在網(wǎng)絡和基礎設施需求方面，工業(yè)部門面臨著一系列完全不同的額外挑戰(zhàn)。在許多情況下，設備必須承受極端溫度、灰塵、污垢、濕度、電子頻率等。這些惡劣的環(huán)境要求高質量、經(jīng)過測試和驗證的工業(yè)級連網(wǎng)設備，以防止重復的設備故障和成本高昂的計劃外停機時間。

需要在室外運行任何類型設備或需要全天候保持較高環(huán)境溫度生產(chǎn)環(huán)境的組織，需要強大的物理網(wǎng)絡組件來保持運行。能源公司、研究機構、制造商和農(nóng)業(yè)公司都有設備需要在極端條件下運行，因此需要能夠承受壓力的組件。

一旦正確的組件就位，重點就轉移到數(shù)據(jù)收集和設備管理/維護上。

數(shù)據(jù)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）意味著幾乎所有設備都可以配備實時采集和傳輸數(shù)據(jù)的傳感器。這些數(shù)據(jù)可用于預測設備何時需要維護，設備是否高效運行，以及設備如何影響其環(huán)境并受其影響。為了最大限度地提高數(shù)據(jù)收集和傳輸?shù)目煽啃院退俣?，即使在惡劣環(huán)境條件下也能正常運行，加固的網(wǎng)絡設備必須優(yōu)先考慮。

如果用于網(wǎng)絡連接的關鍵組件沒有經(jīng)過充分構建和測試，則無法在惡劣條件下運行，然后不斷更換和頻繁服務中斷的需求可能會使其失去原有意義，并且也使部門成本不堪重負。

設備管理

麥肯錫認為，將人工智能和機器學習應用于資產(chǎn)管理意味著您的組織可以自動檢測環(huán)境狀況中可能影響遠程網(wǎng)絡性能的任何不一致性，并在無需任何人工干預的情況下進行必要更改。

Investcorp稱，數(shù)字孿生可以幫助您以最小的中斷來遠程管理設備。對于位于環(huán)境惡劣的偏遠地區(qū)的關鍵基礎設施和設備來說，這可能是一種完美的方法。通過跟蹤當?shù)厍闆r，調(diào)整運行參數(shù)以獲得最佳功能，并仔細監(jiān)測組件溫度和網(wǎng)絡強度，可以快速發(fā)現(xiàn)故障，并派出小組進行現(xiàn)場修復。

預測性維護

集成預測性維護可以減少此類故障的發(fā)生，從而減少了在惡劣條件下或在危險地形中派遣人員的需要。通過預測故障并制定解決方法，您可以避免計劃外的停機時間和數(shù)據(jù)丟失。正如德勤指出的那樣，預測性維護是預防性維護的一個進步，因為它使用數(shù)據(jù)分析來精確地確定潛在故障的內(nèi)容和時間，而不是根據(jù)平均時間來安排維護任務。

如果您有在惡劣環(huán)境中運行的設備，并且希望保持穩(wěn)定的網(wǎng)絡連接，那么選擇為所有類型惡劣室外和室內(nèi)環(huán)境設計的工業(yè)級網(wǎng)絡工具無疑是明智之舉。這些工具具有工業(yè)級安全認證和危險場所認證，可在-40℃至75℃的極端溫度下使用，并具有抗振動和沖擊的能力。
責編AJX