工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)橫跨許多重要的領(lǐng)域，并且在制造業(yè)掀起了一波新變革。決定工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)水平的主要因素有高定位、高傳輸、高效能。把感測、通訊與數(shù)據(jù)分析結(jié)合在一起，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)就能最大程度上提升作業(yè)效率。制造業(yè)將占據(jù)IIoT市場的最大比例。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet of Things， IIoT）風(fēng)潮持續(xù)發(fā)燒，全球制造業(yè)正掀起一波新變革。透過無線通信技術(shù)、定位、感測等技術(shù)，打造完善的設(shè)計(jì)，可提升產(chǎn)能、良率，滿足工業(yè)產(chǎn)線對客制化與速度需求，增進(jìn)工廠應(yīng)變能力與智能化程度。

不管是稱為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)或是工業(yè)4.0，透過把感測、通訊與數(shù)據(jù)分析結(jié)合在一起，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)能大幅改善流程與效率，并為制造、運(yùn)輸、車隊(duì)管理、采礦以及農(nóng)業(yè)等各個(gè)產(chǎn)業(yè)帶來全新的變革。

雖然目前業(yè)界多關(guān)注于取得更多的原始數(shù)據(jù)，然后再進(jìn)行分析、并將結(jié)果提供給重要的決策制定者，但現(xiàn)在對于地點(diǎn)與時(shí)間信息的重視也日益提升。這個(gè)趨勢的轉(zhuǎn)變是因?yàn)椤柏S富的環(huán)境”訊息將為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域的程序開發(fā)人員與系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員帶來令人振奮的機(jī)會(huì)。

舉例來說，與其單純地利用胎壓或懸吊系統(tǒng)的監(jiān)控傳感器來偵測道路上的危險(xiǎn)突起或坑洞，如果將此數(shù)據(jù)與精密的位置信息結(jié)合，并提供給車隊(duì)中的其他車輛，便能避開此危險(xiǎn)位置，從而降低對整個(gè)車隊(duì)的損害（圖1）。

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圖1

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)橫跨許多重要的領(lǐng)域，所有領(lǐng)域都能因準(zhǔn)確的位置與時(shí)間提供更精細(xì)、豐富的環(huán)境訊息而獲益。

目前，車隊(duì)已經(jīng)可以利用電子記錄裝置（Electronic Logging Devices， ELD）來監(jiān)控車輛的各種狀態(tài)。重要的參數(shù)包括里程數(shù)、位置、停靠點(diǎn)、引擎使用、以及行車時(shí)數(shù)等。由于壓力、燃料以及溫度傳感器已被整合到輪胎與引擎控制單元（Engine Control Units， ECU）中，可追蹤如振動(dòng)、濕度和排氣量等參數(shù)，因此車輛的整體狀況可以被實(shí)時(shí)監(jiān)測，以便在發(fā)生嚴(yán)重故障前，提早進(jìn)行維修。現(xiàn)在，主要的差別在于，需要結(jié)合精密定位與安全的數(shù)據(jù)通訊技術(shù)，來進(jìn)一步監(jiān)測車輛。

在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域方面，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有助于確保全球的食物供應(yīng)。根據(jù)預(yù)測，到2050年，全球?qū)⒂?1億人口，利用聯(lián)網(wǎng)傳感器來追蹤溫度、土壤條件、日照與濕度，能提供土地優(yōu)化利用所需的數(shù)據(jù)。準(zhǔn)確的位置服務(wù)與實(shí)時(shí)的信息通訊，能讓農(nóng)夫確保農(nóng)作物在最佳的時(shí)刻快速、且有效地采收。

當(dāng)然，如果數(shù)據(jù)、時(shí)間與位置不正確，或是因不可靠、高延遲、或不安全的系統(tǒng)建置而無法正常通訊，那么，所有這些優(yōu)勢便無法發(fā)揮效果。不準(zhǔn)確的位置以及150微秒或更長的延遲，對消費(fèi)裝置和家庭網(wǎng)絡(luò)或許可以被接受，但是對于工業(yè)應(yīng)用，最高的效能、耐用度、安全性以及可靠度都至關(guān)重要。

此外，對定位準(zhǔn)確度的要求，也驅(qū)動(dòng)了多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)組織與創(chuàng)新公司重新檢視GPS、北斗和GLONASS等全球?qū)Ш叫l(wèi)星服務(wù)（GNSS），以及短距離無線電和蜂巢式技術(shù)能否一起運(yùn)用，以便盡可能地提供最準(zhǔn)確的時(shí)間與位置信息。

例如藍(lán)牙訊號的到達(dá)角（Angle-of-arrival， AoA）和出發(fā)角（Angle-of-departure， AoD）分析、以及利用存取點(diǎn)訊號的時(shí)差測距（Time-of-flight， ToF）分析、Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的訊號紋定位算法（Fingerprinting）等技術(shù)，目前都已被采用，此外，超寬帶（Ultrawideband， UWB）訊號技術(shù)又重新在定位應(yīng)用獲得重視。

蜂巢式技術(shù)則朝向多樣化發(fā)展。一直以來，蜂巢式技術(shù)著重在更高的數(shù)據(jù)傳輸率，以因應(yīng)多媒體應(yīng)用的需求，但現(xiàn)在窄頻IoT（NB-IoT）已獲得重視，可實(shí)現(xiàn)在授權(quán)頻帶內(nèi)的室內(nèi)與戶外、低功耗傳感器的通訊應(yīng)用。

研究機(jī)構(gòu)MarketandMarkets預(yù)測，從2015到2020年，工業(yè)IoT市場將以每年8.03%的復(fù)合成長率（CAGR）增長，并將達(dá)到1，510億美元的市場規(guī)模。

報(bào)告亦指出，半導(dǎo)體技術(shù)的進(jìn)展、云端運(yùn)算、IPv6標(biāo)準(zhǔn)化、以及各國政府的支持等都是IIoT重要的促成因素。但真正的推動(dòng)力量來自于制造業(yè)，預(yù)計(jì)將占IIoT市場的最大比例。

智能工廠的主要受益領(lǐng)域包括產(chǎn)品生命周期管理、電子、材料與采礦、現(xiàn)場設(shè)備以及機(jī)器視覺（Machine Vision）等。

報(bào)告指出，對大多數(shù)現(xiàn)有的制造商、能源業(yè)者以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者來說，初期采用IoT的效益主要來自以上提到的成本節(jié)省與流程改善，以及有可能推動(dòng)新的營收來源，并強(qiáng)化員工生產(chǎn)力與工作條件。特別是，報(bào)告還指出，可運(yùn)用無人機(jī)（UAV）來巡視管線，使員工暴露于危險(xiǎn)環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)降至最低（圖2）。

圖2

降低營運(yùn)成本、提升生產(chǎn)力，以及創(chuàng)造新的營收來源，只是推動(dòng)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的眾多原因中的三個(gè)，此趨勢還能為設(shè)計(jì)人員與企業(yè)帶來更多的想象空間與可能性。