工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是其他工業(yè) 4.0 和智能制造技術(shù)的支柱，包括人工智能 (AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) (AR)、虛擬現(xiàn)實(shí) (VR)、數(shù)字孿生、數(shù)字線程、大數(shù)據(jù)、分析，以及云和邊緣計(jì)算。

當(dāng)與某人談?wù)摴I(yè)4.0或智能制造時(shí)，話題不可避免地會(huì)涉及到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)幾乎已經(jīng)成為智能制造的代名詞，許多人認(rèn)為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就是智能制造的全部。

當(dāng)然，這不是真的。許多技術(shù)正在推動(dòng)智能制造，包括人工智能 (AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) (AR)、虛擬現(xiàn)實(shí) (VR)、數(shù)字孿生、數(shù)字線程、大數(shù)據(jù)、分析以及云和邊緣計(jì)算等其中一些。

物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)在智能制造解決方案中變得無處不在，因?yàn)樗撬衅渌悄苤圃旖鉀Q方案的支柱和基礎(chǔ)。說工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是將智能制造粘合在一起的粘合劑并不過分。原因如下。

實(shí)時(shí)通信支持M2M

作為骨干，物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)促進(jìn)實(shí)時(shí)機(jī)器對(duì)機(jī)器 (M2M) 通信。這是智能制造的本質(zhì)——智能機(jī)器在平面、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的環(huán)境中相互通信，在以完全自主的方式執(zhí)行制造過程時(shí)協(xié)調(diào)它們的活動(dòng)。這也是智能制造的基本定義，而工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)骨干網(wǎng)使智能制造的其余部分成為可能。

作為該骨干功能的一部分，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)還促進(jìn)傳感器、設(shè)備、機(jī)器和控制器之間的通信——也就是說，基本上是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一部分。 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)實(shí)時(shí)從所有這些不同來源收集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)提供給這些設(shè)備、控制器、系統(tǒng)和需要的人員。但除了數(shù)據(jù)之外，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)還收集數(shù)據(jù)的上下文，因此不僅可以完整了解數(shù)據(jù)，還可以了解收集數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)生的情況。

智能代理、制造業(yè)人工智能

智能代理是一種基于 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)構(gòu)建的新興解決方案，可將通信、數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文提升到新的水平。將智能代理視為包含數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文的對(duì)象，其中混合了一些人工智能，它們根據(jù) 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)中發(fā)生的事件自主行動(dòng)和反應(yīng)。有些人將智能代理稱為智能對(duì)象或智能 AI 對(duì)象，但它們非常強(qiáng)大，將數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)上下文和 AI 全部結(jié)合在一個(gè)包中。

智能代理可用于收集一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文，并在發(fā)生特定事件時(shí)將其傳遞給另一個(gè)系統(tǒng)或人員。智能代理可用于對(duì)事件做出反應(yīng)，在事件發(fā)生時(shí)實(shí)時(shí)自主地進(jìn)行糾正或調(diào)整。或者可以使用智能代理在事件發(fā)生之前采取行動(dòng)，實(shí)時(shí)自主調(diào)整以防止事件發(fā)生并保持制造過程順利運(yùn)行。

邊緣智能、工業(yè)邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算的想法已經(jīng)存在很長時(shí)間了。邊緣計(jì)算就是讓數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)上下文和智能更接近需要的地方。這是關(guān)于更接近、更快地關(guān)閉循環(huán)。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在需要的地方支持邊緣計(jì)算，并允許邊緣設(shè)備訪問更多的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文，從而支持邊緣設(shè)備更加智能。

一些邊緣設(shè)備可能會(huì)收集云的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文，或者它們可能支持現(xiàn)有設(shè)備、機(jī)器和控制器之間更好的編排。其他邊緣設(shè)備可能被設(shè)計(jì)為關(guān)閉更接近實(shí)際事件的事件循環(huán)。但所有這些邊緣設(shè)備都可以通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)還允許在邊緣設(shè)備中部署人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。這些設(shè)備可以采用各種不同的形狀并執(zhí)行許多不同的操作。但是，由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提供了數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文，邊緣人工智能首次成為可能。邊緣人工智能的典型應(yīng)用是機(jī)器學(xué)習(xí)和分析，目的是實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和防止非常接近機(jī)器的異常情況。通過 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)及其數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)環(huán)境，一切皆有可能。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)：用于制造的 AR、VR

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)有時(shí)被視為獨(dú)立的應(yīng)用程序，這是沒有意義的，因?yàn)樗鼈冃枰罅繑?shù)據(jù)才能工作。 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)是數(shù)據(jù)收集主干，為 AR 和 VR 解決方案實(shí)時(shí)提供大量數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文，以便它們能夠完成工作。沒有這些數(shù)據(jù)，AR 和 VR 就無法發(fā)揮作用。

物品識(shí)別、跟蹤和追蹤

物品識(shí)別對(duì)于幾乎所有可以想象的制造操作都至關(guān)重要。它可能是條形碼或射頻識(shí)別 (RFID) 或各種其他技術(shù)之一。無論如何，產(chǎn)品、子產(chǎn)品、零件、組件、材料、工具和許多其他物品的識(shí)別對(duì)于制造至關(guān)重要。

僅憑身份證明可能還不夠。該標(biāo)識(shí)中包含的所有信息也很重要——材料的標(biāo)記順序是什么；該物品來自哪里；接下來應(yīng)該去哪里；產(chǎn)品在制造過程中存在或未存在哪些質(zhì)量保證問題；等等。使用物品的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文從一端到另一端備份該標(biāo)識(shí)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮作用的地方，也是物品標(biāo)識(shí)如此有價(jià)值的原因。

