嵌入式物联网解决方案以惊人的准确性和增长速度席卷。但是，这一切只是“将所有东西都连接到互联网”的热潮，还是真正价值被实现？据麦肯锡研究所（McKinsey Global Institute）称，在2025年，物联网每年可能产生 “3.9至11.1万亿美元”的总体经济影响！联想到有预期表明，到2025年直接物联网支出将达1万亿美元，很容易推断出物联网产生的的价值（3万亿到10万亿美元吧）！

物联网以多种方式建立价值，具体取决于行业和具体用例。通常，它为行业提供改进的解决方案：譬如物流的资产跟踪，生产流程的服务响应时间，安全性，流量管理和主动维护以及无数其他价值主张。此外，物联网可以为行业提供增强监控和感知的数据。这反过来又产生可操作的情报，可用于优化和改善环境的可持续性。在某些市场中，物联网可以提高运营效率，从而获得更高的利润，更高的可靠性和服务质量，减少二氧化碳排放和节约能源。

挑战

也许是一把剑，物联网范式非常灵活。因为它可以利用各种协议，软件和硬件节点之间的通信和处理模式，并且可以组织成各种不同的体系结构和拓扑结构（architectures and topologies），因此它适用于广泛的应用程序，行业和地理分布，这给市场带来了互操作性，扩展和维护方面的重大挑战。在一系列管辖区域和业务模型中添加数据隐私，安全要求和实践，同样会面临挑战。

转型

目前，大多数行业仍处于向物联网过渡的早期阶段。对于一些企业和机构而言，转型可能非常实际，缓慢或渐进。对于制造业和运输业等行业而言，制定物联网战略（包括协同改造资产和基础设施）的好处可能会更加容易产生成效的商业案例。

在工业上过渡和整合物联网确实是一项重大而复杂的工作，因为没有标准化可言。在建造新的智能工厂或设施的情况下，为生产车间配备新一代智能设备和组件以准备与互联网交互是很有意义的。但是，在大多数情况下，现有的资产功能完备，但可能无法部署IoT。在这种情况下，如果需要的是对Internet进行监控和控制的适度升级，那么退出其他有价值且有效的资产似乎是浪费和有风险的。但是，有一些交钥匙的方案提供商， 譬如 NetBurner，拥有20多年专注于低成本交钥匙产品的能力，可以立即对这些资产进行现代化改造。此外，通过在模块和开发工具上的强大嵌入式系统，可以快速构建和部署的物联网产品和系统。

智能制造

在物联网的名单中，您会发现制造业位于物联网市场价值增长的上层。智能制造可能只是“工业4.0”的产品，预计到2024年市场价值将达到5481.4亿美元。无论是小工具和小产品的工厂，还是工业工厂生产必需的精制材料，物联网的添加都是革命性的。公司正在引入智能制造，以简化流程和自动化制造，改进资产跟踪，并主动维护设备，从而提高运营效率，提高工作场所和设施的安全性。我们在智能制造中看到的许多好处也扩展到其他行业，例如能源和运输。

物联网价值

在智能制造和工业物联网（IIoT）领域，包括从机器人到传送带和传感器的所有物理机械都连接到可以远程控制和监控的网络。可以整体地剖析各种传感器数据，例如温度，振动或湿度，以便即使在范围内也可以调节操作。这些数据不仅适用于自动化和控制，还可用于绘制趋势并预测流程，发现瓶颈或排除故障。此外，通过适当连接的传感器，可以监控某些设备的健康状况，并在发生故障或意外停机之前进行主动维修。 埃森哲的一份报告指出，物联网有可能节省高达12％的维修成本，并将总体维护成本降低30％，从而减少70％的设备故障。

数据利用

使用其他第三方数据源，例如本地天气数据，运输和物流时间表，以及客户订购系统，智能制造可以进一步提高生产效率，并优化流程时间，分段维护和库存管理。人工智能（AI）或机器学习也可用于基于传感器数据和业务动态调整生产。物联网与的大数据分析和人工智能的融合可能使制造业和许多其他行业更加敏捷，透明，优化和积极主动。 

物联网可能对包含来自分布式或网络的制造业务更具革命性的益处，准确预测输入和输出可以产生更大的。可以根据生产线或供应链内的数据和传感器动态读数调整制造的爬坡斜坡和速度。与人类制作的报告体系比较，集成的智能制造基础设施可提供更好的端到端流程可视性，并具有更高更快的响应能力。

安全

智能制造中另一个至关重要且非常典型的应用是使用物联网来提高工人和资产的安全性。传感器可以监测和测量有害或爆炸性气体，烟雾或火灾，噪声。在开放式安全锁和接入点工作的传感器，确定关键阀值条件，系统软件经常读取这些数据并输入，并被编程为打开或关闭自动化生产线，触发警报，锁定系统或部署其他安全措施。 安全系统的健康检查和审核也可以更系统地进行，并且在许多情况下，可以远程进行。

