2018年第四季度，制造業為美國經濟貢獻了2.38萬億美元，雇傭了1200多萬工人，占當年美國國內生產總值的11.4％。盡管所有媒體都對制造業地位的下降感到擔憂，但由于關鍵技術的進步，該行業近年來蓬勃發展。而工業物聯網（IoT）傳感器就是制造業中最有前途的技術。
 
這些傳感器正在徹底改變工業制造公司生產和運輸產品的方式。隨著物聯網技術的不斷發展和邊緣計算框架的普及，它們將幫助工業制造商在全球舞臺上變得更具競爭力。
 
改善運營可見性
 
物聯網傳感器的最大好處之一是其連接性和收集數據的能力。現代制造工廠的車間里堆滿了各種先進機器。與20世紀初那些骯臟、危險的工廠相比，如今的制造工廠已經在操作技術上投入了大量資金，以創造清潔、安全、甚至舒適的工作場所，同時還能提高效率和生產力。
 
工業物聯網傳感器通過提供對制造運營各個方面的前所未有可見性，幫助使這些環境成為可能。它們可以監控環境條件，評估生產線的狀態，發現問題和潛在的安全威脅，甚至允許技術人員遠程控制關鍵操作。然后，所有這些數據都可以傳輸到本地微型數據中心或附近的邊緣數據中心，并由強大的分析程序進行處理，從而使制造工廠能夠識別趨勢并優化操作，以獲得更好的性能。
 
預測性維護
 
使用預測分析的主要好處之一是維護。隨著工業機械變得越來越復雜，監測其狀態的必要性也變得越來越重要。發生故障或組件磨損可能會使生產線停止運轉。此外，如果沒有備用零件，或者沒有人準備進行必要的維修，則故障可能會導致供應鏈嚴重中斷。
 
隨著工業物聯網傳感器不斷收集設備數據以監控其性能，預測分析可以識別出可能發生故障的位置，并估計特定組件在最高效率下的運行時間。有了這些數據，工廠經理可以確保現場有替換零件，并安排專門維修，以最大限度地減少中斷。
 
自主設備
 
人為錯誤仍然是導致系統停機的主要原因之一。在當今復雜的工業環境中，即使是熟練工人也常常要考慮太多的變量，以不犧牲性能或安全性。自動化對制造業來說當然不是什么新鮮事，但經過專門設計的工業物聯網傳感器使設備能夠在很大程度上實現自動化，而不是盲目地執行重復性任務。
 
自主系統的特點在于它能夠根據各種變化因素做出決策。由于工業物聯網傳感器通常具有顯著的機載處理能力，因此它們能夠評估環境條件并相應地調整操作。這些決策是由大量數據提供的，并遠遠超出了人們期望能夠快速準確地進行分析的范圍。這不僅消除了許多與人為錯誤相關的風險，而且還有望在最小監督情況下提高效率和生產力。
 
物流透明度
 
了解關鍵資產在供應鏈中的位置是制造業的關鍵方面。如果制造的產品在工廠車間和目標客戶之間丟失，那么經過精心優化的工業機械也就沒那么有價值了。借助物聯網傳感器的連接功能（如智能RFID標簽），工業制造企業可以獲得其供應鏈和物流運營的空前可見性。這種可見性不僅有助于確保一切順利進行，而且也有助于工業制造企業簡化供應鏈，從而更有效地將產品推向市場。
 
邊緣功能
 
智能物聯網傳感器可以提供機器在傳統云計算網絡邊緣運行所需的處理能力。它們還可以讓機器完全獨立運行，收集數據并執行關鍵的處理任務，直到機器可以重新連接回集中式網絡。借助物聯網傳感器，工業設備永遠不會遠離公司的主服務器。
 
工業物聯網傳感器通過提供對工廠運營的更大可見性，以及增強的數據收集和分析能力來提高生產效率，同時最大限度地減少中斷，從而改善制造業。在未來幾年，這些智能物聯網設備將變得更加普遍，從而使它們能夠在幾乎任何地方運行。此外，再加上供應鏈透明度的提高，這些創新將有助于工業制造企業在增長業務的同時提高生產力，并更好地為客戶服務。