過去多年，業(yè)內(nèi)一直不乏持續(xù)唱衰物聯(lián)網(wǎng)的聲音，比如：
2017 年，思科進(jìn)行的一項研究表明，60% 的物聯(lián)網(wǎng)計劃在概念驗(yàn)證 (PoC) 階段停滯不前，只有 26% 的公司認(rèn)為他們的物聯(lián)網(wǎng)計劃取得了完全的成功，在所有已完成的項目中，有三分之一不被認(rèn)為是成功的——換言之，四分之三的物聯(lián)網(wǎng)項目將以失敗告終；
2018 年，麥肯錫提到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項目的實(shí)施和數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在“試點(diǎn)煉獄”中掙扎，陷于“鴻溝”之中；
今年，有知名科技博主在博文里直言：“根據(jù)去年的一項調(diào)查，互聯(lián)功能設(shè)備的實(shí)際聯(lián)網(wǎng)率不到50%。當(dāng)我與制造商交談時，常常聽到更低的數(shù)字，有時甚至低于30%。盡管業(yè)界在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域已經(jīng)投入了多年時間和數(shù)十億美元的資金，但這種低采納率表明，即使設(shè)備具備聯(lián)網(wǎng)能力，消費(fèi)者在大多數(shù)情況下并未看到其價值。”
對于諸如此類的結(jié)論，知名物聯(lián)網(wǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu) IoT Analytics 一直表現(xiàn)出懷疑態(tài)度，就在其最新發(fā)布的《2024 年物聯(lián)網(wǎng)用例采用報告》中，則是用數(shù)據(jù)反駁了這一結(jié)論。報告的關(guān)鍵結(jié)論如下：
92% 的企業(yè)聲稱物聯(lián)網(wǎng)用例的實(shí)施為他們帶來了正向回報（正向 ROI），比 2021 年攀升了 13 個百分點(diǎn)，因此物聯(lián)網(wǎng)方案似乎比以往任何時候都更加成功；
2021 年至 2024 年期間，企業(yè)采用物聯(lián)網(wǎng)用例的數(shù)量增長了 53%；
部署物聯(lián)網(wǎng)用例的復(fù)雜性有所緩解，這似乎推動了采用率的增長和投資回報率；
企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)用例投資在 2024 年繼續(xù)增長，但速度比往年慢；22% 的受訪者計劃在 2024 年將對物聯(lián)網(wǎng)用例的投資增加 10% 以上（與上一年相比）。2021 年（2022 年），這一份額為 29%，下降了 7 個百分點(diǎn)。
流程自動化位居物聯(lián)網(wǎng)用例榜 TOP 1。
研究還發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)用例服務(wù)于智能運(yùn)營。2024 年排名前 10 的物聯(lián)網(wǎng)用例與 2021 年相比已有相當(dāng)大的變化；然而，前 10 名應(yīng)用場景按類別分布的情況保持不變：6 個智能運(yùn)營場景，3 個智能供應(yīng)鏈場景，1 個連接產(chǎn)品場景。
以下是 IoT Analytics 評出的 2024 年排名前 10 的物聯(lián)網(wǎng)用例——
① 流程自動化
IoT Analytics 定義：通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的集成來自動化日常流程，從而提高生產(chǎn)力和準(zhǔn)確性。
近 60% 的組織已經(jīng)采用了流程自動化。作為應(yīng)用最廣泛的物聯(lián)網(wǎng)用例，流程自動化在 57.5% 的組織中得到了采用。這與 2021 年物聯(lián)網(wǎng)用例報告中 33% 的采用率形成了鮮明對比，當(dāng)時該用例排名第二。