整体画面

传统的PLC（可编程逻辑控制器）和SCADA（监控和数据采集）系统已经广泛用于过程控制和安全监控数十年，但往往是本地化的，没有连接到互联网。在智能制造物联网范例中，这些系统是更全面的物联网框架的一部分。云，雾和边缘计算也将发挥关键作用，特别是在大规模和分布式运营中，不仅在控制和优化生产，以及安全系统方面，而且在测量KPI和实现业务特定目标方面。

智能制造案例分析

以下是智能制造中的几个有趣示例：

• LG Electronics ：对于生产质量控制（QC），LG电子决定采用物联网边缘计算解决方案来降低吞吐量并提高准确度，这是双赢。由于他们的QC过程使用高帧率（high frame rate）视频进行质量测量，因此使用云处理解决方案是不可行的。通过物联网架构中使用边缘处理，他们能够减少延迟和人力，同时将过程故障检测从50％显着增加到99.9％。每年节省2000万美元！

• Airbus：航空航天领域的*空中客车公司已经通过多种方式将物联网用于智能制造。飞机装配非常复杂，效率取决于机器人辅助和大量熟练人工。物联网可帮助工人调整数千种规格，程序，装配和工具。作为一个例子，空中客车使用物联网允许工人用平板电脑扫描飞机表面的一部分，然后使用图像来识别螺栓孔，调出的工具或机器人，提供材料构建，扭矩或其他应用程序。

• Tesla: 特斯拉的网络物理公路战士(cyber-physical road warriors)正在将IoT与每辆车的“数字双胞胎”结合起来。使用众多实时车辆传感器，工厂可以更好地监控成品中的故障和缺陷。除了为车主提供预防性维护警报外，该数据还允许工厂动态优化生产线，以便为未来预防预见这些问题，并改进产品设计。

• Black＆Decker：电动工具制造商Black＆Decker使用思科物联网（IoT）解决方案，该解决方案可提高其在墨西哥雷诺萨的制造工厂的可视性，并降低其复杂性。

Black＆Decker向思科寻求连接方案，并向Aeroscout Industrial 寻求企业可视化解决方案。Black＆Decker以Wi-Fi射频识别标签的形式部署了一个实时定位系统，几乎可以附加到每种材料上，因此跟踪它们毫不费力。Aeroscout的Wi-Fi标签与公司的可编程逻辑控制器集成，可控制质量并在产品到达生产线末端提供结果。这使得生产过程的每个步骤都可视，可以控制他们，能够减慢或加快流程，并了解员工完成任务的速度。

该工厂的劳动效率提高了10％，劳动力关键资源得到了更好的 利用，使利用率从80％提高到90％。它还提高了质量，每百万次质量缺陷减少了16％。

• Hirotec：日本公司Hirotec Group是汽车市场上大的私营制造公司之一，它希望实施工业4.0创新，以解决意外停机问题。

为实现这一目标，该公司和Hewlett Packard Enterprise（HPE） 及合作伙伴PTC合作，HPE Edgeline系统的物联网平台配对，通过预测分析提升其运营能力。

Hirotec的一个关键优先事项是确保持续运营 - 并大限度地 减少制造设施中的意外停机时间。

随着工业4.0制造模型的出现，该公司意识到通过消除意外停机可以增加预测分析以获得改进其制造业务。

Hirotec完成了物联网平台的三个试点。首先从Hirotec底特律工厂的八台计算机数控（CNC）机器中捕获和分析数据。在另一个测试线中，Hirotec实施了该平台，执行自动排气系统检测线的远程可视化。该试验的数据来源包括检查机器人，传感器，激光测量设备和相机。该公司正在部署该系统，以便为汽车车门生产设施的整个生产线执行实时可视化和生成自动报告。

通过试点，Hirotec获得了对其业务运营的实时可见性，使公司  能够解决影响其效率和吞吐量的问题。该解决方案还使Hirotec能够利用机器学习来预测和防止关键系统中的故障，例如排气系统检测线。

• AW North Carolina，Inc：（AWNC）是一家自动变速器和传动部件制造商，在使用思科的智能制造技术来提高制造工厂的效率。

AWNC拥有2,000多名员工，拥有130万平方英尺的达勒姆工厂，每年为丰田提供600,000多台变速箱。

每天有超过3,000台变速箱从公司的工厂出来，因此无法停机。 AWNC表示，每个单元都包含700-800个高度专业化的部件，每个部件都有自己的严格标准。

AWNC已在其办公室部署了450线Cisco Business Edition 6000统一通信系统。它已经安装了思科网络基础设施，其中包括接入点，交换机和控制器，可将安全的Wi-Fi覆盖范围扩展到超过一百万平方英尺的工厂车间。此外，AWNC表示，新的FlexPod系统提供集成的计算，网络和存储。FlexPod解决方案包括思科统一计算系统（Cisco UCS）服务器，Cisco Nexus交换机和NetApp统一存储系统。 FlexPod架构可针对虚拟化和非虚拟化环境中的各种混合工作负载进行优化。

该公司强调，自思科新技术实施以来，停机时间为零。智能制造平台使AWNC有可能采用云计算并实施新的企业资源规划（ERP）和制造执行系统（MES）来自动化和自动化分析数据和流程。