工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）最合適用于擴展過程控制和自動化系統(tǒng)的功能，同時讓其能夠按設(shè)計運行。

在過去幾年中，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）發(fā)展迅速，連接了數(shù)十億設(shè)備和數(shù)百萬人，收集和共享了大量數(shù)據(jù)。它使用互聯(lián)網(wǎng)將日常的物理對象連接在一起。當(dāng)然，這些物理對象必須嵌入傳感器、處理能力、軟件和其它技術(shù)，使它們能夠通過互聯(lián)網(wǎng)相互連接和通信。

當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)用于工業(yè)和生產(chǎn)制造業(yè)應(yīng)用時，它被稱為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）。像物聯(lián)網(wǎng)一樣，IIoT 連接設(shè)備和人，收集和共享大量數(shù)據(jù)。它還使智能和自主機器能夠相互通信，并與更高級別的系統(tǒng)通信，如制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）或企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）。

IIoT 幾乎已成為智能制造和工業(yè) 4.0 的同義詞。雖然智能制造包含的內(nèi)容遠不止IIoT，但 IIoT 已經(jīng)成為幾乎所有智能制造應(yīng)用的基礎(chǔ)技術(shù)。

與一些觀點相反，IIoT 根本不是要取代傳統(tǒng)的過程控制和自動化系統(tǒng)。過程控制和自動化將始終需要對制造過程進行實時、閉環(huán)、規(guī)范的控制——而這些并不是 IIoT 的設(shè)計初衷。

IIoT 最適合用于擴展過程控制和自動化系統(tǒng)的功能。它提供了這些系統(tǒng)不經(jīng)常提供的額外功能，同時仍讓它們按設(shè)計完成工作。該理念是讓過程控制和自動化系統(tǒng)與 IIoT 各司其職，做它們自己最擅長的事情。IIoT 從如下5 個方面提升了自動化和控制系統(tǒng)的功能。

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生產(chǎn)監(jiān)控，具有實時情境信息

過程控制和自動化系統(tǒng)總是包括實時生產(chǎn)監(jiān)控，但它通常是本地的，集中在特定的設(shè)備、特定裝置的運行和特定生產(chǎn)線上。有了 IIoT，就可以從過程控制和自動化系統(tǒng)收集和共享大量數(shù)據(jù)，從而可以實時獲得更廣泛的生產(chǎn)運營狀況視圖。

例如，可以將生產(chǎn)計劃與實際生產(chǎn)進行比較?？梢愿鶕?jù)生產(chǎn)的批次跟蹤訂單?？梢员O(jiān)控機器和生產(chǎn)線的速度，并將其與產(chǎn)品時間表聯(lián)系起來?？梢愿櫪速M和返工，并將其與訂單和批次聯(lián)系起來。可以實時收集質(zhì)量結(jié)果并與批次匹配。

也可以根據(jù)批次和訂單查看產(chǎn)品庫存?？梢愿鶕?jù)時間表、訂單和批次監(jiān)控質(zhì)量、成本和交付的制造關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）。所有這些都可以在不妨礙過程控制和自動化系統(tǒng)的情況下完成。

2

資產(chǎn)性能跟蹤，更全面的制造狀況視圖

過程控制和自動化還包括實時資產(chǎn)性能跟蹤，但它同樣通常是本地的，并專注于特定資產(chǎn)、工作中心、裝置運行和生產(chǎn)線上?，F(xiàn)在，隨著 IIoT 使用來自過程控制和自動化系統(tǒng)、MES 和 ERP 的數(shù)據(jù)，有可能將資產(chǎn)性能提升到更高的水平。

資產(chǎn)、工作中心、裝置運營和生產(chǎn)線的績效，可以使用許多關(guān)鍵績效指標(biāo)來衡量。一些最常見的 KPI 包括可用性、性能、質(zhì)量、整體設(shè)備效率（OEE）、平均修復(fù)時間（MTTR）和平均無故障時間（MTBF）。它們還可以與整個制造運營中的訂單、操作和批次相關(guān)聯(lián)。這些 KPI還可以映射到維護和清潔活動，甚至個人和機組人員。

這使我們能夠針對對性能影響更大的因素，對資產(chǎn)性能進行更廣泛的分析。它還可以更深入地探究資產(chǎn)表現(xiàn)不足的根本原因。它依賴于來自自動化和控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并將其與其它來源的數(shù)據(jù)相結(jié)合，以提供有關(guān)資產(chǎn)及其性能的更可靠的視角。

3

設(shè)備維護，更深入的分析

過程控制和自動化系統(tǒng)通常不直接涉及設(shè)備維護。然而，它們通常收集大量的設(shè)備數(shù)據(jù)，企業(yè)資產(chǎn)管理（EAM）系統(tǒng)或計算機化維護管理系統(tǒng)（CMMS）在基于狀態(tài)的維護方案中使用這些數(shù)據(jù)。IIoT 不直接涉及設(shè)備維護，而是依靠上述管理系統(tǒng)來完成它們的工作。

