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通過在2024年對IIoT進行戰略投資，制造商可以轉變運營方式、提高效率并在競爭日益激烈的市場中實現長期增長。
隨著制造業繼續數字化轉型，企業將更加依賴部署在企業整個運營過程中的工業物聯網(IIoT)設備的數據。展望2024年，此類設備將日益實現高度互聯，并產生更豐富、更精細的數據，供企業做出明智的決策。
這些增強的功能將使IIoT設備適用于更廣泛的應用，其數據將用于進一步推動現有工作，以提高生產力、降低成本等。最重要的是，2025年有望為IIoT帶來新的發展，從而重新定義運營、效率和競爭優勢。
2024年：制造商使用IIoT的轉型之年
以下是明年值得關注的一些主要IIoT趨勢：
1. 加強與人工智能(AI)和機器學習(ML)的融合
人工智能和機器學習與制造業的工業物聯網應用日益緊密地聯系在一起，將數據轉化為可付諸行動的見解。到2025年，這種整合預計將變得更加無縫，人工智能驅動的分析將預測機器故障、優化生產計劃并提高供應鏈的可視性。
機器學習的新進展將提供更好的數據解釋，使制造商能夠獲得有關維護需求、質量控制和生產力改進的預測性見解。通過將ML算法嵌入到IIoT系統中，制造商可以更接近實現完全自主的生產環境。
然而，制造商必須做好準備，迎接尋找合適人才和構建支持這些先進系統的基礎設施的挑戰。這一轉變不僅需要數據科學家，還需要了解制造流程以及如何將分析轉化為有意義的業務成果的專業人士。
2. 關注網絡安全和數據隱私
隨著工業物聯網的擴張，網絡威脅的風險也隨之增加。因此，隨著制造商越來越依賴聯網設備，網絡安全將成為2025年的首要任務。許多制造系統最初并非為抵御復雜的網絡攻擊而設計的，因此重新評估和加強安全措施至關重要。
為此，制造商可能需要為網絡安全計劃分配更多預算，包括定期審計、實時威脅監控以及對安全數據共享協議的投資。此外，隨著對數據隱私法規的擔憂日益增加，制造商必須考慮遵守GDPR等數據治理標準，這些標準也可能適用于IIoT生成的數據。
3. 工業物聯網中邊緣計算的興起
數據量正在激增，邊緣計算正成為一種在更靠近源頭的地方處理信息的解決方案。具體而言，邊緣計算減少了收集、分析和處理數據所需的時間，從而支持實時決策并提高制造環境中的響應能力。
將一些IIoT數據分析和決策轉移到邊緣將允許企業減少發送到集中式云系統的數據量，從而降低延遲和運營成本。
4. 預測性維護和數字孿生的擴展
借助工業物聯網傳感器和分析技術，預測性維護將繼續發展，幫助制造商減少計劃外停機時間，并延長設備使用壽命。制造環境中數字孿生的引入為預測性維護增加了另一個維度。
到2025年，隨著技術的成熟和成本的下降，數字孿生將變得更加普及，對中小型制造商來說將變得實用。然而，制造商需要確保其擁有合適的數據基礎設施來支持這些先進的應用。
5. 通過工業物聯網實現可持續發展
可持續發展目標正成為商業戰略的核心。工業物聯網如何融入其中？2025年，工業物聯網應用將越來越多地用于監控和優化能源使用、減少浪費和實時跟蹤環境影響。工業物聯網數據可以幫助制造商確定能源密集型區域，使之能夠做出更可持續的選擇并減少排放。
然而，對可持續性的關注又增加了一層復雜性。制造商必須在IIoT的采用與支持這些系統所需的能源之間取得平衡，而這些能源可能是巨大的。好消息是，節能型IoT設備正在獲得關注，有助于最大限度地減少這種影響。
總結
2025年，工業物聯網技術將成為制造業的關鍵，推動人工智能集成、邊緣計算、可持續性等的進步。然而，這些趨勢也帶來了挑戰，從網絡安全風險到對熟練人才的需求。
了解這些問題并制定應對策略的制造商將能夠充分利用IIoT的潛力。通過戰略性地投資IIoT并應對這些挑戰，制造商可以轉變運營方式、提高效率并在競爭日益激烈的市場中實現長期增長。
浙公網安備 33010602000006號
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