流程自動化通過將互聯(lián)設(shè)備和傳感器與新舊設(shè)備（如可編程邏輯控制器 PLC 和工業(yè)計算機(jī) IPC）集成，幫助公司簡化和自動化流程。這一用例減少了人工干預(yù)的需求，提高了效率，減少了錯誤，并增強(qiáng)了安全性。物聯(lián)網(wǎng)傳感器和邊緣計算等技術(shù)在實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)收集、分析和決策方面發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。通過將物聯(lián)網(wǎng)整合到現(xiàn)有系統(tǒng)中，公司可以優(yōu)化工作流程，提高生產(chǎn)質(zhì)量，并實(shí)施預(yù)測性維護(hù)。
受影響的最重要 KPI：流程自動化最顯著影響的 KPI 是勞動力效率。平均而言，大規(guī)模實(shí)施這一用例可使勞動力效率提高 8.2%。
實(shí)施案例：當(dāng)澳大利亞手工釀酒廠 Burnley Brewing 因飲料需求增加而需要擴(kuò)展產(chǎn)能之時，它還決定將自動化引入其流程中。Burnley 與澳大利亞合同電氣和工程公司 Bon Industry 合作，后者利用了美國工業(yè)自動化技術(shù)提供商羅克韋爾自動化的 FactoryTalk Craft Brew 系統(tǒng)——一套專為釀酒行業(yè)開發(fā)的流程管理和自動化系統(tǒng)。通過在整個釀造過程中部署物聯(lián)網(wǎng)傳感器、PLC 和其他執(zhí)行硬件，并將它們連接到 FactoryTalk Craft Brew 進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和流程控制，Burnley Brewing 減少了從釀造初期的磨粉、糖化到后期的發(fā)酵罐和調(diào)節(jié)罐控制等環(huán)節(jié)中的釀酒師勞動量。
② 質(zhì)量控制與管理
IoT Analytics 定義：通過集成物聯(lián)網(wǎng)（例如機(jī)器視覺）來增強(qiáng)質(zhì)量控制流程。
自 2021 年以來，質(zhì)量控制與管理的排名上升了 5 位。55% 的組織已經(jīng)采用了基于物聯(lián)網(wǎng)的質(zhì)量控制與管理。而在 2021 年，該用例的采用率為 30%，排名第 7，實(shí)現(xiàn)了顯著的提升。造成這一增長的原因之一可能是其快速的投資回報：53% 的公司在實(shí)施該用例后在不到 24 個月內(nèi)收回成本。
質(zhì)量控制與管理使公司能夠在生產(chǎn)過程中監(jiān)控溫度、濕度和壓力等關(guān)鍵因素。通過實(shí)時數(shù)據(jù)，公司可以立即檢測到質(zhì)量偏差，并迅速進(jìn)行修正以防止缺陷。物聯(lián)網(wǎng)解決方案可以集成到新設(shè)備和舊設(shè)備中，利用機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)，以在問題發(fā)生前預(yù)測潛在問題。
受影響的最重要KPI：質(zhì)量控制與管理最顯著影響的 KPI 是產(chǎn)品質(zhì)量。平均而言，大規(guī)模實(shí)施這一用例可使產(chǎn)品質(zhì)量提高 4.6%。
③ 能源監(jiān)控
IoT Analytics 定義：通過集成物聯(lián)網(wǎng)來監(jiān)控單個設(shè)備的能源消耗。
企業(yè)計劃在能源監(jiān)控方面的投資超過其他智能運(yùn)營用例。在應(yīng)用方面，能源監(jiān)控的采用率已經(jīng)上升到 55%，相比 2021 年的 20% 有了顯著增長，使其成為物聯(lián)網(wǎng)用例中的新星，因?yàn)樾碌目沙掷m(xù)發(fā)展戰(zhàn)略和高昂的電價（尤其在歐洲）促使企業(yè)使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器來密切監(jiān)控單個資產(chǎn)的能源消耗。在智能運(yùn)營類別中，能源監(jiān)控在 2023 年至 2024 年間預(yù)期投資增幅最高，達(dá)到 3.5%。
