制造商們正紛紛轉(zhuǎn)向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT），以提高工廠效率并防止機(jī)器出現(xiàn)故障，但網(wǎng)絡(luò)安全和延遲等問題仍然存在。

　　可以預(yù)想，未來的制造過程幾乎是不需要人為干預(yù)的。但對于大多數(shù)制造商來說，未來仍然遙遙無期。
　　雖然一些較新的工廠是高度自動(dòng)化的，但在*數(shù)字化之前，整個(gè)制造過程還有很長的路要走。
　　根據(jù)精益制造指標(biāo)（以整體設(shè)備效率或OEE衡量），制造工廠的產(chǎn)能占其理論上所能達(dá)到的產(chǎn)能的85％。然而，一般的工廠只能達(dá)到約60％，這意味著在生產(chǎn)力方面存在巨大的改進(jìn)空間。

　　工業(yè)4.0在未來二十年的成熟，將首先需要基本的數(shù)字化。之后，這種數(shù)字化可以轉(zhuǎn)化為預(yù)測性的維護(hù)和真正的預(yù)測智能。
　　在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的影響下，制造過程會(huì)如何變化？未來會(huì)是什么樣子？制定過程中會(huì)面臨什么障礙？
數(shù)字化過程耗時(shí)也耗財(cái)
　　大型資本貨物已經(jīng)發(fā)展成為“按小時(shí)計(jì)算”的商業(yè)模式，可以保證正常運(yùn)行時(shí)間。現(xiàn)在，在制造業(yè)中，按小時(shí)（或基于性能的合同）的功率相當(dāng)普遍，特別是在半導(dǎo)體、航空航天和國防等關(guān)鍵任務(wù)領(lǐng)域。
　　該模型幾乎確保了制造商尋求有助于提率的數(shù)字解決方案。
　　這個(gè)想法可以追溯到20世紀(jì)60年代，當(dāng)時(shí)GE航空、勞斯萊斯和普惠等噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)制造商開始向客戶們兜售其產(chǎn)品的“發(fā)射運(yùn)作壽命”，而不是一次性的發(fā)動(dòng)機(jī)銷售。推動(dòng)時(shí)間推動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī)制造商專注于*維護(hù)和數(shù)字平臺(tái)。如今，GE鼓勵(lì)追蹤其發(fā)動(dòng)機(jī)的每一個(gè)細(xì)節(jié)，因?yàn)樗挥性诎l(fā)動(dòng)機(jī)正常工作時(shí)才能獲得報(bào)酬。
　　盡管保證了正常運(yùn)行時(shí)間，但機(jī)器的所有者需要負(fù)責(zé)優(yōu)化使用（就像購買噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)的航空公司仍需要充分利用它們一樣）。
　　簡而言之，工廠所有者仍然“擁有”機(jī)器鏈之間的輸出效率，這意味著提率不僅會(huì)落在機(jī)器所有者身上，還會(huì)落在制造商身上。

　　如果沒有對每一個(gè)細(xì)節(jié)進(jìn)行數(shù)字化，效率就無法提升。然而，要制造商承擔(dān)新的數(shù)字化負(fù)擔(dān)，還面臨著嚴(yán)重障礙。
　　車間內(nèi)通常會(huì)有還可以在未來數(shù)十年繼續(xù)用于制造的舊機(jī)器。除了顯著的成本之外，傳感器跟蹤溫度和振動(dòng)，并非出于一般的機(jī)器的考慮。
　　當(dāng)摩托*哈雷的制造工廠進(jìn)行IIoT傳感器改造時(shí)，該公司總經(jīng)理Mike Fisher表示，傳感器會(huì)“使設(shè)備更加復(fù)雜，而且它們本身也很復(fù)雜。但隨著復(fù)雜性的出現(xiàn)，機(jī)會(huì)就會(huì)出現(xiàn)。”
從數(shù)字化到預(yù)測
　　簡而言之，操作技術(shù)（或OT）類似于傳統(tǒng)IT，但它針對以往未涉及的領(lǐng)域進(jìn)行了定制。在典型IT堆棧包括臺(tái)式機(jī)、筆記本電腦以及知識(shí)工作和專有數(shù)據(jù)的連接的情況下，OT管理直接控制或監(jiān)控物理設(shè)備。
對于制造商，OT堆棧通常包括：
- 連接的制造設(shè)備（通常帶有改裝的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器）
- 監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)和人機(jī)界面（HMI），為操作分析員提供工業(yè)監(jiān)控
- 可編程邏輯控制器（PLC），堅(jiān)固耐用的計(jì)算機(jī)，可在工廠機(jī)器上獲取數(shù)據(jù)
- 用于減法制造的3D打印機(jī)（增材制造）和計(jì)算機(jī)數(shù)控（CNC）機(jī)器（如削減塊）
　　在某種程度上，IT和OT是同一技術(shù)范圍的兩個(gè)方面，隨著制造業(yè)得到更好的數(shù)字化改進(jìn)，這些邊界將進(jìn)一步模糊。

