工業(yè)物聯網(IIoT)可以幫助制造商和其他組織進行環(huán)境監(jiān)測，提供環(huán)境條件的實時數據，在潛在問題變得嚴重之前識別它們，優(yōu)化資源的使用并減少浪費。
從環(huán)境監(jiān)測到健康和安全監(jiān)測，我們深入研究工業(yè)物聯網如何大規(guī)模重塑行業(yè)。
工業(yè)物聯網如何幫助監(jiān)控工廠和倉庫
預測分析監(jiān)控狀況
工業(yè)企業(yè)可以通過多種方式使用工業(yè)物聯網來監(jiān)控狀況。實時數據收集至關重要，因為傳感器和攝像頭等工業(yè)物聯網設備可以部署在制造工廠的各個點，以持續(xù)監(jiān)控溫度、濕度、空氣質量和有害氣體存在等環(huán)境參數。
通過預測分析，從這些設備收集的數據可以使用高級分析和機器學習算法進行分析，以預測潛在的環(huán)境危害或效率低下，從而使企業(yè)能夠采取預防措施。
工業(yè)物聯網實現了自動化控制系統的集成，可以實時響應環(huán)境條件的變化。例如，如果傳感器檢測到溫度升高，系統可以自動調整冷卻系統以保持最佳條件。
管理人員和相關人員可以通過工業(yè)物聯網平臺遠程監(jiān)控環(huán)境狀況，系統還可以在偏離預定義閾值的情況下發(fā)送警報，確保對潛在問題做出及時響應。
工業(yè)領域的環(huán)境監(jiān)測仍然依賴過時的模擬方法。這種傳統方法限制了全面的數據收集，導致決策基于部分見解和運營效率低下。
真正改變游戲規(guī)則的是采用全面的工業(yè)物聯網解決方案，然而這不僅僅是安裝傳感器的問題。相反，它是關于將工業(yè)物聯網整合到更廣泛的數字戰(zhàn)略中，用于資產跟蹤和數字孿生，以填補“數字數據盲點”。
通過工業(yè)物聯網資產跟蹤和數字孿生，我們不僅可以跟蹤溫度和濕度等關鍵環(huán)境因素，還可以跟蹤這些材料的位置，例如，通過將其與有關壓縮機振動門打開/關閉狀態(tài)的大量數據相結合，組織可以收到主動警報，從而防止浪費。
這種方法不僅可以保護寶貴的資產，還可以延長其使用壽命，這體現了工業(yè)物聯網如何將單純的數據收集轉變?yōu)楦悄?、更高效運營的催化劑。填補與工業(yè)運營相關的數據盲點，并利用完整的數據圖做出決策可以減少近10%的浪費。
工業(yè)物聯網環(huán)境監(jiān)測用例
遠程電源循環(huán)：組織可以遠程重新啟動網絡、計算機和其他設備。
數據中心的能源管理：企業(yè)可以測量環(huán)境因素，例如濕度、溫度和占用情況，以管理暖通空調系統，并使用電機和其他設備的能源計量進行預測性維護。
泄漏和洪水檢測：企業(yè)可以持續(xù)監(jiān)控是否有水，并關閉水泵和水閥以防止損壞。
農業(yè)廢物管理：該領域的組織可以使用傳感器監(jiān)測廢物儲存區(qū)的狀況，防止溢出和泄漏，從而保護周圍的土地和水源。
智能配電電網：工業(yè)物聯網可以實現更好的負載管理，減少浪費的電力，并增強可再生能源的整合。
隨著氣候的變化，極端、不可預測的天氣模式正在增加。收集衛(wèi)星數據的工業(yè)物聯網連接監(jiān)測設備，使氣象學家能夠更好地預測風暴和其他自然災害的時間、軌跡和嚴重程度。
這種程度的洞察力使地方政府和社區(qū)在準備、減輕和應對極端天氣及其相關影響的威脅時，在自然方面占了上風。對這些模式的認識還可以通過提供及時更新，來減輕危險天氣對石油和天然氣、采礦和運輸行業(yè)工人的影響，從而服務于勞動力安全。