受影響的最重要 KPI：能源監(jiān)控最顯著影響的 KPI 是成本。平均而言，大規(guī)模實(shí)施這一用例可將相關(guān)成本降低 8.1%。
④ 實(shí)時庫存管理
IoT Analytics 定義：利用物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時跟蹤庫存水平，以優(yōu)化庫存并減少短缺或過剩。
實(shí)時庫存管理在智能供應(yīng)鏈用例中處于領(lǐng)先地位。54% 的受訪者表示，他們的公司已經(jīng)全面實(shí)施或正在實(shí)施實(shí)時庫存管理。由于新冠大流行后供應(yīng)鏈問題和經(jīng)濟(jì)不確定性，企業(yè)正在尋求更智能的庫存管理解決方案，以防止缺貨或庫存過剩。實(shí)際上，從 2021 年到 2024 年，該用例的采用率上升了 35 個百分點(diǎn)，在智能供應(yīng)鏈類別中，預(yù)計在 2023 年至 2024 年間將獲得 5.7% 的最大投資增幅。
受影響的最重要 KPI：實(shí)時庫存管理最顯著影響的 KPI 是股本回報率（ROE）/資本使用回報率（ROCE）。平均而言，大規(guī)模實(shí)施這一用例可使 ROE/ROCE 提高 8.1%。
實(shí)施案例：2022 年，美國跨國食品公司 Tyson Foods 希望用自動化取代原本耗時的手動流程（如庫存盤點(diǎn)）。該公司已經(jīng)在多個流程中使用了計算機(jī)視覺，但希望通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)來提高運(yùn)營效率等目標(biāo)。Tyson Foods 利用 AWS 的 Panorama 和 SageMaker 服務(wù)，實(shí)施了一套基于計算機(jī)視覺的實(shí)時庫存管理系統(tǒng)，部署了一個檢測模型，自動化了雞肉托盤的計數(shù)并能識別故障運(yùn)輸器。這一實(shí)時庫存管理解決方案為 Tyson Foods 每個工廠每年節(jié)省了約 15,000 小時的勞動力，并幫助其避免了過度或不足生產(chǎn)。
⑤ 供應(yīng)鏈追蹤與溯源
IoT Analytics 定義：通過物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控產(chǎn)品和物料在供應(yīng)鏈中的位置和狀態(tài)。
大多數(shù)部署供應(yīng)鏈追蹤與溯源物聯(lián)網(wǎng)解決方案的企業(yè)實(shí)現(xiàn)了快速回本。緊隨實(shí)時庫存管理之后，供應(yīng)鏈追蹤與溯源的采用率也達(dá)到了 54%。約 60% 的受訪者在不到 24 個月內(nèi)實(shí)現(xiàn)了成本回收，這在所有物聯(lián)網(wǎng)用例中排名第二。
物聯(lián)網(wǎng)為供應(yīng)鏈追蹤與溯源貢獻(xiàn)了互聯(lián)傳感器、GPS 設(shè)備、LPWAN（低功耗廣域網(wǎng)）和衛(wèi)星技術(shù)，幫助公司通過提供關(guān)于貨物位置、狀態(tài)和運(yùn)輸條件的實(shí)時可視化，監(jiān)控并管理整個供應(yīng)鏈的貨物流動。高級分析進(jìn)一步提升了供應(yīng)鏈運(yùn)營，能夠預(yù)測中斷并優(yōu)化路線。通過該用例，企業(yè)可以減少損失，改善交付準(zhǔn)確性，并加強(qiáng)對法規(guī)要求的合規(guī)性。
受影響的最重要 KPI：供應(yīng)鏈追蹤與溯源最顯著影響的 KPI 是準(zhǔn)時交貨率。平均而言，大規(guī)模實(shí)施這一用例可使準(zhǔn)時交貨率提高 8.5%。
⑥ 運(yùn)營規(guī)劃與調(diào)度