IIoT 的擴展功能可更好地將這些系統(tǒng)連接在一起，并提供對資產(chǎn)維護更大的可見性?？梢允褂?IIoT 實現(xiàn)基于狀態(tài)的維護（CBM）報警。維護活動可以與生產(chǎn)計劃掛鉤，并與特定訂單、操作、批次和質(zhì)量結(jié)果掛鉤。通過分析維修前后的多個批次，可以對單個批次的影響進行更深入的分析。

也可以根據(jù)更多的參數(shù)和 KPI 指標(biāo)來對故障成本進行分析。還可以更詳細地分析預(yù)防性維護、推遲甚至取消維護，對關(guān)鍵 KPI（如成本、按時交付和客戶滿意度）的實際影響。

自動化系統(tǒng)中的分析部分通常是關(guān)于壓力、溫度、流量和速度等關(guān)鍵制造參數(shù)的各種圖表。有了 IIoT，分析就不再僅僅是一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)的幾個圖表或圖形，而是包括描述性、診斷性、預(yù)測性和規(guī)定性數(shù)據(jù)，并使用來自非常廣泛來源的數(shù)據(jù)。

這就允許這些分析根據(jù)客戶、庫存、訂單、時間表、維護、成本、勞動力和其它據(jù)來映射制造數(shù)據(jù)。它提供了一個更好的運營績效整體視圖，允許對實際上市時間、成本變化、材料變化、質(zhì)量趨勢、客戶滿意度趨勢、供應(yīng)商質(zhì)量和供應(yīng)鏈績效等進行分析。

4

物品標(biāo)識 ：RFID、條形碼集成

條形碼和射頻識別（RFID）是生產(chǎn)制造運營中最常見的兩種識別技術(shù)。過程控制和自動化系統(tǒng)經(jīng)常使用條形碼和 RFID 閱讀器作為其自動化活動的一部分，但這些活動的范圍往往有限。

IIoT 擴展了條形碼和 RFID 的使用，并將其與過程控制和自動化系統(tǒng)集成在一起。這允許條形碼和 RFID 應(yīng)用于生產(chǎn)制造運營的多個環(huán)節(jié)，例如管理原材料和包裝材料庫存、整個工廠的在制品庫存和產(chǎn)成品庫存。

它還允許條形碼和 RFID 技術(shù)在整個生產(chǎn)制造運營中獲得更普遍的應(yīng)用，支持過程中每個步驟所用材料的可追溯性。通過 IIoT 條形碼和 RFID 技術(shù)能夠收集和共享產(chǎn)品、材料、在制品、位置和移動數(shù)據(jù)，同時支持對這些材料進行實時管理。

5

持續(xù)改進 ：產(chǎn)品和過程數(shù)據(jù)聚合

所有生產(chǎn)制造運營都有一個持續(xù)改進的流程。精益制造和六西格瑪是兩種常見的改進過程。過程控制和自動化系統(tǒng)通過向其提供有關(guān)生產(chǎn)制造活動的數(shù)據(jù)，來支持這些持續(xù)改進過程。

IIoT 通過將產(chǎn)品數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)（包括來自過程控制和自動化系統(tǒng)、MES 和 ERP 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以及可能來自許多其它系統(tǒng)的數(shù)據(jù)）聚合到正確的人手中，將其提升到一個新的水平。這正是作為持續(xù)改進過程的一部分所需要的，以識別問題，分析問題的根本原因，實施所需的改進，然后確認這些改進的有效性。

IIoT 是對生產(chǎn)制造過程的補充

過程控制和自動化系統(tǒng)將繼續(xù)存在，它們不會消失，并且需要它們來提供制造過程的實時閉環(huán)監(jiān)管控制。IIoT是對這些過程的補充，而不是取代它們的手段。

IIoT 擴展了過程控制和自動化系統(tǒng)，為其提供了額外功能，以新的方式使用其數(shù)據(jù)，并與許多其它來源的數(shù)據(jù)相結(jié)合。它提供了過程控制和自動化系統(tǒng)之外的一些功能，同時仍然允許這些系統(tǒng)做它們最擅長的事情。

過程控制和自動化系統(tǒng)以及 IIoT 的協(xié)同工作，其效果要優(yōu)于各部分獨自工作的總和。IIoT 是一個倍增器，與過程控制和自動化系統(tǒng)一起，提供了超出任何一方各自所能提供的能力。

關(guān)鍵概念：?

■ 雖然智能制造包含的內(nèi)容遠不止IIoT，但IIoT已經(jīng)成為幾乎所有智能制造應(yīng)用的基礎(chǔ)技術(shù)。

■ IIoT擴展了過程控制和自動化系統(tǒng)，為其提供了額外功能，使之以新的方式使用其數(shù)據(jù)。

思考一下：?

在哪些方面，IIoT 對你的設(shè)施影響最大？

審核編輯：劉清