能源生產是工業(yè)企業(yè)使用工業(yè)物聯網監(jiān)測環(huán)境條件的另一種方式。例如，發(fā)電廠越來越多地混合使用可再生能源和傳統能源發(fā)電，在需求低迷時期，多余的能量存儲在電池中，并在需求高時使用。
借助工業(yè)物聯網，團隊可以將預測天氣服務連接到發(fā)電站點，以動態(tài)調整每個站點以實現最佳的發(fā)電和存儲。此外，監(jiān)測太陽能、風能或水力發(fā)電的環(huán)境條件有助于規(guī)劃優(yōu)化可再生能源發(fā)電，同時最大限度地減少化石燃料發(fā)電的使用。
對于設備監(jiān)控和維護，團隊可以將傳感器連接到設備，設備可以將傳感器數據饋送到邊緣或云網絡進行數據收集。在正常操作期間，團隊可以保存并使用收集到的傳感器數據，來形成正常設備使用的基線。
傳感器還可以更輕松地監(jiān)控設備，隨著時間的推移，團隊成員可以向領導發(fā)出正常設備使用之外的異常情況的警報。除了設備監(jiān)控之外，傳感器還可以監(jiān)控可能對設備造成壓力的環(huán)境條件，例如熱量。然后，該技術可以自動調整操作，以減少設備組件的壓力。
使用傳感器還可以幫助團隊通過人工智能(AI)對其設備采用預測性維護方法，人工智能模型可以利用現有數據并預測未來的異常行為，包括何時可能發(fā)生故障。由人工智能和高級分析提供支持的工業(yè)物聯網是優(yōu)化流程、提高質量、減少浪費和排放、提高設備性能以及監(jiān)控環(huán)境條件的關鍵工具。
隨著組織繼續(xù)轉向更多數據驅動的決策，戰(zhàn)略重點是了解其設施中不斷變化的物理和環(huán)境條件對運營的影響。除了改變原材料特性外，天氣、溫度和濕度也會影響產品質量和運營。因此，分析整個制造過程中從傳感器收集的數據可以提供重要的見解，并有助于提高對跨運營瞬態(tài)變化的靈活性。
在危險或設備密集的環(huán)境中工作的工人，例如在制造工廠的裝配線上工作的工人，經常面臨工傷的風險。工業(yè)物聯網可以幫助制造商識別潛在的危險情況，加強工作安全和保障。
借助工業(yè)物聯網解決方案，企業(yè)將能夠識別系統中的缺陷，并通過測量關鍵數據來交換信息以完善工作流程。反過來，這些見解可以轉化為集中的信息源，隨著時間的推移，這些信息源將繼續(xù)學習和改進。
部署通過日常使用不斷學習的工業(yè)物聯網技術，可以在造成任何傷害之前提醒工人和雇主潛在的危險情況，從而確保人員、財產和設備的安全。
例如，實施能夠主動監(jiān)測致癌化合物、電線和焊接檢查水平的系統，可以在出現任何問題時向工人發(fā)出警報。這對產業(yè)工人尤其有用，因為它使工業(yè)物聯網能夠將歷史知識提升到一個新的水平，使企業(yè)及其員工能夠更聰明地工作，而不是更辛苦地工作。盡早發(fā)現泄漏或有毒物質排放等危險情況，可以確保工人的安全并遵守環(huán)境法規(guī)。
總結
工業(yè)企業(yè)使用工業(yè)物聯網來監(jiān)控環(huán)境條件時可以獲得許多好處。對于工業(yè)企業(yè)來說，最重要的優(yōu)勢之一是工業(yè)物聯網使他們能夠為其設備實施預測性維護策略，以便在災難性故障發(fā)生之前做好準備并幫助預防。
為了成功地使用這一策略，除了監(jiān)控設備的組件之外，企業(yè)還必須監(jiān)控設備運行的環(huán)境條件，如果數據就是力量，那么收集數據并對其進行主動監(jiān)控就是一種工具，如果運用得當，就能帶來回報。
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