雖然濱特爾一直依靠定期的維護(hù)預(yù)約來(lái)查看系統(tǒng)的運(yùn)行情況，但它現(xiàn)在無(wú)需再現(xiàn)場(chǎng)啟動(dòng)也能了解系統(tǒng)是如何運(yùn)行的。裝在過(guò)濾系統(tǒng)上的傳感器將信息反饋到AWS IoT Core應(yīng)用程序。當(dāng)連接受限時(shí)，AWS IoT Greengrass則為濱特爾提供本地連接。

濱特爾可以近乎實(shí)時(shí)地做出影響其設(shè)備健康狀況的決策，但對(duì)養(yǎng)魚(yú)場(chǎng)而言，也能做出影響魚(yú)的健康的決策，這樣的決策使產(chǎn)量得以提高，防止了疾病的傳播并降低了運(yùn)營(yíng)成本。對(duì)于像喜力等釀酒商而言，濱特爾提供的啤酒膜過(guò)濾系統(tǒng)配備了傳感器，這些傳感器可以測(cè)量啤酒的產(chǎn)量、溫度、流量和其它關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，Budampati如是說(shuō)。啤酒公司的員工可以在手機(jī)應(yīng)用中檢查各項(xiàng)指標(biāo)。

Budampati說(shuō)：“啤酒公司希望能預(yù)測(cè)生產(chǎn)，它們想知道自己生產(chǎn)了多少啤酒以及系統(tǒng)是如何運(yùn)作的。”

Budampati補(bǔ)充說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)和AWS幫濱特爾提高了客戶滿意度，同時(shí)減少了各種需求，如手動(dòng)檢查設(shè)備，操作服務(wù)器和分析系統(tǒng)。

阿德勒天文館用于保存儀器的物聯(lián)網(wǎng)配方

物聯(lián)網(wǎng)是十分有利可圖的，它促使Sam Cece于2015年創(chuàng)建了Swift Sensors。

數(shù)百名客戶（其中大部分從事制造業(yè)、餐飲業(yè)和醫(yī)療行業(yè)）使用Swift的無(wú)線傳感器，這些傳感器得到云軟件和分析的支持，有助于深入了解業(yè)務(wù)績(jī)效。例如，卡夫亨氏公司（Kraft Heinz）、都樂(lè)食品公司（Dole Food）和瑪氏（Mars）使用Swift的傳感器來(lái)跟蹤存儲(chǔ)食品的倉(cāng)庫(kù)中的溫度和其它要素，兼任Swift的總裁兼首席執(zhí)行官的Cece如是說(shuō)。

甚至連博物館都發(fā)現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值，即保存歷史文物，如折射鏡和望遠(yuǎn)鏡等易碎的東西。芝加哥的阿德勒天文館使用80多個(gè)鑰匙扣大小的傳感器來(lái)跟蹤240余項(xiàng)測(cè)量值，包括溫度、濕度和光照條件，從而保護(hù)各種儀器，使其不易損壞。當(dāng)溫度或濕度的讀數(shù)超出“安全區(qū)”時(shí)，傳感器就會(huì)向阿德勒的員工所攜帶的iPhone或iPad發(fā)送短信提醒，這些員工可以采取措施調(diào)整保存環(huán)境。

Swift的系統(tǒng)還可以使阿德勒天文館的工作人員不必來(lái)來(lái)回回穿梭于展廳，手動(dòng)記錄保存環(huán)境，這是一個(gè)繁瑣的過(guò)程，每天都可能要耗費(fèi)一小時(shí)。Cece說(shuō)：“Swift的系統(tǒng)基本上解決了這個(gè)問(wèn)題，即‘如果情況惡化了，我希望得到提醒’，”他還補(bǔ)充說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)為組織提供了另一種通過(guò)自動(dòng)化解決業(yè)務(wù)難題的方法。

企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)？

分析師預(yù)計(jì)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)具有重要價(jià)值。

IDC的MacGillivray說(shuō)：“物聯(lián)網(wǎng)的新篇章才剛剛翻開(kāi)，我們見(jiàn)證了物聯(lián)網(wǎng)的轉(zhuǎn)變，即以數(shù)字化的形式使物理實(shí)體能夠通過(guò)互聯(lián)的環(huán)境將人類體驗(yàn)自動(dòng)化并加強(qiáng)。”

但是，如果沒(méi)有復(fù)雜的分析系統(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)就沒(méi)有任何用武之地。

Gartner的分析師Carlton Sapp在2019年3月的一份研究報(bào)告中表示：“分析是實(shí)現(xiàn)智能的，高度自主的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的關(guān)鍵，只要實(shí)現(xiàn)利用大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的新方法，以及減少在網(wǎng)絡(luò)中大量移動(dòng)數(shù)據(jù)的開(kāi)銷，分析就可以提高業(yè)務(wù)價(jià)值和運(yùn)營(yíng)效率。”

自從2011年在漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上創(chuàng)造這個(gè)流行語(yǔ)以來(lái)，工業(yè)4.0已經(jīng)走了很長(zhǎng)一段路。向智能制造的旅程仍在繼續(xù)，但近年來(lái)真正有所作為的是物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的起飛和問(wèn)世人工智能（AI）解決方案。



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