IoT Analytics 定義：利用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行實(shí)時調(diào)度和規(guī)劃，以提高運(yùn)營效率。
能源公司預(yù)計將在運(yùn)營規(guī)劃與調(diào)度方面加大投資。53% 的受訪者表示，他們的公司已經(jīng)部署或正在部署運(yùn)營規(guī)劃與調(diào)度工具。約 75% 的能源公司計劃在 2024 年增加對這一用例的投資，平均增幅為 5.5%。
通過將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與規(guī)劃系統(tǒng)集成，公司可以實(shí)時了解生產(chǎn)狀態(tài)、設(shè)備可用性和勞動力，從而進(jìn)行動態(tài)調(diào)整和調(diào)度，這有助于減少停機(jī)時間，并確保資產(chǎn)的最佳利用率。算法還可以進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)，預(yù)測需求、識別瓶頸并建議最有效的調(diào)度選項，從而提高運(yùn)營效率并縮短交貨時間。許多（但并非所有）實(shí)施都與現(xiàn)有的規(guī)劃和調(diào)度軟件相關(guān)聯(lián)，例如制造業(yè)的制造執(zhí)行系統(tǒng)，能源行業(yè)的能源管理系統(tǒng)或建筑業(yè)的樓宇管理系統(tǒng)。
受影響的最重要KPI：運(yùn)營規(guī)劃與調(diào)度最顯著影響的 KPI 是勞動力效率。平均而言，大規(guī)模實(shí)施這一用例可使勞動力效率提高 7%。
⑦ 現(xiàn)場設(shè)施追蹤與溯源
IoT Analytics 定義：通過物聯(lián)網(wǎng)對現(xiàn)場（如工廠或倉庫）的資產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時追蹤和溯源。
批發(fā)和零售行業(yè)預(yù)計將在現(xiàn)場設(shè)施追蹤與溯源投資中領(lǐng)先。調(diào)查中有一半的組織已經(jīng)采用了某種形式的現(xiàn)場設(shè)施追蹤與溯源。在批發(fā)和零售行業(yè)中，正在測試或采用該用例的公司中，56% 預(yù)計將增加投資，平均增幅為 13%。其次是醫(yī)療保健行業(yè)的公司，預(yù)計增幅為 55%。對于這兩個行業(yè)而言，現(xiàn)場追蹤倉庫中的產(chǎn)品或醫(yī)療設(shè)施中的設(shè)備十分合理，因?yàn)檫@可以幫助及時發(fā)貨或滿足緊急醫(yī)療需求。
受影響的最重要 KPI：現(xiàn)場設(shè)施追蹤與溯源最顯著影響的 KPI 是準(zhǔn)時交貨率。平均而言，大規(guī)模實(shí)施這一用例可使準(zhǔn)時交貨率提高7.8%。
⑧ 資產(chǎn)性能優(yōu)化
IoT Analytics 定義：利用物聯(lián)網(wǎng)提高資產(chǎn)的運(yùn)營效率和效能。
亞太地區(qū)公司將在資產(chǎn)性能優(yōu)化投資增長方面領(lǐng)先。資產(chǎn)性能優(yōu)化的采用率為 48%，預(yù)計 2024 年這一用例的投資將略有下降，亞太地區(qū)的公司是唯一預(yù)計投資增長的地區(qū)，平均增幅為 5%。
物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的資產(chǎn)性能優(yōu)化是現(xiàn)代版的資產(chǎn)性能管理，它通過捕獲、整合、可視化和分析數(shù)據(jù)來提高物理資產(chǎn)的可靠性和可用性。它結(jié)合了先進(jìn)的數(shù)據(jù)捕獲和集成工具（如物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)）以及軟件工具（如物聯(lián)網(wǎng)平臺），以分析資產(chǎn)如何在最佳水平下運(yùn)行和維護(hù)（例如，優(yōu)化的資產(chǎn)速度設(shè)置、優(yōu)化的材料輸入設(shè)置或優(yōu)化的維護(hù)間隔）。
