隨著傳感器技術價格的下降,製造商正在設計比以往更多可支援物聯網(IoT)的智能產品和設備。隨著技術沿著採用曲線進一步的發展, 物聯網4 .0的炒作,讓位於現實世界的物聯網概念持續的實現中,如今已經超出了概念驗證的階段,可以說現在是 物聯網4 .0的時代。

 

 物聯網4 .0的支柱

長期以來,物聯網一直被視為工業4.0背後的骨幹技術,隨著現實物聯網實施的迅速發展,我們現在可以看到工業4.0的願景,正在以數據驅動的智能工廠和數字供應鏈的形式形成中。

 

大規模的物聯網4.0時代

實際上,世界各地的組織現在都在大規模使用物聯網,並且物聯網的複雜程度使其能夠提高效率,滿足不斷成長的需求並帶來更好的客戶體驗。傳統的生產線正在演變為全自動工廠,以達到大批量生產,大規模定制以及個性化產品的數位製造平台。

 

物聯網4.0的無人環境

隨著物聯網推動工業4.0向前發展,機器和業務流程現在可以在無需人工干預的情況下進行交互,從而使企業可以專注於業務成果。這使組織能夠提高業務自動化程度,提高業務敏捷性並增強客戶體驗。

人們在生產環境中的工作方式也在發生變化。在工作現場,員工越來越多運用在,其智能設備上的定制的與支援決策中。為了進一步促進這一轉變,生產的系統正在從一般性生產執行,轉向由數據化執行生產和優化流程。

 

在邊緣處理中物聯網4.0的數據

實際上,從機器收集的原始數據本身價值不太大。為了使物聯網成為商業化,公司需要的是一種將數據放入商業環境的方法。換句話說,需要使用存儲在材料,產品,客戶,庫存,資產等記錄系統中,其相關的業務語義來增強傳感器的數據,從而改善業務成果並更好地制定決策。

與物聯網本身一樣,邊緣運算也正在流行。根據IDC的調查,“到2023年,IoT部署的70%將包括基於邊緣的決策,以支援組織的運營和戰略議程”。該報告還指出,到2023年,將有70%的企業在IoT邊緣運行不同級別的數據處理。到那時將會在物聯網邊緣基礎設施上花費超過160億美元。”

 

新的商業模式

所有這一切的結果,意味著現在開始遵循 物聯網4 .0願景的關鍵要務之一:以智能方式使用數據以實現更好的成果。例如,借助來自現場資產的物聯網數據,使用增強型分析和機器學習的公司,可以預測機器維護需求,並採取行動以防止停機(也稱為預測性維護)。而這僅僅是一個點,其傳入的數據可以提供有關客戶如何使用產品,以及他們期望如何改善和發展的有價值信息。領先的公司正在使用這些數據來極大地改善客戶體驗。