工业连接制造业的未来时，必须关注一个关键要素：民主化数据。 这个概念至关重要，因为它将我们讨论的从技术采用到实际实施策略的所有点连接起来。 通过使数据在整个组织中可访问，公司可以充分利用他们正在集成的技术的优势。
这种方法不仅可以改善运营，还可以改善运营。 它改变了决策的制定方式以及公司适应新信息的速度。 简而言之，民主化数据使所有这些进步有效地协同工作，推动制造过程的创新和效率。 当我们审视其影响和更广泛的行业趋势时，请记住，公司内部广泛共享和使用数据的能力塑造了制造业的未来。
未来物联网展望
开展工业 4.0 项目的公司将会面临什么? 这就是我们认为即将发生的事情。
利用物联网的新兴技术
数字孪生和区块链等新兴技术将为增强物联网和数据驱动的制造提供更大的机会。 例如，数字孪生可以创建物理系统的虚拟副本，从而可以进行模拟和分析，从而预测结果并优化性能，而不会危及实际操作。 区块链技术提供了安全、透明的方式来跟踪产品的生命周期，从原材料到交付给客户，从而增强可追溯性和问责制。
工业 4.0 及以后
这些进步是更广泛的工业 4.0 运动的一部分，工业 4.0 代表了运营技术 (OT) 与信息技术 (IT) 的持续融合。 这种融合正在带来更智能、更互联的制造生态系统，这些生态系统优先考虑效率和可持续性，并且更能抵御干扰。
当我们放眼工业 4.0 之外时，焦点将越来越多地集中在这些集成技术如何推动进一步创新、创建新的业务模式以及重新定义制造业的可能性。 智能工厂和物联网的采用不仅仅是技术升级，还包括民主化数据文化，以实现灵活、敏捷的运营，抵御干扰。