受影響的最重要 KPI：資產(chǎn)性能優(yōu)化最顯著影響的 KPI 是設(shè)備綜合效率（OEE）。平均而言，大規(guī)模實(shí)施這一用例可使 OEE 提高 9.5%。
實(shí)施案例：美國的 Longroad Energy 公司在收購了一個 145 兆瓦的風(fēng)電場后，發(fā)現(xiàn)由于設(shè)置不當(dāng)，渦輪機(jī)未能達(dá)到預(yù)期的產(chǎn)量。Longroad 與美國的可再生能源性能分析公司 WindESCo 合作，后者部署了 Swarm System 來獲取渦輪機(jī)的實(shí)時數(shù)據(jù)，如角度和發(fā)電量。Swarm System 收集的數(shù)據(jù)存儲在云服務(wù)器上，并輸入分析平臺，平臺確定最佳角度和其他渦輪機(jī)設(shè)置，從而優(yōu)化這些資產(chǎn)的性能。最終，Longroad Energy 的年發(fā)電量增加了 2.5%，年收入增加了 43 萬美元。
⑨ 遠(yuǎn)程資產(chǎn)監(jiān)控
IoT Analytics 定義：利用物聯(lián)網(wǎng)在只讀格式下遠(yuǎn)程監(jiān)控資產(chǎn)，以跟蹤性能。
盡管遠(yuǎn)程資產(chǎn)監(jiān)控的采用率下降，但仍顯示出強(qiáng)勁的增長。約 48% 的受訪者報告已經(jīng)采用遠(yuǎn)程資產(chǎn)監(jiān)控，較 2021年的 34% 有所上升。有趣的是，這一用例在 2021 年曾受到最廣泛應(yīng)用。當(dāng)時，IoT Analytics 指出，遠(yuǎn)程資產(chǎn)監(jiān)控由于其簡單性，相較于其他用例，設(shè)置成本最低、最容易實(shí)現(xiàn)。隨著其他更復(fù)雜用例的采用率超越遠(yuǎn)程資產(chǎn)監(jiān)控，同時其自身顯著增長，這進(jìn)一步證明了物聯(lián)網(wǎng)的成功。公司已經(jīng)認(rèn)識到物聯(lián)網(wǎng)用例的好處，并在這些用例上進(jìn)行了更多投資。
受影響的最重要 KPI：遠(yuǎn)程資產(chǎn)監(jiān)控最顯著影響的 KPI 是成本。平均而言，大規(guī)模實(shí)施這一用例可將成本降低 6.6%。
⑩ 位置追蹤
IoT Analytics 定義：利用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行產(chǎn)品/資產(chǎn)/設(shè)備的實(shí)時位置追蹤。
位置追蹤是連接產(chǎn)品用例中的首位。調(diào)查中約 45% 的公司已經(jīng)采用了位置追蹤。這也是唯一入選前 10 名物聯(lián)網(wǎng)用例的連接產(chǎn)品用例。
物聯(lián)網(wǎng)位置追蹤可以應(yīng)用于各種環(huán)境，包括倉庫、工廠和戶外工作場所。機(jī)器或設(shè)備收集的位置數(shù)據(jù)幫助公司定位設(shè)備和人員，優(yōu)化路線，提高資產(chǎn)利用率，并增強(qiáng)安全性。追蹤資產(chǎn)位置對產(chǎn)品供應(yīng)商（例如，通過了解使用模式）和用戶（例如，通過尋找丟失的物品或防止盜竊）都非常有益。
受影響的最重要 KPI：位置追蹤最顯著影響的 KPI 是收入。平均而言，大規(guī)模實(shí)施這一用例可使銷售連接產(chǎn)品的公司的收入提高 1.6%。
參考資料：
《The top 10 IoT use cases》，iot-analytics
《Cisco Survey Reveals Close to Three-Fourths of IoT Projects Are Failing》，newsroom
《It’s the last IT/OT mile that matters in avoiding Industry 4.0’s pilot purgatory》，mckinsey
《Why has the Internet of Things failed?》，petewarden
