2021年工业物联网的3大预期趋势

工业物联网通常是提高制造效率和自动化战略的一部分。具有先进的特定领域微处理器功能的嵌入式连接设备的开发可以支持实时工业处理，从而使工业物联网成为可能。

这些功能可能包括支持在工厂，仓库和运输工具等工业环境中实时数据处理中使用的机器学习应用程序。工业物联网设备通常集成各种传感器以及处理，网络和内存组件。这些传感器包括各种类型的摄像机，温度或压力传感器或湿度和气体检测器。

工业物联网安装可以作为设施的组成部分，并且通常是自给自足的。随着工业物联网安装变得越来越普遍，标准应会出现。纳米技术，微处理器，网络，内存和存储技术的不断进步，使未来的工业物联网实现更加复杂，并提供了更高水平的控制。工业物联网是制造许多未来产品所必需的，并且是组织保持竞争力和优化制造的重要要素。专家预测组织将遵循三种趋势。

1.自动化程度的提高

工业物联网的实施以及向更高的工厂和仓库自动化的转变是减少制造或仓库设施所需人员数量并因此减少可能受到感染或在某些情况下减少人为污染源的战略组成部分。

许多半导体制造工厂已经实施了工业物联网设备，以将人员从生产车间转移出去，并防止污染晶圆，半导体薄片或微电子设备中使用的基板 材料。

2.更多地使用无线连接选项

组织通常将工厂或设施管理系统与有线以太网或本地Wi-Fi连接起来。对于某些用例，例如跟踪产品出货量，组织正在越来越多地使用先进的无线网络（例如4G或5G）与运输中的工业物联网设备进行连接。网络的能力取决于通信数据的类型。来自摄像机的视频流需要大量带宽，而简单的机器控制数据仅需很少的带宽。工厂中的工业物联网应用程序可以使用本地电源插座，但移动应用程序可能会依靠电池或采集的电源运行。对于功率受限的应用程序，组织需要可以限制电能使用的低功率电子设备。

3.越来越多的人工智能采用

组织针对许多工业物联网应用采用各种AI算法来做出实时决策。随着在大型数据中心和云中的数据科学家培训算法，这种工业物联网趋势将继续增长，但是在现场可能会进行一定程度的培训。在训练了AI模型之后，组织可以在具有推理引擎的领域特定处理器上实现该算法，该推理引擎嵌入在工业设施本地的工业物联网设备中，以执行功能，例如图像，字符和语音识别。

然后，工业组织可以使用AI算法做出实时决策，例如控制制造过程或组装机器人，运输零件，移动要运输的产品，跟踪运输，监视制造过程并要求维护。工业物联网设备可以提供设施安全性，以检测基础设施或设备的入侵或篡改。

在工业物联网设备上运行的训练AI模型需要代表实际运行生态系统的数据集。与面向消费者的AI相似，任何管理训练数据集的人都必须找到并消除潜在的偏差源，这可能导致AI算法做出错误的决策并引起问题。

在配备工业物联网的设施中实施AI可能需要专家的协助来安装和认证应用程序，偶尔需要协助来随着设施或产品的变化来更新和修改应用程序。