據推算，當物聯網在制造業行業滲透達10%，生產領域年收益提升最高可達278億元[1]。物聯網作為新一代創新技術，在工業領域蘊藏著巨大的潛能。而另一方面，雖然現在一個工廠平均每天可以產生1TB數據[2]，其中真正被評估和使用的數據卻不足1%[3]。
工業物聯網的理想和現實之間的一大障礙，是數據的困境。
工業數據的難點
物聯網是一套復雜的技術組合，網絡結構可分為感知層、網絡層、平臺層及應用層。與此對應的數據流向是：感知層產生、采集數據，經過預處理的數據經由網絡層運輸到平臺中心；平臺層的主要作用是利用大數據技術完成數據分析；最終，數據反哺物聯網的場景應用，賦能千行百業。從數據的流動應用路徑可以看出，數據采集、數據預處理、數據通信和數據分析，是物聯網價值鏈條里的重要環節。
由于工業企業具有業務傳統、設備復雜、作業環節多、工廠規模大等特點，建設工業物聯網面臨著很多實際困難：
在數據采集方面，面對大量不同種類、不同品牌的工業設備時，設備數據協議的適配和兼容是難點。特別是工業領域存在大量傳統的資產，機器和設備，即棕色地帶項目，彼此之間無法互聯互通或者尚未與工業物聯網兼容，從而在整個系統中會形成大量的數據孤島。
數據傳輸方面，物聯網設備連接量和產生的數據量級呈爆發式增長，當數據量過大，平臺層無法及時處理時，會增大設備故障概率從而出現安全漏洞。
數據分析方面，當前許多工業企業具備工業物聯網應用的基本知識，但缺乏獨立運用的專業知識，無法對收集的數據進行邏輯關聯和評估，很難產生深度的行業應用。
工業物聯網輕松入門
釋放物聯網在工業領域的應用潛力，需要整合技術與行業經驗的解決方案提供者。
魏德米勒作為推進工業自動化及物聯網發展的專家，憑借其工業物聯網解決方案，幫助企業輕松獲取、了解和使用數據，實現從數據到價值的躍遷。
數據采集環節，可以聯接至多種控制器和機器的接口，可靠地獲取綠色地帶和棕色地帶應用中有價值的數據和信息。
數據預處理環節，使用物聯網前沿技術在本地預處理數據，減少數據流和成本，同時在現場形成初步見解。
數據通信環節，通過網絡基礎架構可靠地傳輸數據，為IT系統提供來自設備的有價值信息。
數據分析環節，通過云端平臺針對特定應用實現獨立于平臺的個性化服務，從基于人工智能的數據中獲取大量的附加價值。
當然，數據只是數字化轉型的第一步。針對工業企業的數字化轉型需求，魏德米勒還推出《數字化轉型之路——基于數據分析的預測性維護》、《工業設備大數據分析》白皮書，為工廠自動化升級助一臂之力。
數字化僅僅是一個開始，
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踏上工業物聯網輕松入門之路
http://www.iianews.com/customer/weidmuller/20220210/index.html
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參考文獻：
[1] 艾瑞咨詢《2021年中國物聯網行業研究報告》
[2] [3] Smart Factory + Industry 4.0: How Microsoft technology is bringing major changes to manufacturing
