工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)變得失控了嗎？

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet of Things;IIoT）在制造廠房的萬物互連發(fā)展將遠(yuǎn)超過人們的想象。事實(shí)上，工廠中有些機(jī)器、軸承或輸送帶等根本不需要進(jìn)行監(jiān)控。接下來，我們可能會(huì)看到強(qiáng)烈反對(duì)連接一切的聲音開始出現(xiàn)。

　　根據(jù)一家協(xié)助工廠打造狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的Advanced Technology Services認(rèn)為，目前有些工廠已經(jīng)過度強(qiáng)調(diào)連接能力了。

　　當(dāng)消費(fèi)電子廠商開始將制造業(yè)轉(zhuǎn)移到亞洲，一切似乎就開始失控了。幾年后，電子產(chǎn)業(yè)的執(zhí)行長們開始懷疑制造業(yè)外移的決定是否明智。畢竟，并不是所有的公司都著眼于低成本，也并不是所有的公司都有能力維持原有的產(chǎn)品質(zhì)量。

　　同樣地，我們近來開始在廠房設(shè)備連網(wǎng)的問題上看到類似的重新思考。“只因?yàn)槟阌心芰M(jìn)行監(jiān)控，并不一定表示就得這么做才合理。更重要的是必須先仔細(xì)觀察工廠中的每條線路、每一臺(tái)機(jī)器以及每一種功能后，才開始這么問：如果我對(duì)此進(jìn)行監(jiān)控，能夠改善流程嗎？”Advanced Technology Services全球IT總監(jiān)Chris LeBeau表示。答案并不一定都是肯定的。

　　眾所周知，在2020或2030年以前，預(yù)計(jì)將有龐大的花費(fèi)用于難以計(jì)數(shù)的連網(wǎng)設(shè)備上。這些連網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量可能是真的，但LeBeau指出，這一預(yù)測(cè)卻有些言過其實(shí)了。“針對(duì)這一領(lǐng)域的話題炒作從來不曾間斷，人們可能列出一長串必須進(jìn)監(jiān)控的清單，但監(jiān)控這一切的結(jié)果得到了什么？”他說：“我們必須回歸到廠房，和每天身處其中人們進(jìn)行更基本的對(duì)話。在此IIoT發(fā)展下，他們需要知道什么？如果必須進(jìn)行存取，什么數(shù)據(jù)才有幫助？”

　　LeBeau舉例說，您可以連接無數(shù)的設(shè)備，但有些設(shè)備其實(shí)并沒必要連網(wǎng)。“假設(shè)工廠中有一條輸送帶。如果連接了輸送帶上的每一個(gè)軸承，就能讓工作更有效率嗎？當(dāng)然，你可以因此監(jiān)控每一個(gè)軸承，或只是簡單地監(jiān)測(cè)輸送帶的移動(dòng)速度。它可以給你有用的信息，但我們正在思考如何結(jié)合情境數(shù)據(jù)，使其更具實(shí)用性。”

　　LeBeau的策略之一是了解駐廠人員的看法，而不是只憑自己的直覺臆測(cè)。“我們進(jìn)行了重要的測(cè)量，以尋找可用的方式。作為一個(gè)IT人員，我并不定能掌握每一項(xiàng)測(cè)量作業(yè)的意義，”他說：“而在工廠中工作的專家們將會(huì)告訴你哪些故障情況令人擔(dān)心。這一切取決于在工廠中操作機(jī)器的人員，他們會(huì)告訴你需求在哪里。”

　　工廠的專家們還知道出現(xiàn)哪些故障情形可能導(dǎo)致最嚴(yán)重的損壞。“我們?cè)?jīng)看過一座工廠中的一個(gè)馬達(dá)故障后，導(dǎo)致其他五個(gè)組件損壞。這是最需要監(jiān)控的部份，”LeBeau。“如果針對(duì)馬達(dá)的溫度進(jìn)行監(jiān)控，就能在它故障前偵測(cè)出來，并可盡快進(jìn)行更換。”

　　他還指出，每一座廠房必須采取不同的措施，因?yàn)橥瑯拥脑O(shè)備也可能用于不同領(lǐng)域。“每一座廠房都都是用生產(chǎn)某種產(chǎn)品的，因此可能會(huì)采用一些相同的設(shè)備。然而，他們使用這些相同設(shè)備的方式可能不盡相同，”LeBeau說：“而今大家都積極地為工廠提供聯(lián)機(jī)能力，我們與工廠人員的對(duì)話結(jié)果則是針對(duì)有意義的部份進(jìn)行監(jiān)控、如何分析數(shù)據(jù)，以及利用量測(cè)取得的結(jié)果采取策略行動(dòng)。”