工业物联网通过将互联网与工业设备相连接，实现了实时数据的监控与智能分析，为生产效率和安全性的提升提供了新的可能。随着工业4.0时代的推进，IIoT的应用领域正日益广泛。要充分发挥其在工业环境中的作用，需深入理解并应用在复杂环境中解锁数据分析工具功能的基础技术。
1. 云计算的力量
在开始进行工业物联网分析时，首要任务是确定如何存储和访问所收集的数据。云计算技术在这方面发挥了重要作用，它不仅满足了数据存储和访问的需求，还能应对各方在深入分析数据后可能产生的其他需求。
在一个典型的制造场景中，数百或数千个联网设备每时每刻都在产生数据。这些数据为决策者提供了了解任何时刻发生情况的宝贵信息。云计算不仅为大型项目提供了出色的可扩展性，还支持跨地域、多地点的分布式劳动力。通过云计算，人们可以连接位于不同位置的数据收集设备，从而获得全面的数据视角。
通过云计算，授权方能够从任何具有互联网接入的地方登录系统，使用平板电脑、智能手机或计算机提取最新的统计数据。这种随处访问的功能支持了专家之间的协作，推动了产品设计与流程的持续改进。
2. 设备传感器的角色
在实施物联网之前，必须考虑设施的个性化需求，并将联网传感器连接到关键设备上。这样做可以实时监控设备的运行状态，及时发现可能降低质量控制或导致可预防性资产停机的问题。
持续的数据流不仅可以帮助管理人员安排设备的维护计划，避免机器意外故障造成的损失，还可以为设备基线创建提供依据，从而确定设备的整体健康状况和典型性能。
3. 人工智能的赋能
人工智能技术将工业物联网分析推向了新的高度。它能够在海量数据中检测模式，协助人们更快地得出结论。
从客户订单表到设备统计数据，再到社交媒体评论和计算机视觉图像，各种数据来源都能为制造工厂提供改进质量控刂、提高产量和优化流程的线索。试图手动理解所有这些数据可能会耗费大量时间和人力。人工智能算法的高效数据处理能力使得这一过程变得更加轻松，对于拥有庞大且不断增长的信息库的来说尤为理想。
人工智能与其他技术的结合也带来了新的可能性。例如，人工智能驱动的设备传感器正变得越来越普遍。这些传感器可以利用边缘计算基础设施，在将数据发送到云端进行处理之前，先在本地进行初步处理，从而大大缩短了传输距离。
4. 聊天机器人的应用
生成式人工智能正在为工业物联网分析增添新的维度。它允许人们使用自然语言与工具进行交互，就像与他人交谈一样。这种交互方式使得数据分析变得更加直观和便捷。
一些供应商正在开发能够基于公司内部数据回答问题的生成式人工智能产品。这些产品不仅提供了分析优势，还增强了数据的利用效率。