一名员工在三菱汽车工厂的装配线上工作。到2019年底将售出近8000万辆汽车。客户正在购买，定制化日益成为人们关注的焦点，从车载电子产品到3D夹层玻璃等新兴技术的需求和增强现实抬头显示器。这增加了制造商的交付压力和利润率。幸运的是，人们想要的技术是由技术本身 - 工业物联网驱动的。

汽车行业的平均净利润率仅为2.07%，因此汽车制造商需要各种有效竞争，同时降低成本并更有效，更安全地运营。

工业物联网是应对这一挑战的重要部分。IDC作为其2019年全球半年度物联网(IoT)支出指南的一部分，指出硬件支出为2500亿美元，超过2000亿美元的模块/传感器采购，物联网软件支出今年总计将达到1540亿美元，五年期间增长最快，复合年增长率为16.6%。

物联网帮助汽车行业预测制造过程中的事件，并允许他们更积极地进行计划。随着该计划进入企业级，基准测试和连接供应链现在可以成为实现的愿景。

当机器数据与各种KPI相关联时，实现物联网的真正价值，例如生产率，质量，维护和可追溯性。当物联网实现的各种样本变得可用时，一种有趣的模式开始出现，揭示了看不见的问题和未开发的机会。

物联网通过以下方式满足汽车制造业的需求：

生产力：所有汽车制造商都希望以最少的资源扭转原材料。通过提高整体设备效率和产量 - 通过系统的材料量 - 并缩短周期时间，提高了生产率。要做到这一点，了解工厂的瓶颈至关重要。

CBM预测性维护：汽车行业定期进行定期维护 - 通常每个月或两个月 - 这需要关闭工厂。相反，预测性维护会限制这种情况并由于设备故障而浪费时间。

预测质量：一旦工厂从定期维护(CBM)转变为基于状态的维护(CBM)，管理人员希望根据机器运行状况的历史数据预测其资产何时到期进行维护。质量控制也是如此。工厂希望从基于样本的控制迁移到汽车中每个部件的在线测量，并在质量不在指定角色内时向管理层发出警报。我们的想法是从统计或基于抽样的质量控制过渡到基于在线的质量控制。与预测性维护一样，目标是转向预测性质量。

能源监测和节能。制造商通常执行单点能量监控，从而提供整体能源使用。但是，在每个阶段和接触点进行监测可以帮助确定浪费能源的位置以及缺口的位置。传感器可以识别正在运行的机器以及存在能量损失的口袋或接触点的位置。在每个级别进行测量意味着对测量损失和采取纠正措施的能力有更深入的了解。

环境健康与安全监测。在全球范围内遵守安全和环境标准具有挑战性。全面的合规方法涉及影响员工行为，使用连接的传感器和监控器可以自动实现合规性。

流程可追溯性：需要建立完整汽车供应链的系谱。假设所有者从经销商处收到特定部件的故障?例如，如果摩托车的制动器组件有故障，那么通常，制造商需要对每辆摩托车进行召回 - 这是一种昂贵且具有破坏性的动作。但是，IIoT使制造商能够将特定部件跟踪到制造地点，并确定它是机器级问题，部件级问题还是组件级问题，极大地限制了召回范围并提高了流程可追溯性。

对于刚开始使用IIoT的任何汽车制造商而言，最好的方法是从上述方法中找出最大的痛点，并使用IIoT解决方案一次解决一个问题。这种方法将产生最佳的投资回报率，并为未来的成功转型和实施铺平道路。