　　今天，大多數(shù)工業(yè)機(jī)器的“大腦”都在可編程邏輯控制器（PLC）中，它們是增強(qiáng)型計(jì)算機(jī)。西門子、ABB、施耐德和羅克韋爾自動(dòng)化等工業(yè)*都提供高價(jià)PLC，但對于規(guī)模較小的制造企業(yè)而言，這些可能會(huì)不必要地昂貴。
　　這為像Oden Technologies這樣的初創(chuàng)公司創(chuàng)造了一個(gè)機(jī)會(huì)，可以帶來現(xiàn)成的計(jì)算硬件，可以直接插入大多數(shù)機(jī)器，或者集成現(xiàn)有的PLC。這反過來又允許中小型企業(yè)更加精簡，并實(shí)時(shí)分析其效率。
隨著數(shù)字化無處不在，技術(shù)效率改進(jìn)的下一波浪潮將是預(yù)測和分析。每個(gè)輸送機(jī)和機(jī)器人執(zhí)行器都會(huì)安裝一個(gè)傳感器，但并非它們在所有的工廠功能都具有相同的價(jià)值。
　　目前，*有可能從更專業(yè)、高度更的物聯(lián)網(wǎng)傳感器中釋放更多價(jià)值。例如，Augury使用配備AI的傳感器來監(jiān)控機(jī)器，并預(yù)測故障。
　　注重成本的工廠所有者將認(rèn)識(shí)到，高度的傳感器將比不必要的物聯(lián)網(wǎng)提供更高的率。
前沿的新架構(gòu)
在“邊緣”或更接近傳感器處完成的計(jì)算是IIoT架構(gòu)中的新趨勢。
　　起草人工智能和智能硬件的創(chuàng)新，a16z的Peter Levine預(yù)計(jì)會(huì)結(jié)束AV，無人機(jī)和物聯(lián)網(wǎng)對象的云計(jì)算。
未來工廠的連接機(jī)器應(yīng)該沒有什么不同。
　　像Saguna Networks這樣的公司專注于邊緣計(jì)算（接近收集點(diǎn)），而Foghorn Systems則進(jìn)行霧化計(jì)算。這兩種方法都允許關(guān)鍵任務(wù)設(shè)備能在安全的環(huán)境下運(yùn)行，而不會(huì)將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耍@一過程可以節(jié)省大量帶寬。

