IoT Analytics發(fā)現(xiàn)制造業(yè)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）平臺(tái)的支出全球市場(chǎng)占比最大，基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型預(yù)測(cè)2024年仍是主要市場(chǎng)成長(zhǎng)動(dòng)能之一。IoT AnalyTIcs預(yù)估2024年全球制造業(yè)在IIoT的支出將從2018年的16.7億美元增加至124.4億美元，年復(fù)合成長(zhǎng)率（CAGR）可達(dá)40%。

　　據(jù)報(bào)導(dǎo)，市場(chǎng)分析信息供應(yīng)商IoT AnalyTIcs發(fā)表的最新報(bào)告「IIoT Platforms For Manufacturing 2019~2024」，展望2019~2024年IIoT平臺(tái)在工廠等標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)環(huán)境，以及礦場(chǎng)、離岸石油與天然氣、建筑工地等專門生產(chǎn)環(huán)境的制造業(yè)應(yīng)用情況，訪問20家領(lǐng)導(dǎo)供應(yīng)商、主管級(jí)IoT專家、IIoT終端使用者。

　　IoT AnalyTIcs的報(bào)告顯示，許多美國(guó)的制造工廠歷史已逾20年，生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)僅有不到14%的機(jī)具具備實(shí)時(shí)傳送與接收資料的能力，大多數(shù)設(shè)備都無(wú)法在工業(yè)4.0的環(huán)境跟新的設(shè)備協(xié)作。此外，機(jī)器老舊也易發(fā)生故障，每年因故障維修所產(chǎn)生的作業(yè)中斷時(shí)間，造成近500億美元的損失。

　　IoT AnalyTIcs的報(bào)告指出制造商關(guān)注支持工業(yè)4.0（Industry 4.0）的數(shù)碼基礎(chǔ)架構(gòu)，包括人工智能（AI）與區(qū)塊鏈（Blockchain）等基礎(chǔ)技術(shù)、多個(gè)緊密連結(jié)的解決方案平臺(tái)、云端，都必須透過可靠的無(wú)線連網(wǎng)24/7/365持續(xù)互相存取。制造商在規(guī)劃與管理業(yè)務(wù)時(shí)，應(yīng)該能獲得必要的商品訂價(jià)與合約需求等最新的正確信息。

　　工業(yè)4.0可追蹤的效益發(fā)展正方興未艾，目前大多數(shù)考量采用IIoT的制造商都還在評(píng)估階段，主要聚焦于提升了解、監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)現(xiàn)行制程的能力，IoT Analytics認(rèn)為IIoT的技術(shù)架構(gòu)應(yīng)模塊化與標(biāo)準(zhǔn)化，集成新產(chǎn)品、軟件、服務(wù)并能持續(xù)擴(kuò)充，支持IIoT運(yùn)行以因應(yīng)不同產(chǎn)業(yè)的需求。

　　IoT Analytics的報(bào)告顯示，IIoT平臺(tái)的采用者認(rèn)為規(guī)模化與防止所有出現(xiàn)在IIoT的威脅、多因素驗(yàn)證、身分與存取管理、安全修補(bǔ)更新一致性等安全性相關(guān)功能的優(yōu)先等級(jí)最高，接下來(lái)依序是可擴(kuò)充性與可用性。43.1%的制造商應(yīng)用IIoT平臺(tái)于制程最佳化，41.1%應(yīng)用于儀表板與視覺化，32.7%應(yīng)用于情況監(jiān)測(cè)。

　　IoT Analytics觀察到在制造業(yè)的智能連網(wǎng)工廠環(huán)境，自主IIoT平臺(tái)已開始取代提供生產(chǎn)維護(hù)管理、庫(kù)存管理、質(zhì)量管理功能的制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）與相關(guān)應(yīng)用，制造商與平臺(tái)開發(fā)者應(yīng)確認(rèn)所建立的基礎(chǔ)架構(gòu)，能集成信息科技（IT）與營(yíng)運(yùn)科技（OT）以支持IIoT平臺(tái)的運(yùn)行。

　　2018年與2019年IloT平臺(tái)在制造業(yè)工廠內(nèi)與工廠外應(yīng)用的市場(chǎng)占比均分別為60%與40%，而在工廠自動(dòng)化持續(xù)普及的推升下，工廠內(nèi)IloT平臺(tái)應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模從2018年的10億美元成長(zhǎng)至2019年的15億美元，預(yù)估到2024年占比還會(huì)增加；而工廠外IloT平臺(tái)應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模則從2018年的6.65億美元成長(zhǎng)至2019年的9.6億美元。

　　IoT Analytics指出，批量、不連續(xù)、流程序制造商會(huì)優(yōu)先將IIoT平臺(tái)應(yīng)用于資產(chǎn)追蹤、能源管理、預(yù)測(cè)性維護(hù)以強(qiáng)化生產(chǎn)力。IIoT平臺(tái)有助于找出制程與工作流程中影響效率的因素，讓不連續(xù)制造商最佳化制程，空出額外時(shí)間處理更多臨時(shí)訂單。

　　IoT Analytics發(fā)現(xiàn)不連續(xù)制造商需要精密的規(guī)劃、排程、追蹤能力，以實(shí)現(xiàn)依訂單組裝（ATO）、依訂單生產(chǎn)（MTO）、依安全庫(kù)存生產(chǎn)（MTS）的生產(chǎn)策略并強(qiáng)化營(yíng)運(yùn)與獲利。不連續(xù)制造會(huì)產(chǎn)生大量資料，制程復(fù)雜性越高則資料價(jià)值越大，將驅(qū)動(dòng)IIoT平臺(tái)持續(xù)成長(zhǎng)。2019年不連續(xù)制造的IIoT平臺(tái)支出在制造業(yè)占比達(dá)53%、CAGR為46%，超越批量與流程序生產(chǎn)。