工业物联网

整合工业机器、云计算、分析和人员,以提高性能、生产力和效率

工业 IoT (IIoT) 弥补了传统工业设备和基础设施与机器学习、云、移动和边缘计算等新技术之间的差距。客户可以使用 IIoT 应用程序进行预测质量和维护,还可以从任何位置远程监控运营情况。AWS IoT 服务使工业企业能够根据运营数据进行推理,并提高工业流程的性能、生产力和效率。

 

领先企业选择使用 AWS IoT,三分钟了解 AWS IoT 服务与解决方案及最佳实践

工业 IoT 使用案例

预测质量

预测质量分析可以从工业数据源(如制造设备、环境状况和人类观察结果)中提取可行见解,以优化工厂产品的质量。使用 AWS IoT,工业制造商可以构建预测质量模型,从而打造更好的产品。产品质量越高,客户满意度越高,产品召回次数越少。 

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资产状况监控

资产状况监控可以捕获机器和设备的状态,从而确定资产性能。使用 AWS IoT,您可以捕获所有 IoT 数据,例如温度、振动以及表明设备是否在最佳状态下运行的错误代码。随着可见性提高,您可以最大化资产利用率并充分利用您的投资。

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预测性维护

预测性维护分析可以捕获工业设备的状态,在它们影响生产之前识别潜在的故障,从而延长设备使用寿命、提高工人安全性并进一步优化供应链。使用 AWS IoT,您可以持续监控和推断设备状态、运行状况和性能,从而实时检测问题。

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案例研究

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Kemppi 将 AWS IoT 用于焊接应用程序,并将软件开发成本降低了 50%。

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格兰仕使用AWS IoT Core等服务构建了无服务器构架的IoT后台,并使用AWS IoT SDK,实现了IoT云端和设备端应用的快速开发。

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Vantage Power 使用 AWS IoT 为重型车辆实现动力系统创新和提供安全保障。

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Bayer Crop Science 使用 AWS IoT 推动精准农业创新。

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为什么要将 AWS IoT 用于工业应用程序

采取明智行动

AWS IoT 可以帮助您从采用本地网关的车间收集数据、构建和标记这些数据,并生成实时 KPI 和指标,从而做出更明智的数据驱动决策。您还可以将机器学习添加到您的工业环境中。首先,AWS IoT 对 IoT 数据进行筛选、转换和扩充,然后再将其存储在时间序列数据存储中以供查询和分析。您还可以在云中构建和训练机器学习模型,然后将它们部署到您的工业环境中,让其在本地运行。AWS IoT 提供预构建的模板,因此您可以根据已处理的数据构建机器学习模型,涵盖常见的工业使用案例。

快速登记队列

AWS IoT 提供了快速连接各种大型设备的功能。AWS IoT 可以帮助您登记数百万种新设备类型。您可以维护包含静态和动态状态信息(如序列号、制造日期或当前温度)的设备清单,从而实时了解设备的状态。在设备登记完毕后,您可以使用 AWS IoT 来快速构建 IoT 应用程序,方法是组合设备与 Web 服务,并使用很少的代码甚至不使用代码来定义它们之间的交互。

最大限度地缩短生产停机时间

如果生产线出现故障或现场运营停滞,您将违反服务等级协议,并面临收入损失风险。使用 AWS IoT,设备可以收集数据、彼此通信,甚至在云连接不稳定的情况下采取本地操作。一旦连接恢复,设备就会将数据发送到云,进行额外的处理和分析。您还可以持续监控来自部署在多个位置的设备和设备队列的数据,从而了解运营中发生的更改,并在事件发生时触发适当的响应。

帮助保护数据和设备的安全

AWS IoT 通过内置的设备身份验证和授权、数据加密以及对设备数据的访问控制,帮助保护设备和设备数据的安全。您还可以持续审计与设备相关的安全策略、监控设备队列是否有异常行为,并在出现问题时接收提醒。您甚至可以采取纠正措施,例如向设备队列推送安全补丁。

工作原理

工业 IoT – 工作原理

博客文章

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James Richardson
2019 年 3 月 11 日
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Edouard Kachelmann 和 Ryan Dsouza  
2019 年 4 月 23 日

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将 AWS IoT 用于工业应用程序 (33:31)

工业 4.0 已经来临,企业正在迅速实现工厂车间、机器和生产线的自动化。工业 4.0 承诺提高效率和降低运营成本,但同时也面临着一些挑战,如设备安全、跨不同队列的设备管理以及分析。

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