智能制造中的數(shù)字孿生

數(shù)字孿生正在成為智能制造領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。物理雙胞胎幾乎可以是任何資產(chǎn)，本質(zhì)上是任何可以實(shí)時(shí)產(chǎn)生數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)流的東西。數(shù)字孿生的關(guān)鍵在于它與物理孿生相連，從物理孿生獲取連續(xù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流并成為其數(shù)字副本。

數(shù)字孿生用于協(xié)調(diào)物理孿生，因此它與制造過程的其余部分同步。它還用于優(yōu)化物理雙胞胎的效率、有效性和能力，以確保制造流程順利進(jìn)行并交付所需的產(chǎn)品。此外，它還用于查看物理雙胞胎的內(nèi)部工作情況，然后對(duì)其進(jìn)行故障排除以確保持續(xù)運(yùn)行。數(shù)字雙胞胎需要來自物理對(duì)應(yīng)物的大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。 物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)提供這些數(shù)據(jù)。

數(shù)字主線：需要時(shí)的工廠車間信息

數(shù)字線程的概念已經(jīng)存在一段時(shí)間了。在智能制造中，它通常被定義為用于創(chuàng)建數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)流。但數(shù)字主線遠(yuǎn)不止于此。這一切都是為了從工廠車間獲取正確的信息，將其組織成完整的圖片，然后確保正確的人員在正確的時(shí)間實(shí)時(shí)看到它。

數(shù)字主線以電子方式而非紙質(zhì)形式捕獲并記錄制造工廠內(nèi)發(fā)生的所有情況。獲取這些數(shù)據(jù)可以分析制造運(yùn)營、跟蹤制造歷史并支持流程和產(chǎn)品譜系。它還使有關(guān)制造運(yùn)營的一切變得更容易管理，并支持歷史分析、生產(chǎn)運(yùn)行比較和黃金批次方法。

最終，數(shù)字主線不僅涉及材料如何在制造過程中移動(dòng)，還涉及它們?nèi)绾卧谧罱K產(chǎn)品的過程中轉(zhuǎn)化。它捕獲有關(guān)材料和批次譜系以及產(chǎn)品制造過程的信息，包括設(shè)備、勞動(dòng)力和流程。這種轉(zhuǎn)變過程就是制造業(yè)的全部內(nèi)容，并且可以從來自數(shù)字線程的數(shù)據(jù)流中獲得重要的商業(yè)價(jià)值。該數(shù)據(jù)的流動(dòng)只能通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)。

制造執(zhí)行系統(tǒng) (MES)

制造執(zhí)行系統(tǒng) (MES) 已經(jīng)存在很長時(shí)間了。雖然它們一直致力于執(zhí)行制造業(yè)務(wù)，但它們正在擴(kuò)展和發(fā)展，現(xiàn)在更多地致力于編排和優(yōu)化整個(gè)生產(chǎn)線和設(shè)施，甚至設(shè)施之間。

MES 要執(zhí)行這些編排和優(yōu)化功能，需要大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文。

物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)向 MES 提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文，然后 MES 與來自企業(yè)資源規(guī)劃 (ERP) 系統(tǒng)、質(zhì)量管理系統(tǒng) (QMS)、產(chǎn)品生命周期管理 (PLM) 以及來自各種其他來源。所有這些都是為了創(chuàng)建整體制造狀態(tài)和目標(biāo)的完整畫面，以確定需要進(jìn)行哪些修正來協(xié)調(diào)操作以及需要進(jìn)行哪些調(diào)整以更好地優(yōu)化操作。所有這一切只有通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及其實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)環(huán)境才能實(shí)現(xiàn)。

企業(yè)制造智能 (EMI)、儀表板

企業(yè)制造智能 (EMI) 通常以儀表板的形式實(shí)現(xiàn)，是智能制造的核心原則之一。它為工廠車間的人員提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以便他們了解制造運(yùn)營中發(fā)生的情況、處于流程中的哪個(gè)位置以及上游和下游發(fā)生的情況。它實(shí)時(shí)提供制造運(yùn)營的完整情況，包括生產(chǎn)、材料、訂單、設(shè)備、狀態(tài)、質(zhì)量、庫存、性能、吞吐量等數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)只能通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)。

分析：描述性診斷數(shù)據(jù)

分析是智能制造的另一個(gè)核心原則，旨在為需要的人提供正確的數(shù)據(jù)。很少有智能制造解決方案不包含某種類型的分析。最常見的分析是描述性分析和診斷性分析，它們回答“發(fā)生了什么？”等問題。和“為什么會(huì)發(fā)生這種事？”這些分析需要大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)。這就是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的用武之地，它為人們完成工作所需的數(shù)據(jù)提供描述性和診斷性分析。

分析還有更多內(nèi)容——還有預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析，旨在回答“將會(huì)發(fā)生什么？”等問題。和“我該怎么辦？”這些分析需要更多數(shù)據(jù)——尤其是歷史數(shù)據(jù)。如果沒有工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)為智能制造提供數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)上下文，這些分析就不可能實(shí)現(xiàn)。

依賴于 IIoT：用于 AI、ML、AR、VR 等的 Glue

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)已成為智能制造的代名詞。得益于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，智能制造才變得智能且有效。無論是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)字孿生、數(shù)字線程、邊緣計(jì)算還是分析，它們都依賴于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。這就是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)在智能制造中變得無處不在的原因。它是支撐智能制造的支柱和基礎(chǔ)。