根據全球產業分析公司(Global Industry Analysts Inc.)的數據，到2024年，物聯網分析市場將達到406億美元。此外，Statista預測，到2025年，全球市場將達到1.6萬億美元，屆時將有750億臺聯網設備投入使用。事實上，物聯網的部署已經在自動駕駛汽車、保險和遠程醫療等多個行業獲得了巨大的吸引力。

食品和飲料行業正開始收獲物聯網技術帶來的回報。隨著時間的推移，物聯網實現了計算和網絡與物理流程的集成，以幫助食品制造商解決勞動力短缺問題，主動解決維護問題，更重要的是，提高生產率。然而，在食品和飲料行業，仍然有更多的自動化用例需要發現。

大流行已經顛覆了食品和飲料行業，這并不奇怪。工廠被迫關閉，那些仍在營業的工廠被迫解雇許多員工。在工廠之外，人們的食品消費模式也開始發生變化。這些事件顯然已經轉化為食品價格的上漲，迫使食品制造商不僅更新現有技術，而且在他們的設施中應用新的自動化。以下是物聯網技術解決食品和飲料行業問題的三種方式。

預測性維護VS預防性維護

盡管兩年前疫情爆發時出現了最初的摩擦，但食品和飲料行業仍面臨著不穩定的供應鏈和不穩定的消費者需求水平。它們還能在這片崎嶇的土地上航行，省力省力。因此，任何制造公司最不需要的就是處理設備故障和意外停機。

幸運的是，通過遠程監控的新型預測性維護可以及早發現未來的問題，從而延長機器的健康和壽命。在許多方面，技術也與人工智能協同工作。例如，人工智能將預測算法應用于預測維護方法，而物聯網是監測機器和設備的技術，這比目前的預防保健更有效。這樣做也具有成本效益。德勤的一項研究發現，到2025年，預測性維護將為企業節省6300億美元。

預測性維護的例子在食品和飲料行業正在擴大，但最近一個有趣的例子出現了，來自我們的團隊與一個手工冷萃咖啡機的合作。啤酒廠發現在釀造過程中使用的關鍵蒸汽鍋爐操作不一致。“失火”導致與鍋爐集成的其他鄰近設備出現零星故障。為了解決這個問題，避免出現更大規模的故障，他們安裝了壓力和溫度傳感器，以及下游振動傳感器，作為具體案例物聯網計劃的一部分。傳感器顯示了一個局部壓縮機的壓力急劇下降和振動峰值。

在這種情況下，如果沒有使用技術，咖啡釀造師永遠不會發現操作不一致的真正根源。從傳感器發送到云端的實時通知使公司能夠在問題發生時提醒產品員工所需的維護，從而轉移了任何停機時間。

通過遠程監控提高安全性

當人們在制造環境中討論安全問題時，人們經常會想象工人們在近距離工作時互相感染新冠病毒的情景。雖然這無疑是一個現實世界的問題，但當涉及到食品和飲料行業時，安全對工人和消費者來說都是非常重要的。

話雖如此，由于產品的時間敏感性，這些經營易腐商品的公司最終會以不同的方式受到影響。因此，供應鏈問題只會加劇這一問題。事實上，根據美國國家餐廳協會(National Restaurant Association)的數據，超過95%的運營商在2021年經歷了關鍵食品或飲料供應延誤或短缺。

此外，公司從傳感器和其他物聯網技術接收的數據是無價的。例如，監測加工設施和存儲設施內的溫度波動對食品和飲料安全至關重要。這些溫度會直接影響這些產品的質量。了解了這一點，以及持續的勞動力短缺的影響，這就解釋了為什么這些公司正在尋求采取下一步措施，擁抱工業4.0所提供的東西，比如提高效率和安全性。

然而，檢索這些數據是阻礙公司獲得物聯網部署總ROI的兩個障礙之一。缺乏遠程監控的制造商不僅花費了不必要的時間提取有價值的數據，而且還不經意地迫使更多員工留在現場，這就帶來了傳輸風險，并使這些員工暴露在由故障機器和其他即將發生的故障引起的潛在危險中。

當故障即將發生時，有一個健壯的監控系統至關重要，該系統可以直接向服務團隊發送警報，并通過可操作的數據為這些機器提供更高級別的整體可見性。

釋放商業物聯網的真正利益：更多的收入

雖然防止停機和確保安全至關重要，但當你與食品和飲料行業的商業高管交談時，當你了解到物聯網如何提高他們的收入和底線時，他們的眼睛真的開始亮起來。推動物聯網主導的營收增長的圣杯就在數據中。

如果檢索數據是阻礙公司實現物聯網部署的全部ROI的第一個障礙，那么第二個障礙就是理解這些數據。雖然食品和飲料領域的許多公司都依賴于傳感器，但它們無法從字面上解釋傳感器扔給它們的成堆數據。其中一些公司依賴plc，通過數據轉儲下載來接收數據，但為了獲取數據而獲取數據不僅沒有意義，而且還需要最終用戶從日常任務中抽出時間來篩選堆積如山的數據。

這就是為什么食品制造商、啤酒廠和其他消費品公司正在最大限度地利用物聯網，專注于提供簡潔、可操作的智能數據，以提高生產率。越來越多的“數字雙胞胎”，或使用虛擬表示作為實時數字對等物的行為，是將數據過載轉化為捕獲數據流的方式。

這些數據流可以很容易地指出與基線過程行為的偏差，從而預測潛在的生產力收益。這些可操作的數據為食品和飲料制造商帶來了巨大的價值，他們希望為自己的物聯網數據提供一種沒有不必要噪音的聲音。

例如，啤酒廠需要依靠強大的清潔過程，才能將安全的飲料推向市場。鍋爐壓力和溫度、濁度(啤酒的朦朧度)和就地清潔循環都可以在任何地方持續監測。考慮到這一點，傳感器不斷監測各種設備的效率，包括水箱、泵、鍋爐、冷卻器、發電機等。

因此，與其僅僅依靠傳感器來提供大量設備上的大量數據，數字孿生的使用可以幫助將所有混亂的數據轉化為可操作的商業智能。此外，通過創建數字雙胞胎，這些組織正在構建一個虛擬沙盒，以測試非生產環境中的生產變化。