物联网(IoT)是近年来最热门的话题之一。据行业专家预测，到2020年，制造业中IoT的市场规模将超过130亿美元。鉴于这么巨大的增长，每个人都想加入进来分一杯羹，而且很多人因为介入的太快了而没有仔细考虑风险。对于制造业企业来说，盲目的跟从可能会给企业带来严重的后果。
　　大数据的获取及分析是工业物联网的核心。通过大量与网络连接的传感器和智能设备，我们获取和分析出更多有价值的信息，从而帮助企业提高运营效率。不幸的是，我们通过大众媒体看到的关于IoT 的内容通常都偏向营销行为，缺少针对行业的具体建议。
　　IoT并不是一个新概念，我们已经和IoT一起生活了超过15年了。人们使用智能手机进行预约提醒，或者提供最快路线的导航信息。在我们的生活中使用智能设备，让人们在没有增加很多风险的前提下生活得更有效率。不过，将这种模式简单照搬到过程制造环境中往往很难见效。

　　部署物联网的正确态度
　　尽管有一些好处CONTROL ENGINEERING China版权所有，不过IoT并不像科幻小说中的看不见的超级力量那样可以自由地进出你的工厂，并且提供100%的设备综合效率（OEE）。任何联网设备的部署都应该提前仔细考虑。介入“IoT变革”应该是基于使用战略性的数据采集来为一个企业赚更多的钱，而不仅仅是努力尝试成为该“运动”的一部分。
　　显然，IoT为制造业带来了很多好处，通过采集包括OEE指标、运行时间、可靠性和能源输出等数据，以及计算每个设备生产成本的能力，制造企业能够获取更多有价值的信息www.cechina.cn，为其在决策时提供了更多选择和帮助。总之，在实施IoT之前，企业需要问问自己在其工厂内能够对改进流程可见性、延长设备生命周期以及降低总拥有成本做些什么。
　　过程制造对IoT的需求
　　离散制造就像用乐高积木块搭建一个“星球大战”中的死星；企业将零散的部件组装成一个产品。因为仅通过有限的受控参数就可以实现简单的执行过程，这些离散的设施在大数据的应用方面走在了前面。尽管这对于离散制造是有效的CONTROL ENGINEERING China版权所有，但不要天真的认为实施这些虚拟解决方案对于所有制造行业都是放之四海皆准的方式。
　　过程制造更像是制造一批威士忌。例如，该流程中的一个元素是添加酵母，这是一种关键的配料。如果酵母暴露在空气或水汽中会开始腐烂，所以在处理的时候，时间控制很重要。它也可能被一直变化的需要受到监控的环境的影响。总的来说，最终产品依赖于成百上千个变量，要想实现重复生产品质最佳的批次，这些变量都需要考虑进去。
　　通过对稳定的一般原因和特殊原因变量的识别和分析，过程工程师能够创建有助于增加可重复性的控制操作。引入了更多数据以后，可以更好地对变量进行调节。基于物联网技术的过程控制，不仅可以获得良好可行的监测控制效果，而且通信灵活方便、扩展性好，可以在降低成本的同时，提高过程控制水平。
　　从过程数据中发现价值
　　看上去对于IoT的主要目标集中在实时的可见性方面。虽然可见性很重要，但我们不应该停留在那里。企业应该继续使用那些可见的数据来创造预测性模型和算法，这会将未来的生产偏差消减到可接受的水平。
　　你的企业在其工艺流程中是被动的还是主动的？如果一个企业总是在对上一个问题做出响应，提高生产的唯一方法就是响应得更快，工作得更努力。和仅仅有能力反应并且生成一个为什么我们还只能取得很低产量的报告相比，使用具有预测性的模型更容易实现高性能的产出。
　　在那个高性能的环境下CONTROL ENGINEERING China版权所有，操作员可以在故障发生的时候看到严重程度的提示信息，预测性控制经过程序设定可以对那些通过预审的故障和操作员在与其他人互动时收到的请求采取动作。让工厂的操作员了解这个模式并且和他们进行讨论。如果他们可以编制出一个“当发生这种情况，我要做什么”的清单www.cechina.cn，那么企业应该可以增加其产量。
　　IoT一直在发展，不知道会发展到什么程度。不过很多人都将其称为一场运动，会成为第四次工业革命。然而，与其一窝蜂地冲上去，不如先对IoT的好处进行一些更深入的研究。确实，在你的工厂里可以使用更多的实时数据来实现产量增加；不过，随着数据量增加，安全风险也会增加。
　　与那些具有改进工艺流程，以及在大数据采集环境下实施过解决方案的优秀工程师和系统集成商一起，讨论制造商“想要” 什么和“需要”什么很重要。我们总是坚信我们获得的数据越多，我们在生产方面就会越有效率。这很可能是对的，不过投资回报率与数据采集之间的关系并不是线性的，而且会因为IoT安全威胁方面的影响而产生很大的变动。（作者：Eli Jenkins）