制作商们正纷繁转向工业物联网（IIoT），以前进工厂功率并避免机器呈现毛病，但网络安全和推迟等问题依然存在。

能够料想，未来的制作进程简直是不需求人为干涉的。但关于大多数制作商来说，未来依然遥遥无期。

虽然一些较新的工厂是高度自动化的，但在彻底数字化之前，整个制作进程还有很长的路要走。

依据精益制作目标（以全体设备功率或 OEE 衡量），世界级制作工厂的产能占其理论上所能到达的产能的 85％。但是，一般的工厂只能到达约 60％，这意味着在生产力方面存在巨大的改善空间。

工业 4.0 在未来二十年的老练，将首要需求根本的数字化。之后，这种数字化能够转化为猜测性的维护和真实的猜测智能。

在工业物联网的影响下，制作进程会怎么改变？未来会是什么姿态？拟定进程中会面对什么妨碍？

数字化进程耗时也耗财

大型资本货物现已开展成为 " 按小时核算 " 的商业模式，能够确保正常运转时刻。现在，在制作业中，按小时（或根据功用的合同）的功率适当遍及，特别是在半导体、航空航天和国防等要害使命范畴。

该模型简直确保了制作商寻求有助于前进功率的数字处理方案。

这个主意能够追溯到 20 世纪 60 时代，其时 GE 航空、劳斯莱斯和普惠等喷气发动机制作商开端向客户们兜销其产品的 " 发射运作寿数 "，而不是一次性的发动机出售。推进时刻推进发动机制作商专心于高赢利维护和数字渠道。现在，GE 鼓舞追寻其发动机的每一个细节，由于它只要在发动机正常作业时才干取得酬劳。

虽然确保了正常运转时刻，但机器的一切者需求担任优化运用（就像购买喷气发动机的航空公司仍需求充分使用它们相同）。

简而言之，工厂一切者依然 " 具有 " 机器链之间的输出功率，这意味着前进功率不只会落在机器一切者身上，还会落在制作商身上。

假如没有对每一个细节进行数字化，功率就无法提高。但是，要制作商承当新的数字化担负，还面对着严峻妨碍。

车间内一般会有还能够在未来数十年持续用于制作的旧机器。除了明显的本钱之外，传感器盯梢温度和振荡，并非出于一般的机器的考虑。

当摩托巨子哈雷的制作工厂进行 IIoT 传感器改造时，该公司总经理 Mike Fisher 表明，传感器会 " 使设备愈加杂乱，而且它们自身也很杂乱。但跟着杂乱性的呈现，时机就会呈现。"

从数字化到猜测

简而言之，操作技能（或 OT）类似于传统 IT，但它针对以往未触及的范畴进行了定制。在典型 IT 仓库包含台式机、笔记本电脑以及常识作业和专有数据的衔接的情况下，OT 办理直接操控或监控物理设备。

关于制作商，OT 仓库一般包含：

- 衔接的制作设备（一般带有改装的工业物联网传感器）

- 监控和数据搜集（SCADA）体系和人机界面（HMI），为操作剖析员供给工业监控

- 可编程逻辑操控器（PLC），坚固耐用的核算机，可在工厂机器上获取数据

- 用于减法制作的 3D 打印机（增材制作）和核算机数控（CNC）机器（如减少块）

在某种程度上，IT 和 OT 是同一技能规划的两个方面，跟着制作业得到更好的数字化改善，这些鸿沟将进一步含糊。

今日，大多数工业机器的 " 大脑 " 都在可编程逻辑操控器（PLC）中，它们是增强型核算机。西门子、ABB、施耐德和罗克韦尔自动化等工业巨子都供给高价 PLC，但关于规划较小的制作企业而言，这些可能会不用要地贵重。

这为像 Oden Technologies 这样的草创公司发明了一个时机，能够带来现成的核算硬件，能够直接插入大多数机器，或许集成现有的 PLC。这反过来又答应中小型企业愈加精简，并实时剖析其功率。

