越來越多的企業(yè)開始意識到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在降低成本和提高設(shè)備效率等方面帶來的巨大好處，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為驅(qū)動市場增長的關(guān)鍵要素。據(jù)美國市場研究機構(gòu)Navigant Research最新報告，到2027年全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIOT）設(shè)備、軟件和服務(wù)將突破1兆美元大關(guān)。

由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)似乎比較復(fù)雜，管理者不能正確選擇硬件、軟件和服務(wù)，這一點又影響著行業(yè)的發(fā)展。不許多公司在考慮采用部署工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)硬件和軟件平臺，來幫助企業(yè)降低運營支出，以較低的成本銷售產(chǎn)品和服務(wù)客戶，同時也作為一個新的競爭優(yōu)勢。此外，在2017-2021年間，預(yù)計智能農(nóng)業(yè)方面全球物聯(lián)網(wǎng)市場復(fù)合增長率將達到11%。

資產(chǎn)追蹤從智能傳感器開始

傳感器是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)感知數(shù)據(jù)信息的主要器件，在信息化浪潮推動下傳感器開始變得越來越智能，并在創(chuàng)造出驚人的市場機遇。諾基亞已經(jīng)和博世連接設(shè)備和解決方案戰(zhàn)略達成合作伙伴關(guān)系，將進一步幫助企業(yè)輕松實現(xiàn)從傳感器到智能應(yīng)用，進行工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的部署。

博世工業(yè)4.0自動化方案

諾基亞與博世正在歐洲進行幾個客戶試驗，最初工作將集中在資產(chǎn)跟蹤、預(yù)測性維護和環(huán)境監(jiān)測的應(yīng)用方面。諾基亞提供物聯(lián)網(wǎng)連接云計算平臺，而博世將提供智能傳感器幫助工業(yè)用戶提高設(shè)備整體效率和安全。這些設(shè)備測量和傳輸相關(guān)的環(huán)境數(shù)據(jù)，將基于嵌入在節(jié)能建筑中的質(zhì)博世MEMS傳感器。

此外，諾基亞還與亞馬遜合作，加快應(yīng)用程序向云的遷移和大型企業(yè)客戶數(shù)字創(chuàng)新。兩家公司將帶來一個獨特的和強大的解決方案，使服務(wù)提供商能夠?qū)嵤┰茟?zhàn)略從而推動諾基亞的專業(yè)無線，有線和5G技術(shù)的應(yīng)用。隨著機器學習和人工智能服務(wù)的增強，諾基亞sd-wan及其物聯(lián)網(wǎng)平臺將幫助大型組織管理連接訪問云基礎(chǔ)設(shè)施，并充分結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和分析來提高他們的工作效率。

基于云端診斷預(yù)測設(shè)備故障

工業(yè)生產(chǎn)過程中發(fā)生意外停機，往往會給企業(yè)造成巨大的損失。這種問題在過去是無法實現(xiàn)的，但今天物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算為代表的新的代信息技術(shù)正在帶來新的改變。最近，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）技術(shù)公司Augury推出了一款基于云端的智能診斷平臺，該產(chǎn)品通過對設(shè)備密切監(jiān)測從而實現(xiàn)故障事件的預(yù)測。

物聯(lián)網(wǎng)正在改變工業(yè)運行方式，基于實時數(shù)據(jù)可以作出明智的決定。從故障的最早跡象作為參考來補救問題，最終縮短維護計劃到行動的時間。Augury Halo可以利用諸如振動、超聲傳感技術(shù)預(yù)測設(shè)備故障，它還可以對機器健康維護提供全面、可操作性的建議。

智能診斷平臺

該平臺還發(fā)布了有關(guān)于開發(fā)問題報告，并提出維護實踐。針對智能工業(yè)，Augury Halo有效減少維護費用，延長了設(shè)備的壽命，最大化機器設(shè)備運行時間。通過設(shè)備數(shù)據(jù)的分析提供可操作性見解，從而提高機械的可靠性。

未來機器將擁有自愈能力

物聯(lián)網(wǎng)傳感器不僅可以監(jiān)測機器的弱點，他們還可以使機器自動修復(fù)。由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的影響，生產(chǎn)停工的時間將是有限的，海量數(shù)據(jù)的收集將允許機器自愈制造。

在歐洲有多個學術(shù)機構(gòu)和一些廠商，包括福特公司組成的團隊正在研究一個名為SelSus的項目，該團隊提出了在生產(chǎn)過程中發(fā)現(xiàn)設(shè)備的弱點，同時通過一種數(shù)學計算自愈解決潛在的問題。他們的目標不僅是監(jiān)控機器和部件的狀態(tài)，測潛在的弱點或磨損，系統(tǒng)能夠預(yù)測潛在的故障。

用到的數(shù)學模型被稱為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，計算概率的背后是網(wǎng)絡(luò)傳感器驅(qū)動技術(shù)應(yīng)用。通過超聲振動采樣傳感器，軟件學習分析機器運行與實際運行上相比，這是算法的組成部分。

此項目的主要挑戰(zhàn)是建立都在某種程度上反映真實生產(chǎn)環(huán)境決策和仿真模型，例如在瑞典家電制造商伊萊克斯的項目上，需要一個決策支持系統(tǒng)來預(yù)測其洗衣機制造廠的失敗。通過傳感器監(jiān)測過度用電產(chǎn)生的熱量和機械損耗。數(shù)字運算的SelSus項目提供最終應(yīng)保持工廠運行所有的時間。