智能制造:在工厂和整个价值链中实现业务、物理和数字过程的智能化、实时协调和优化�；谒锌捎眯畔�，资源和过程将实现自动化、集成化、监控和持续评估。(根据MESAInternational，MES国际联合会定义)
IIoT(工业物联网):将电子、软件和传感器嵌入工业(如组件、产品、产品运输和设备)中的物理物体(物体)中的网络。该网络可以使物理物体通过互联网协议(IP)收集数据，并与控制系统、业务流程和分析交换数据。(根据维基百科物联网修改)
回到我们的核心问题:两个策略是一起推进还是分开推进？显然，目前还没有定论。以下是这些观点的一些背景:
IIoT是一项有利于智能制造的技术，它的进步将推动智能制造的发展。类似地，随着智能制造超越概念，进入公司正在实施的项目，制造商和他们的解决方案提供商将改进IIoT技术，以支持这些项目。两者很可能会一起推进。
此外：并非人人都同意。近期MESA调查显示，超过三分之一的制造商报告说，他们不相信智能制造包括IIoT(见上图)。由于智能制造的方式很多，我明白了这一点。事实上，IIoT可以用于某些可能定义智能制造的正常边界。
IIoT的确会比智能制造发展得更快，因为在整个价值链中解决项目是一个超越公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊、通用汽车这样的大公司，可以展示自己的实力，帮助推动特定行业的智能制造行动，但IIoT项目可以取得得很大的进步，在公司内部提供很多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂的预期门槛，那么实现类似的互联、数据访问、控制和分析也会有压力。
智能制造不再是流行语。其实践使生产企业能够利用数据的力量，提高整体的生产效率。智能制造的核心是工业物联网技术，是工业4.0的最大推进者之一。
现在，支持以消费者为中心活动的物联网(IoT)的发展扩展到工业领域，建立了更智能的工厂和仓库。充分利用IIoT带来的机会，到2025年，其创造的经济价值从1.2兆美元增加到3.7兆美元，对制造商来说很重要。
对于寻求数字基础设施的发展和扩张的东南亚厂商来说，该技术潜力巨大。该地区的厂家正在采取大胆的步骤，通过整合IT和运营技术系统进行数字化运营。IIoT技术将传感器、设备、控制器和工业计算平台连接起来，使仓库和工厂能够看到设备和工艺并控制。随着AI的部署，行业也越来越智能化，可以挖掘大数据的价值，进行分析和洞察，从而打开新的收入来源，提高客户满意度。
基础设施的限制。
不可能依靠云来支持所有这些设备的实时分析和决策。传感器和其他设备生成的巨大数据量可能是压倒性的。通过支持IIoT边缘计算，持续可靠的IT基础设施可以最大限度地提高生产效率和设施效率。
在进行这一数字化之旅以前，工厂、仓库等生产厂的运营商应当考虑到一切能够实现关键业务运营的网络资产。IIoT设备不是数据中心或集中办公室，而是必须位于工厂现场，反而暴露在严重的潜在破坏性条件下。
基于状态的监视(CBM)实时从工业设备中收集操作数据，允许操作者评价组件的实际状态和自主服务的实施。这样就可以根据需要进行保养，不需要安排保养时间，最大限度地减少停机时间。
厂家应确保网络基础设施具有以下特点，以达到最佳效率。
电源连续性和质量-为了避免对系统可用性产生不良影响的电源中断或延迟，网络边缘的设备必须连接到不间断电源(UPS)进行专用电源备份。对于在恶劣条件下运行的厂家，建议使用具有较高容错级别和其他坚固功能的工业级UPS。
空气质量-工业环境中空气质量的许多缺点不再是秘密。假如IT设备最终落入服务器风机，高浓度空气中的尘土和微粒会危害IT设备的可靠性和预期寿命。防护手段包括防尘和密封的IT框架和未过滤的空气远离设备的壳体。同样重要的是，整合专用的冷却系统，创造清洁、温度控制的环境。
物理安全性-当计算和存储硬件如同在制造环境中一样位于附近时，人为破坏的可能性永远不会消失。未经授权访问的风险将增加边缘计算系统结构的脆弱性。强烈建议将设备固定在锁柜中，将传感器放在门上。
网络边缘基础设施的可见性——由于制造厂和工厂处于可能无法获得专用技术资源和支持的恶劣环境中，远程监控功能对使IT专家能够及时评估设备性能至关重要。
但是，必须考虑部署时间和IT资源的过度使用等几个挑战。这可能是多个设施建立标准化基础设施的障碍。更有效的方法是利用整合的微数据中心
解决方案，这种解决方案旨在在在恶劣条件下提供卓越的性能和可靠性。
采用IIoT可以让企业增加IT资产和资源的价值，但这些设备在网络边缘的维护也说明了如果没有适当的设备保护可能会发生的问题。配置具有远程监控功能的集成微数据中心的企业，可以减少延迟和操作中断。如今，制造工作速率意味着提高运作效率，最大限度地减少�；奔涞姆缦招裕晒κ视ξ蠢捶⒄沟纳鞒瘫匦胧鞘滓挝�。
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