2018年第四季度，制造業(yè)為美國經濟貢獻了2.38萬億美元，雇傭了1200多萬工人，占當年美國國內生產總值的11.4％。盡管所有媒體都對制造業(yè)地位的下降感到擔憂，但由于關鍵技術的進步，該行業(yè)近年來蓬勃發(fā)展。而工業(yè)物聯(lián)網（IoT）傳感器就是制造業(yè)中最有前途的技術。

這些傳感器正在徹底改變工業(yè)制造公司生產和運輸產品的方式。隨著物聯(lián)網技術的不斷發(fā)展和邊緣計算框架的普及，它們將幫助工業(yè)制造商在全球舞臺上變得更具競爭力。

改善運營可見性

物聯(lián)網傳感器的最大好處之一是其連接性和收集數(shù)據(jù)的能力。現(xiàn)代制造工廠的車間里堆滿了各種先進機器。與20世紀初那些骯臟、危險的工廠相比，如今的制造工廠已經在操作技術上投入了大量資金，以創(chuàng)造清潔、安全、甚至舒適的工作場所，同時還能提高效率和生產力。

工業(yè)物聯(lián)網傳感器通過提供對制造運營各個方面的前所未有可見性，幫助使這些環(huán)境成為可能。它們可以監(jiān)控環(huán)境條件，評估生產線的狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)問題和潛在的安全威脅，甚至允許技術人員遠程控制關鍵操作。然后，所有這些數(shù)據(jù)都可以傳輸?shù)奖镜匚⑿蛿?shù)據(jù)中心或附近的邊緣數(shù)據(jù)中心，并由強大的分析程序進行處理，從而使制造工廠能夠識別趨勢并優(yōu)化操作，以獲得更好的性能。

預測性維護

使用預測分析的主要好處之一是維護。隨著工業(yè)機械變得越來越復雜，監(jiān)測其狀態(tài)的必要性也變得越來越重要。發(fā)生故障或組件磨損可能會使生產線停止運轉。此外，如果沒有備用零件，或者沒有人準備進行必要的維修，則故障可能會導致供應鏈嚴重中斷。

隨著工業(yè)物聯(lián)網傳感器不斷收集設備數(shù)據(jù)以監(jiān)控其性能，預測分析可以識別出可能發(fā)生故障的位置，并估計特定組件在最高效率下的運行時間。有了這些數(shù)據(jù)，工廠經理可以確保現(xiàn)場有替換零件，并安排專門維修，以最大限度地減少中斷。

自主設備

人為錯誤仍然是導致系統(tǒng)停機的主要原因之一。在當今復雜的工業(yè)環(huán)境中，即使是熟練工人也常常要考慮太多的變量，以不犧牲性能或安全性。自動化對制造業(yè)來說當然不是什么新鮮事，但經過專門設計的工業(yè)物聯(lián)網傳感器使設備能夠在很大程度上實現(xiàn)自動化，而不是盲目地執(zhí)行重復性任務。

自主系統(tǒng)的特點在于它能夠根據(jù)各種變化因素做出決策。由于工業(yè)物聯(lián)網傳感器通常具有顯著的機載處理能力，因此它們能夠評估環(huán)境條件并相應地調整操作。這些決策是由大量數(shù)據(jù)提供的，并遠遠超出了人們期望能夠快速準確地進行分析的范圍。這不僅消除了許多與人為錯誤相關的風險，而且還有望在最小監(jiān)督情況下提高效率和生產力。

物流透明度

了解關鍵資產在供應鏈中的位置是制造業(yè)的關鍵方面。如果制造的產品在工廠車間和目標客戶之間丟失，那么經過精心優(yōu)化的工業(yè)機械也就沒那么有價值了。借助物聯(lián)網傳感器的連接功能（如智能RFID標簽），工業(yè)制造企業(yè)可以獲得其供應鏈和物流運營的空前可見性。這種可見性不僅有助于確保一切順利進行，而且也有助于工業(yè)制造企業(yè)簡化供應鏈，從而更有效地將產品推向市場。

邊緣功能

智能物聯(lián)網傳感器可以提供機器在傳統(tǒng)云計算網絡邊緣運行所需的處理能力。它們還可以讓機器完全獨立運行，收集數(shù)據(jù)并執(zhí)行關鍵的處理任務，直到機器可以重新連接回集中式網絡。借助物聯(lián)網傳感器，工業(yè)設備永遠不會遠離公司的主服務器。

工業(yè)物聯(lián)網傳感器通過提供對工廠運營的更大可見性，以及增強的數(shù)據(jù)收集和分析能力來提高生產效率，同時最大限度地減少中斷，從而改善制造業(yè)。在未來幾年，這些智能物聯(lián)網設備將變得更加普遍，從而使它們能夠在幾乎任何地方運行。此外，再加上供應鏈透明度的提高，這些創(chuàng)新將有助于工業(yè)制造企業(yè)在增長業(yè)務的同時提高生產力，并更好地為客戶服務。