　　在不久的將來，人工智能和硬件的進(jìn)步，將使我們所知道的物聯(lián)網(wǎng)幾乎獨(dú)立于集中式云。
　　這很重要，因?yàn)閺亩唐趤砜矗@意味著農(nóng)村工廠不需要發(fā)送10,000條機(jī)器信息來傳遞“我很好”這類繁瑣信息，耗費(fèi)掉昂貴的寬帶和計(jì)算費(fèi)用。相反，他們可以將異常情況發(fā)送到中央服務(wù)器，并且主要處理本地的決策。
　　此外，云計(jì)算延遲在制造方面存在嚴(yán)重缺陷。諸如連接工廠之類的關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)無法承受向異地云數(shù)據(jù)庫發(fā)送數(shù)據(jù)包的延遲。
　　從長遠(yuǎn)來看，邊緣計(jì)算為自主工廠奠定了基礎(chǔ)。支撐邊緣的AI軟件，將成為允許工廠機(jī)器獨(dú)立做出決策的基礎(chǔ)設(shè)施。
　　總而言之，在網(wǎng)絡(luò)邊緣利用更多計(jì)算的設(shè)備，將會(huì)迎來新的、分散的工廠設(shè)備浪潮。
網(wǎng)絡(luò)安全成為一個(gè)優(yōu)先考慮事項(xiàng)
　　IIoT的一個(gè)悖論是，工廠承受著巨大的下行風(fēng)險(xiǎn)，但幾乎沒有投資保護(hù)：28％的制造商在近的一項(xiàng)調(diào)查中表示，他們看到過去一年因網(wǎng)絡(luò)安全攻擊導(dǎo)致的收入損失，但只有30％的高管說他們會(huì)增加IT支出。
　　網(wǎng)絡(luò)攻擊對重工業(yè)可能是毀滅性的，因?yàn)橹毓I(yè)可能會(huì)損害網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)。WannaCry的勒索軟件攻擊，就曾導(dǎo)致雷諾-日產(chǎn)汽車在歐洲停工。2014年，在只遭受了一次復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊，停電導(dǎo)致高爐無法正常關(guān)閉后，德國的鋼鐵廠遭受了嚴(yán)重的損壞。
　　關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域需求不斷增長的一個(gè)細(xì)分市場，許多像Bayshore Networks這樣的初創(chuàng)公司都在提供物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)（橋接連接傳感器的不同協(xié)議），以允許跨越多個(gè)垂直行業(yè)的制造商監(jiān)控其IIoT網(wǎng)絡(luò)。像Xage這樣的其他基于網(wǎng)關(guān)的安全公司，甚至采用區(qū)塊鏈的防篡改分類賬，從而保障工業(yè)傳感器可以安全地共享數(shù)據(jù)。
　　近一項(xiàng)調(diào)查顯示，28％的制造商表示過去一年因網(wǎng)絡(luò)安全攻擊而導(dǎo)致收入減少。但只有30％的高管表示他們會(huì)增加IT支出。
　　同樣，添加連接的物聯(lián)網(wǎng)對象和工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）傳感器已在端點(diǎn)上形成了新的漏洞。
　　為了解決這個(gè)問題，Mocana和Rubicon Labs等公司正在開發(fā)IP和設(shè)備級(jí)別的安全通信產(chǎn)品。
　　此外，一些活躍的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全投資者也對OT計(jì)算非常感興趣。戴爾（制造工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)），以及谷歌、通用電氣、三星和英特爾的合資企業(yè)都是這一領(lǐng)域活躍的企業(yè)之一。

　　安全地管理ICS和IIoT系統(tǒng)，將繼續(xù)成為這一領(lǐng)域投資的關(guān)鍵領(lǐng)域，尤其是在黑客攻擊后證明OT的漏洞這一方面。
　　作為工業(yè)數(shù)字化的兩大代表，GE選擇暫時(shí)退出數(shù)字化業(yè)務(wù)，而德國西門子卻在加碼。“西門子和通用電氣，誰更代表工業(yè)的未來？”自工業(yè)數(shù)字化競爭開始，業(yè)內(nèi)經(jīng)常發(fā)出這樣的疑問。
　　去年8月1日，約翰·弗蘭納里（John Flannery）接過GE大權(quán)后，開始大刀闊斧進(jìn)行業(yè)務(wù)調(diào)整，展開近200億美元的資產(chǎn)剝離行動(dòng)，稱將削減數(shù)字化方面的投入，數(shù)字化戰(zhàn)略從此發(fā)生變化。
　　而西門子數(shù)字化和工業(yè)集團(tuán)營收每年以兩位數(shù)的速度增長，僅次于醫(yī)療業(yè)務(wù)集團(tuán)。2017財(cái)年，西門子的數(shù)字化工業(yè)業(yè)務(wù)在擁有7.8萬名員工，營收約140億歐元，利潤率約16%。在新變革的公司架構(gòu)中，數(shù)字化工業(yè)業(yè)務(wù)被保留下來，成為三大運(yùn)營公司之一。