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通过在2024年对IIoT进行战略投资，制造商可以转变运营方式、提高效率并在竞争日益激烈的市场中实现长期增长。
随着制造业继续数字化转型，企业将更加依赖部署在企业整个运营过程中的工业物联网(IIoT)设备的数据。展望2024年，此类设备将日益实现高度互联，并产生更丰富、更精细的数据，供企业做出明智的决策。
这些增强的功能将使IIoT设备适用于更广泛的应用，其数据将用于进一步推动现有工作，以提高生产力、降低成本等。最重要的是，2025年有望为IIoT带来新的发展，从而重新定义运营、效率和竞争优势。
2024年：制造商使用IIoT的转型之年
以下是明年值得关注的一些主要IIoT趋势：
1. 加强与人工智能(AI)和机器学习(ML)的融合
人工智能和机器学习与制造业的工业物联网应用日益紧密地联系在一起，将数据转化为可付诸行动的见解。到2025年，这种整合预计将变得更加无缝，人工智能驱动的分析将预测机器故障、优化生产计划并提高供应链的可视性。
机器学习的新进展将提供更好的数据解释，使制造商能够获得有关维护需求、质量控制和生产力改进的预测性见解。通过将ML算法嵌入到IIoT系统中，制造商可以更接近实现完全自主的生产环境。
然而，制造商必须做好准备，迎接寻找合适人才和构建支持这些先进系统的基础设施的挑战。这一转变不仅需要数据科学家，还需要了解制造流程以及如何将分析转化为有意义的业务成果的专业人士。
2. 关注网络安全和数据隐私
随着工业物联网的扩张，网络威胁的风险也随之增加。因此，随着制造商越来越依赖联网设备，网络安全将成为2025年的首要任务。许多制造系统最初并非为抵御复杂的网络攻击而设计的，因此重新评估和加强安全措施至关重要。
为此，制造商可能需要为网络安全计划分配更多预算，包括定期审计、实时威胁监控以及对安全数据共享协议的投资。此外，随着对数据隐私法规的担忧日益增加，制造商必须考虑遵守GDPR等数据治理标准，这些标准也可能适用于IIoT生成的数据。
3. 工业物联网中边缘计算的兴起
数据量正在激增，边缘计算正成为一种在更靠近源头的地方处理信息的解决方案。具体而言，边缘计算减少了收集、分析和处理数据所需的时间，从而支持实时决策并提高制造环境中的响应能力。
将一些IIoT数据分析和决策转移到边缘将允许企业减少发送到集中式云系统的数据量，从而降低延迟和运营成本。
4. 预测性维护和数字孪生的扩展
借助工业物联网传感器和分析技术，预测性维护将继续发展，帮助制造商减少计划外停机时间，并延长设备使用寿命。制造环境中数字孪生的引入为预测性维护增加了另一个维度。
到2025年，随着技术的成熟和成本的下降，数字孪生将变得更加普及，对中小型制造商来说将变得实用。然而，制造商需要确保其拥有合适的数据基础设施来支持这些先进的应用。
5. 通过工业物联网实现可持续发展
可持续发展目标正成为商业战略的核心。工业物联网如何融入其中？2025年，工业物联网应用将越来越多地用于监控和优化能源使用、减少浪费和实时跟踪环境影响。工业物联网数据可以帮助制造商确定能源密集型区域，使之能够做出更可持续的选择并减少排放。
然而，对可持续性的关注又增加了一层复杂性。制造商必须在IIoT的采用与支持这些系统所需的能源之间取得平衡，而这些能源可能是巨大的。好消息是，节能型IoT设备正在获得关注，有助于最大限度地减少这种影响。
总结
2025年，工业物联网技术将成为制造业的关键，推动人工智能集成、边缘计算、可持续性等的进步。然而，这些趋势也带来了挑战，从网络安全风险到对熟练人才的需求。
了解这些问题并制定应对策略的制造商将能够充分利用IIoT的潜力。通过战略性地投资IIoT并应对这些挑战，制造商可以转变运营方式、提高效率并在竞争日益激烈的市场中实现长期增长。
浙公网安备 33010602000006号
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