年大数据和工业物联网技术趋势展望.蹭飞

运动控制 和 电机 协会概括了包括工业 物联 (IIoT)、大数据和预见性维护在内的几个技术在2016年的发展趋势。

现在的技术趋势都与连通性以及连接日益紧密的世界中信息的获取有关。提前了解技术的趋势再重要不过。2016年制造商应密切关注的技术包括大数据、预见性维护、工业物联及透明工厂运作的智能能量监测。

安全性支持的生产能力

安全性支持的生产能力是制造商寻求超出操作员和设备保护之外更广泛的保护性能的趋势之一。一些公司正使用安全速度使得各种操作多产并且通过减少频繁性延误来实现操作的连续性。

传感器和预见性维护

如今很多智能部件都利用传感器实现综合性状态监控。传感器包括近距离传感器、位置或速度传感器、温度传感器、压力传感器、加速器和电流传感器。由这些传感器传输的状态信息可用来进行预见性和预防性维护。企业采集的综合性传感器数据有助于系统监测设备何时开始磨损或者损坏。与提取和发送数据用于维护分析的界面设备连接使用，传感器可大大地节约成本。

大数据及其在工厂的角色

大数据技术有助于企业对数据流进行筛选，找出有用的信息并帮助企业得出有益的结果。那些制定计划、明确想要解决的问题、确定所需数据和有效利用信息的公司将会获得竞争优势。大数据还要求严格的计算资源还有了解最新发展和趋势的信息技术人员。

工业物联

所有的讨论将我们引到了工业物联和价值据说有2800亿的连接器件市场。工业物联不包括传感器、智能运动部件、通信节点、环境控制及其他设备。工业物联的目的是削减停工时间、交货时间，减少库存水平，简化客户定制和提高效率。

继诺顿、卡巴斯基误杀用户系统文件后智能工厂

传感器的连接、物联的连通性和大数据的功能性将不断促使企业挖掘数据来培养切实可行的洞察力。这一运营透明化水平将帮助从设备操作员到管理层的整个企业做出提高绩效和增强盈利能力的决定。

根据执行情况，信息可在几分钟甚至实时获取。管理层可查看如操作设备效率、生产量和转换时间等信息。维护和系统集成商等可通过获取电流消耗和负载曲线等参数。