Отчёт: чаще всего компании используют Интернет вещей в интеллектуальных операциях

IoT Analytics недавно опубликовал отчет о внедрении сценариев использования Интернета вещей в 2021 году и обнаружил, что внедрение различных сценариев использования Интернета вещей (IoT) растет.

Ключевые выводы:

Согласно последнему отчету, внедрение различных вариантов использования Интернета вещей (IoT) растет. Из 200+ опрошенных компаний из различных отраслей средняя компания на сегодняшний день приняла восемь различных сценариев использования Интернета вещей (из 48).

Наиболее распространены варианты использования Интернета вещей, связанные с интеллектуальными операциями компании, за ними следуют сценарии использования интеллектуальных цепочек поставок и сценарии использования, связанные с подключенными продуктами Интернета вещей.

Удаленный мониторинг активов также является распространенным вариантом использования (его приняли 34% опрошенных компаний). Отчет о внедрении сценариев использования Интернета вещей за 2021 год.

Согласно последнему отчету IoT Analytics о внедрении IoT Use Case Adoption Report 1, в 2021 году средняя крупная производственная, медицинская, автомобильная, розничная или энергетическая компания развернула восемь различных сценариев использования Интернета вещей.

Опережают других нефтегазовые и энергетические компании. В среднем они развернули 15 сценариев использования.

Не стоит заблуждаться: для многих компаний Интернет вещей по-прежнему является небольшой частью их бизнеса. Средняя компания, которую опрашивали, имела доход 9,6 миллиарда долларов и в настоящее время тратит только 33 миллиона долларов на варианты использования Интернета вещей (0,34% дохода). Тот факт, что сегодня наиболее популярный вариант использования был принят только 34% респондентов (но с преимущественно положительной рентабельностью инвестиций), показывает, насколько шире возможности Интернета вещей.

Примечание.

В отчете рассматриваются сценарии использования Интернета вещей, которые применимы к большинству организаций, и не рассматриваются отраслевые сценарии использования, такие как интеллектуальное отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха (HVAC) (применимо только к зданиям) или интеллектуальные транспортные системы (применимо к города). В анализе также не рассматриваются варианты использования потребительского Интернета вещей, такие как устройства умного дома или носимые устройства.

10 наиболее распространенных сценариев использования Интернета вещей

Шесть из 10 лучших вариантов использования IoT на сегодняшний день (ранжированные по степени внедрения) нацелены на интеллектуальную деятельность, тем самым улучшая производственные процессы компаний для производства, совершенствуя операции по техническому обслуживанию или продвигая любые другие операции (например, производство энергии в случае энергетической компании). , управление операциями в области здравоохранения в случае больницы или управление операциями магазина в случае розничной компании).

Три из 10 основных вариантов использования связаны с умными цепочками поставок, и только один связан с умными продуктами на местах.

Вот 10 наиболее распространенных вариантов использования, ранжированных по степени их принятия:

Удаленный мониторинг активов

Пример реализации: Hindustan Coca-Cola Beverages, расположенная недалеко от Пуны, Индия, внедрила удаленный мониторинг активов для своих линий розлива ПЭТ и банок. Постоянный мониторинг в реальном времени критических параметров (например, расхода сиропа, давления ополаскивателя и температуры воды) заменил ручную отчетность на основе MS Excel. В этом конкретном случае компания объединила удаленное подключение своих активов с вариантом использования для мониторинга состояния, который генерирует сигналы тревоги на основе заранее определенных условий.

2. Автоматизация процессов на основе Интернета вещей

Автоматизацию процессов на основе Интернета вещей развернули 33% компаний. Этот тип автоматизации процессов описывает операционные процессы, которые в прошлом были либо полностью ручными, либо основывались на устаревших установках промышленной автоматизации, но теперь были модернизированы с использованием новейшего оборудования и программного обеспечения. Компании, которые внедряют этот вариант использования для обновления своих существующих настроек, часто делают это, чтобы добавить гибкости и маневренности в операционный процесс, чтобы в будущем можно было изменить определенные этапы процесса.

Пример реализации: австралийский фермер сообщил, что он смог использовать на 20% меньше воды благодаря новой ирригационной системе на основе Интернета вещей, поставленной Lindsay, американским производителем систем кругового орошения. Фермеры все чаще применяют интеллектуальные ирригационные системы на основе Интернета вещей, чтобы автоматизировать процесс орошения и тем самым повысить урожайность своих сельскохозяйственных культур.

3. Удаленный мониторинг и контроль активов

Помимо «чтения» данных об активах, с помощью этой настройки можно также осуществлять обратную связь и тем самым влиять на управление активами издалека.

Как и в случае с мониторингом активов только для чтения, этот вариант использования был ускорен пандемией COVID-19, поскольку сервисным группам, инженерам и другим сотрудникам нужно было найти способы добраться до актива, который требовал их внимания, находясь в другом месте.

Пример реализации: нефтесервисная компания Schlumberger недавно приняла решение для мониторинга и управления от Advantech и ReStream. Эти компании объединились для поставки и разработки новой системы мониторинга нефтяных флюидов, основанной на подключении LTE. Проект помог добиться гарантированного потока, обеспечить целостность активов и оптимизировать производство. Это также помогло повысить безопасность труда. Нефтяные компании страдают от динамической химической среды, которая, если ее не контролировать, может привести к преждевременному износу, снижению производительности и выделению смертельных ядовитых газов.

