根据全球产业分析公司(Global Industry Analysts Inc.)的数据，到2024年，物联网分析市场将达到406亿美元。此外，Statista预测，到2025年，全球市场将达到1.6万亿美元，届时将有750亿台联网设备投入使用。事实上，物联网的部署已经在自动驾驶汽车、保险和远程医疗等多个行业获得了巨大的吸引力。
食品和饮料行业正开始收获物联网技术带来的回报。随着时间的推移，物联网实现了计算和网络与物理流程的集成，以帮助食品制造商解决劳动力短缺问题，主动解决维护问题，更重要的是，提高生产率。然而，在食品和饮料行业，仍然有更多的自动化用例需要发现。
大流行已经颠覆了食品和饮料行业，这并不奇怪。工厂被迫关闭，那些仍在营业的工厂被迫解雇许多员工。在工厂之外，人们的食品消费模式也开始发生变化。这些事件显然已经转化为食品价格的上涨，迫使食品制造商不仅更新现有技术，而且在他们的设施中应用新的自动化。以下是物联网技术解决食品和饮料行业问题的三种方式。
预测性维护VS预防性维护
尽管两年前疫情爆发时出现了最初的摩擦，但食品和饮料行业仍面临着不稳定的供应链和不稳定的消费者需求水平。它们还能在这片崎岖的土地上航行，省力省力。因此，任何制造公司最不需要的就是处理设备故障和意外停机。
幸运的是，通过远程监控的新型预测性维护可以及早发现未来的问题，从而延长机器的健康和寿命。在许多方面，技术也与人工智能协同工作。例如，人工智能将预测算法应用于预测维护方法，而物联网是监测机器和设备的技术，这比目前的预防保健更有效。这样做也具有成本效益。德勤的一项研究发现，到2025年，预测性维护将为企业节省6300亿美元。
预测性维护的例子在食品和饮料行业正在扩大，但最近一个有趣的例子出现了，来自我们的团队与一个手工冷萃咖啡机的合作。啤酒厂发现在酿造过程中使用的关键蒸汽锅炉操作不一致。“失火”导致与锅炉集成的其他邻近设备出现零星故障。为了解决这个问题，避免出现更大规模的故障，他们安装了压力和温度传感器，以及下游振动传感器，作为具体案例物联网计划的一部分。传感器显示了一个局部压缩机的压力急剧下降和振动峰值。
在这种情况下，如果没有使用技术，咖啡酿造师永远不会发现操作不一致的真正根源。从传感器发送到云端的实时通知使公司能够在问题发生时提醒产品员工所需的维护，从而转移了任何停机时间。
通过远程监控提高安全性
当人们在制造环境中讨论安全问题时，人们经常会想象工人们在近距离工作时互相感染新冠病毒的情景。虽然这无疑是一个现实世界的问题，但当涉及到食品和饮料行业时，安全对工人和消费者来说都是非常重要的。
话虽如此，由于产品的时间敏感性，这些经营易腐商品的公司最终会以不同的方式受到影响。因此，供应链问题只会加剧这一问题。事实上，根据美国国家餐厅协会(National Restaurant Association)的数据，超过95%的运营商在2021年经历了关键食品或饮料供应延误或短缺。
此外，公司从传感器和其他物联网技术接收的数据是无价的。例如，监测加工设施和存储设施内的温度波动对食品和饮料安全至关重要。这些温度会直接影响这些产品的质量。了解了这一点，以及持续的劳动力短缺的影响，这就解释了为什么这些公司正在寻求采取下一步措施，拥抱工业4.0所提供的东西，比如提高效率和安全性。
然而，检索这些数据是阻碍公司获得物联网部署总ROI的两个障碍之一。缺乏远程监控的制造商不仅花费了不必要的时间提取有价值的数据，而且还不经意地迫使更多员工留在现场，这就带来了传输风险，并使这些员工暴露在由故障机器和其他即将发生的故障引起的潜在危险中。
当故障即将发生时，有一个健壮的监控系统至关重要，该系统可以直接向服务团队发送警报，并通过可操作的数据为这些机器提供更高级别的整体可见性。
释放商业物联网的真正利益：更多的收入
虽然防止停机和确保安全至关重要，但当你与食品和饮料行业的商业高管交谈时，当你了解到物联网如何提高他们的收入和底线时，他们的眼睛真的开始亮起来。推动物联网主导的营收增长的圣杯就在数据中。
如果检索数据是阻碍公司实现物联网部署的全部ROI的第一个障碍，那么第二个障碍就是理解这些数据。虽然食品和饮料领域的许多公司都依赖于传感器，但它们无法从字面上解释传感器扔给它们的成堆数据。其中一些公司依赖plc，通过数据转储下载来接收数据，但为了获取数据而获取数据不仅没有意义，而且还需要最终用户从日常任务中抽出时间来筛选堆积如山的数据。
这就是为什么食品制造商、啤酒厂和其他消费品公司正在最大限度地利用物联网，专注于提供简洁、可操作的智能数据，以提高生产率。越来越多的“数字双胞胎”，或使用虚拟表示作为实时数字对等物的行为，是将数据过载转化为捕获数据流的方式。
这些数据流可以很容易地指出与基线过程行为的偏差，从而预测潜在的生产力收益。这些可操作的数据为食品和饮料制造商带来了巨大的价值，他们希望为自己的物联网数据提供一种没有不必要噪音的声音。
例如，啤酒厂需要依靠强大的清洁过程，才能将安全的饮料推向市场。锅炉压力和温度、浊度(啤酒的朦胧度)和就地清洁循环都可以在任何地方持续监测。考虑到这一点，传感器不断监测各种设备的效率，包括水箱、泵、锅炉、冷却器、发电机等。
因此，与其仅仅依靠传感器来提供大量设备上的大量数据，数字孪生的使用可以帮助将所有混乱的数据转化为可操作的商业智能。此外，通过创建数字双胞胎，这些组织正在构建一个虚拟沙盒，以测试非生产环境中的生产变化。
作者：Aaron Ganick，Preddio Technologies Inc. 的首席执行官兼创始人
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