工业物联网的八个主要趋势

工业物联网(IIoT)正在将传统的线性制造转变为动态的、互联的系统，帮助工厂释放潜力，更高效、更高产、更主动地运行。

通过互联传统机器、传感器和边缘设备，并将这些技术直接部署在制造车间，IIoT能够传输利润丰厚的数据，

推动运营智能、态势感知和预测分析。因此，一线管理人员被授权采取知情的行动，无论是工厂设备的预测性维护，还是在供应链问题发生之前发现问题。

虽然人们通常认为IIoT是消费者连接的一个分支，就像家庭自动化和无线通信一样，但工业领域首先接受了这种颠覆性的技术。

如今，IIoT的增长速度甚至超过了消费领域，在2021年，IIoT产品和服务的全球市场估计为2630亿美元(美元)。预计在未来几年，该市场将继续保持这一趋势，到2028.1年将达到1.1万亿美元

IIoT之旅

在Antaira，我们站在IIoT的最前沿。通过提供先进的网络硬件、软件和服务，Antaira解决了阻碍具有远见的管理者充分利用工业4.0力量的复杂性。

与我们行业中仅对技术进行品牌重塑的其他企业不同，Antaira是一家原始设备制造商(OEM)，负责研究、专利、设计和生产内部解决方案。这一独特的地位使Antaira能够灵活地为其客户创建定制规范，以便他们能够成功地应用IIoT来建立他们的业务。

Antaira已经确定了八个关键趋势，这些趋势正在通过采用IIoT原则的网络化工厂实现。进化是技术的自然过程，IIoT也不例外。今天的新兴趋势将在明天成为既定的商业实践。

然而，在我们开始之前，我们要强调的是，每个制造商的IIoT之旅的正确路径是从业务问题开始，并了解战略决策所需的数据。

一旦知道正在解决什么问题以及将如何衡量收益，下一步就是制定一个具有明确定义目标的全面计划，以便跟踪业务目标的进度和解决方案。

从那里开始，下一步将是对传感器、连接性、应用和人员的投资。在整个过程中，Antaira提供知识、资源和基础技术，使合作伙伴能够更轻松地利用IIoT的力量，无论组织处于什么发展阶段。

IIoT的主要趋势

许多发展正在塑造2022年的工业互联网，从连接性、软件和硬件方面的创新到增强人类感官能力，所有这些都有可能通过改进的数据驱动智能影响生产系统和流程。

虽然这份清单并不详尽，但它确实揭示了推动IIoT跨行业和职能领域的关键推动力。

AI：AI是计算机模拟人类智能过程，以分析数据的相关性和模式，并使用这些模式对未来状态做出准确预测。企业越来越多地部署AI来分析IIoT数据，以跟踪设备使用情况、改进工作流程、简化物流、提高安全性并在运营的各个方面实现更高的整体效率。特别是，使用IIoT数据和AI来预测和预防设备问题发生的预防性维护系统正在节省数百万美元的计划外停机成本。从今天到2026年，物联网市场中的全球AI预计将以27%的年复合增长率增长。

AR和XR：这些革命性技术用于IIoT，通过将计算机生成的图像叠加到现实世界中的用户视图上来增强环境。通过融合这两个世界，它们可以通过增强感官或创建完全人工的体验来提供有关实际环境的更多信息。用例采用体现在三个主要功能中：1.产品设计、空间管理和员工培训的视觉/交互；2.设备诊断和检查；3.产品线优化和订单拣选行动。

雾计算：考虑到IIoT网络捕获的大量数据，云计算现在被认为是无价的，因为它允许企业在非现场托管额外服务器的情况下超出正常可用的存储空间。但是，云和IIoT设备之间的距离较远会导致传播和传输延迟。单个云服务器上的大量计算负载也会带来处理和排队延迟。此外，IIoT中涉及的大量且不断增长的智能设备仅依靠云计算可能会受到带宽有限以及可扩展性、速度和计算问题等问题的阻碍。相比之下，雾分散计算将数据和智能推送到位于（或靠近）数据来源的分析平台。边缘计算的一种形式，雾将智能推送到网络边缘，以实现实时设备控制、安全和管理。这是从集中式方法向IIoT网络转变为分散式、边缘驱动但集中可管理设计的整体转变的一部分。

大数据分析：随着设备收集的IIoT生成的数据量继续以指数级高速增长，大数据存储和分析正在帮助理解它并提供宝贵的见解。大数据分析(BDA)获取大量非结构化数据并将其组织成更小的数据集以改进决策。大数据分析将提供不同类型的IIoT洞察，即描述性、诊断性、预测性和规范性分析。最近的大数据分析创新和新的机器学习算法使实时分析解决方案成为可能，以便将历史趋势与前瞻性预测进行比较，以便一线管理人员能够更准确地预测未来业绩。

数字孪生：应用于IIoT，数字孪生概念是指物理机器和过程在网络空间中的数字复制或表示。通过充当物理系统的代理，数字孪生让用户可以访问机器和流程的结构、上下文和行为，从而为了解过去、现在和潜在的未来状态和条件提供了一个窗口。例如，雪佛龙公司希望使用数字孪生模型来更快地预测维护问题，从而节省数百万美元。据Gartner称，75%实施物联网技术的组织已经使用数字孪生模型作为其系统的一部分，或者计划在未来4年内实施。

网络连接：如果没有可靠的连接，IIoT就会变得毫无生产力，您的供应链也会受到负面影响。问题可能与特定的传感器或机器有关。但是，如果相同的错误在同一家工厂中普遍存在，则可能是网络连接问题。例如，Antaira在其工业交换机上具有一个名为“VeriPHy”的独特诊断功能，可以帮助定位布线中可能出现的故障。这些类型的诊断工具有助于解决客户可能遇到的连接问题。我们基于Web的网络管理套件Antaira NMS使管理员能够远程监控和管理LAN上的连接设备，包括带有日志和拓扑图像的列表。Antaira NMS将定位设备连接问题并实时排除故障，以减少计划外的网络停机时间。

工业万物互联：IIoT是一种概念化、更广泛、更全面的物联网。它被定义为一个广泛分布的生态系统中的“人员、流程、数据和事物的网络连接”，而物联网仅指更集中的平台上的物理对象或设备。例如，物联网包括机器对机器(M2M)通信。IIoT通过包含M2M以及人对机器(P2M)和人对人(P2P)进一步推动了这一点。尽管如此，在工业领域的应用初期，IIoT仍需要高水平的标准化和互操作性才能向前发展。

设备网络安全：工业设施中无线连接的增加扩大了网络威胁的攻击面。此外，工业路由器和工业以太网交换机等IIoT组件和设备通常不像其他网络工具那样受到网络安全保护，从而容易受到攻击。另一个持续关注的问题是IT和OT环境的融合，这可能允许攻击者通过IT基础设施进入OT。虽然“工业级”网络设备旨在抵御潮湿、振动、冲击、腐蚀和高EMI，但它们通常不具备内置安全性。Antaira坚固耐用的设备经过强化，可以承受工业环境和网络威胁。例如，Antaira ARS-7235-AC WAP/路由器提供高级加密、临时密钥完整性协议。