4. Управление автопарком (отслеживание)

Управление транспортными средствами в автопарке - это пример использования цепочки поставок IoT номер один прямо сейчас. Чем больше парк грузовиков (или других транспортных средств), тем выше сложность. Управление трансграничным автопарком может быть особенно сложным, поэтому 31% компаний развернули профессиональное решение для управления автопарком для сбора информации в режиме реального времени.

5. Отслеживание местоположения (например, GPS)

Не каждая компания продает продукты IoT с интеллектуальным подключением, но среди тех, кто это делает, отслеживание местоположения актива - вариант использования номер один (31% компаний в нашем наборе интервью приняли его). Результаты этой серии интервью согласуются с результатами Отчета о коммерциализации и бизнес-модели Интернета вещей за 2020 год, в котором обнаружено, что геолокация также является вариантом использования номер один с точки зрения принятия клиентами, когда производителей оригинального оборудования (OEM) спросили, какие функции интеллектуального продукта их конечные клиенты использовали их как часть своих активов, поддерживающих IoT.

6. Интернет вещей для оптимизации производительности активов предприятий

Управление производительностью активов (APM) - это термин в производстве, описывающий методы сбора и интеграции данных, их визуализации и анализа для повышения надежности и доступности физических производственных активов. Интернет вещей для оптимизации производительности активов / предприятий - это современная версия APM. Он объединяет современные инструменты сбора и интеграции данных (например, шлюзы IoT) и программные инструменты (например, платформы IoT) для анализа того, как можно управлять активами и поддерживать их на оптимальном уровне (например, оптимизированные настройки скорости активов, оптимизированные материалы входные настройки или оптимизированные интервалы обслуживания). Более 30% компаний, участвовавших в опросе, внедрили IoT для оптимизации производительности активов / предприятий. Поскольку 42% компаний планируют значительные инвестиции в Интернет вещей с этой целью, это один из вариантов использования с самыми высокими ожидаемыми темпами роста.

7. Контроль и управление качеством на основе Интернета вещей

Контроль и управление качеством на основе Интернета вещей включает использование машинного зрения или других данных датчиков Интернета вещей для обнаружения проблем с качеством в режиме реального времени во время работы. Вариант использования окупается особенно быстро: из 30% компаний, внедривших этот вариант использования Интернета вещей, две трети отчитываются об амортизации менее чем за 24 месяца.

Пример реализации: ведущий мировой производитель автомобилей автоматизировал тестирование электронной функциональности своих автомобилей в процессе производства. По мере того, как компания добавляла в автомобили большую электронную функциональность, чтобы оставаться в курсе технологических достижений, она искала способы оптимизировать свой трудоемкий ручной метод проверки работы электронных компонентов.

С помощью Cognizant компания смогла полностью автоматизировать тестирование транспортных средств, а также внедрить смешанный режим проверки для имитации недостающих деталей, которые будут доставлены с опозданием из-за непредвиденных проблем с цепочкой поставок. Решение принесло положительный возврат инвестиций за четыре месяца.

8. Мониторинг состояния товаров в пути на основе Интернета вещей

Мониторинг состояния товаров необходим в таких отраслях, как фармацевтика, производство продуктов питания и напитков, и его даже можно рассматривать как способ помочь справиться с глобальной нехваткой продовольствия. Данные датчика температуры - одно из наиболее важных значений датчика для этого варианта использования; он гарантирует безопасность конечного продукта за счет тщательного контроля по всей цепочке поставок, как при транспортировке, так и при хранении. Решения для мониторинга состояния использовались 29% опрошенных лиц, принимающих решения, в рамках своих инициатив в области цифровых цепочек поставок.

9. Профилактическое обслуживание

Чтобы спрогнозировать оставшийся срок полезного использования активов и обеспечить их ремонт до выхода из строя, 29% всех компаний вложили средства в решения на стыке искусственного интеллекта и технического обслуживания. Как подчеркнула IoT Analytics в недавнем сообщении в блоге, профилактическое обслуживание (PdM) - это популярная тема, и 40% опрошенных лиц, принимающих решения, планируют инвестировать значительные суммы денег в ближайшие два года.

Пример реализации: компания Colgate-Palmolive, американский производитель потребительских товаров, использовала решение для профилактического обслуживания, чтобы оптимизировать свои производственные мощности и предотвратить дорогостоящие простои. Он установил беспроводные датчики на 2000 машинах (включая машины для изготовления трубок и жидкости) для сбора машинных данных.

Решение для профилактического обслуживания обнаружило повышение температуры и предупредило персонал, тем самым предотвратив почти 200 часов простоя и пропущенный выпуск 2,8 миллиона тюбиков зубной пасты.

10. Локальное отслеживание

Доступность недорогих датчиков и трекеров позволила легко и относительно дешево отслеживать товары и инструменты на строительных площадках, в портах и ​​даже внутри зданий (например, на заводах). 29% опрошенных экспертов внедрили такое решение. Средние затраты на полнофункциональное решение для отслеживания и отслеживания на месте (в нашем наборе интервью) составляют всего 25 000 долларов - один из самых низких показателей в наборе данных. Однако затраты могут увеличиваться по мере подключения все большего количества активов.

Отчет опубликован на 430 страницах, который является частью текущего обзора рынка IoT-приложений IoT Analytics, является первым подобным подробным отчетом и основан на более чем 200 интервью с конечными пользователями IoT, которые реализовали более 1600 проектов IoT в течение за последние несколько лет в 48 различных сценариях использования Интернета вещей.

В отчете показано, куда компании инвестировали и планируют инвестировать, какие отрасли и регионы впереди и какие сценарии использования обещают наивысшую рентабельность инвестиций.

По материалам: Iotbusinessnews