跟着数字化无处不在，技能功率改善的下一波浪潮将是猜测剖析。每个输送机和机器人执行器都会装置一个传感器，但并非它们在一切的工厂功用都具有相同的价值。

现在，彻底有可能从更专业、高度更准确的物联网传感器中开释更多价值。例如，Augury 运用装备 AI 的传感器来监控机器，并猜测毛病。

重视本钱的工厂一切者将认识到，高度准确的传感器将比不用要的物联网供给更高的出资回报率。

前沿的新架构

在 " 边际 " 或更挨近传感器处完结的核算是 IIoT 架构中的新趋势。

起草人工智能和智能硬件的立异，a16z 的 Peter Levine 预计会完毕 AV，无人机和高档物联网目标的云核算。

未来工厂的衔接机器应该没有什么不同。

像 Saguna Networks 这样的公司专心于边际核算（挨近搜集点），而 Foghorn Systems 则进行雾化核算。这两种办法都答应要害使命设备能在安全的环境下运转，而不会将一切数据传输到云端，这一进程能够节约很多带宽。

在不久的将来，人工智能和硬件的前进，将使咱们所知道的物联网简直独立于集中式云。

这很重要，由于从短期来看，这意味着乡村工厂不需求发送 10,000 条机器信息来传递 " 我很好 " 这类繁琐信息，消耗掉贵重的宽带和核算费用。相反，他们能够将异常情况发送到中心服务器，而且首要处理本地的决议计划。

此外，云核算推迟在制作方面存在严峻缺点。比如衔接工厂之类的要害使命体系无法接受向异地云数据库发送数据包的推迟。

从长远来看，边际核算为自主工厂奠定了根底。支撑边际的 AI 软件，将成为答应工厂机器独立做出决议计划的根底设施。

总而言之，在网络边际使用更多核算的设备，将会迎来新的、涣散的工厂设备浪潮。

网络安全成为一个优先考虑事项

IIoT 的一个悖论是，工厂接受着巨大的下行危险，但简直没有出资维护：28％的制作商在最近的一项查询中表明，他们看到曩昔一年因网络安全进犯导致的收入丢失，但只要 30％的高管说他们会增加 IT 开销。

网络进犯对重工业可能是毁灭性的，由于重工业可能会危害网络物理体系。WannaCry 的勒索软件进犯，就曾导致雷诺 - 日产轿车在欧洲罢工。2014 年，在只遭受了一次杂乱的网络进犯，停电导致高炉无法正常封闭后，德国的钢铁厂遭受了严峻的损坏。

要害根底设施是网络安全范畴需求不断增加的一个细分商场，许多像 Bayshore Networks 这样的草创公司都在供给物联网网关（桥接衔接传感器的不同协议），以答应跨过多个笔直职业的制作商监控其 IIoT 网络。像 Xage 这样的其他根据网关的安全公司，乃至选用区块链的防篡改分类账，然后保证工业传感器能够安全地同享数据。

最近一项查询显现，28％的制作商表明曩昔一年因网络安全进犯而导致收入减少。但只要 30％的高管表明他们会增加 IT 开销。

相同，增加衔接的物联网目标和工业操控体系（ICS）传感器已在端点上形成了新的缝隙。

为了处理这个问题，Mocana 和 Rubicon Labs 等公司正在开发 IP 和设备等级的安全通讯产品。

此外，一些最活泼的企业网络安全出资者也对 OT 核算十分感兴趣。戴尔（制作工业物联网网关），以及谷歌、通用电气、三星和英特尔的合资企业都是这一范畴最活泼的企业之一。

安全地办理 ICS 和 IIoT 体系，将持续成为这一范畴出资的要害范畴，尤其是在黑客进犯后证明 OT 的缝隙这一方面。

作为工业数字化的两大代表，GE 挑选暂时退出数字化事务，而德国西门子却在加码。" 西门子和通用电气，谁更代表工业的未来？" 自工业数字化竞赛开端，业界常常宣布这样的疑问。

上一年 8 月 1 日，约翰 · 弗兰纳里（John Flannery）接过 GE 大权后，开端雷厉风行进职事务调整，展开近 200 亿美元的财物剥离举动，称将减少数字化方面的投入，数字化战略从此发生改变。

而西门子数字化和工业集团营收每年以两位数的速度增加，仅次于医疗事务集团。2017 财年，西门子的数字化工业事务在全球具有 7.8 万名职工，营收约 140 亿欧元，赢利率约 16%。在新革新的公司架构中，数字化工业事务被保存下来，成为三大运营公司之一。