机器对机器支付是通过数字钱包在机器之间自动支付，无需人工操作或确认。汽车、叉车、卡车和其他工业机器等自动驾驶车辆可以自行支付燃料、维护、道路通行费和保险费。在共享经济中，工业机器也可以通过将自己出租给其他机器并由这些机器根据使用情况付费来赚钱。这些解决方案将通过5G移动网络的发展来实现。区块链技术可用于管理支付。机器对机器支付的例子包括智能电网和家庭之间的电力和能源交易、支付 3D 打印机打印替换零件的工业机器以及支付停车费的联网车辆。围绕这种新兴的金融交易模式正在开发新的商业模式。

机器翻译是指可以将源内容翻译成目标语言的全自动软件。人类使用机器翻译来帮助他们将文本和语音翻译成另一种语言，或者翻译软件可以在没有人工干预的情况下运行，以自动化记录保存或其他管理功能。机器翻译工具通常用于翻译无法以传统方式进行经济高效翻译的大量信息。根据底层算法的强度以及在所需领域和语言中进行的培训量，机器翻译输出的质量可能会有很大差异。翻译公司还可以使用机器翻译来提高人工翻译的生产力。机器翻译功能越来越多地嵌入到可穿戴设备和其他智能设备中，以便在会议期间提供同声翻译。

制造过程模拟软件使用动画的交互式模型来复制现有或提议的生产系统的操作。仿真使组织能够分析制造系统的效率并安全地测试过程变化，以提高产量和盈利能力。仿真为制造工厂的生产过程增加了巨大的价值，特别是在过程制造中。如今，公司主要使用它来识别流程改进并模拟将新技术引入现有生产系统的影响。工程师可以调整流程的虚拟模型，对其进行测试并确定“新”生产线的适用性，从而减少与物理测试相关的时间和成本要求。

制造系统自动化集成了软件和机械，使制造过程通过计算机编程自主运行。制造系统自动化的目标是最大限度地减少制造过程中所需的人工协助。这些系统提供恒定的反馈回路并根据安装在机器上的 PLC 和智能传感器的反馈调整控制参数。传感器通常嵌入在新设备中，也可以安装在旧设备上。自动化已经通过各种方式实现，包括机械、液压、气动、电气、电子设备和计算机，通常是结合使用。自动化的好处包括降低与劳动力、电力、水、天然气和废料相关的成本，以及提高质量、准确性和精度。制造系统自动化还可以减少转换时间，从而实现小批量生产和大规模定制。

大规模定制是一种制造技术，它结合了定制产品的灵活性和个性化以及与大规模生产相关的低单位成本。大规模定制可以被视为客户和制造商之间的协作努力，他们有不同的优先级，需要共同寻找最能满足客户个人特定需求和制造商定制能力的解决方案。目标是在不相应增加生产成本的情况下根据客户要求进行定制。在它的极限，它是个性化定制商品的大规模生产。然而，它更常用于满足特定市场利基要求的小批量。大规模定制的一个关键前提是必须将针对特定客户的产品差异化任务推迟到供应网络中的最新可能点。然而，工艺改进还必须得到技术投资的支持，这些投资能够跟踪独特的产品或批次以及灵活的生产流程。

物料搬运自动化使用各种自动导引车、机器人和无人机来运输和储存材料，无需人工干预。设备自动提升、旋转和移动材料，在货架上取货和搬运货物，存储和取回材料，长距离运输货物，并且可以在各种输送机、加工机器、码垛系统之间运送和收集货物和自动存储和检索系统。这些系统提高了准确性和精度，提高了效率，缩短了循环时间，并创造了一个更安全的工作环境。它们通常用于处理敏感或危险材料并在恶劣条件下运行。物料搬运系统使用传感器（例如激光和雷达）来识别并在接近穿过其路径的障碍物时停止。它们还配备了阅读器，用于读取 RFID 标签或附加在负载上的其他标识符。它们通常由仓库管理系统控制，该系统跟踪订单、库存和设备状态，并协调路线和配送计划。这是及时供应链编排系统的关键部分。

网状网络是一种本地网络拓扑，其中基础设施节点（例如网桥、交换机和网关）直接、动态且非分层地连接到许多其他节点，并相互协作以有效地将数据路由到客户端和从客户端传出。不依赖中央节点允许每个节点参与信息的中继。网状网络动态自组织和自配置，可以减少安装开销。自我配置的能力可以动态分配工作负载，尤其是在节点发生故障的情况下。这反过来又有助于容错和降低维护成本。网状网络通过以可靠的方式扩展网络来促进物联网的采用，以便其他设备可以加入本地网络。它们允许功能不足以加入 Wi-Fi 或蜂窝网络的设备加入 IoT 网络。网状网络的自我修复和自我配置功能还有助于通过减少能源消耗、停机时间和管理要求来提高网络效率。

微电网是一组本地化的电源和负载，通常与传统的广域同步电网连接并同步运行，但也可以断开到孤岛模式并根据物理或经济条件的要求自主运行。通过这种方式，微电网可以有效整合分布式发电 (DG) 的各种来源，尤其是可再生能源 (RES) - 可再生电力，并可以提供应急电源，在孤岛模式和连接模式之间切换。微电网通常由发电机或发电机支持。可再生风能和太阳能资源，通常用于在需求旺盛时期提供备用电源或补充主电网。整合当地风能或太阳能资源的微电网战略可以为基本服务提供冗余，并使主电网不易受到局部灾难的影响。

混合现实通过数字信息来增强现实环境，让用户以与现实世界相同的方式与数字信息或对象进行交互，从而使环境更丰富、更接近现实。 MR 不仅覆盖对象，还能够将其锚定到现实世界。在工业领域，混合现实可用于生产辅助、培训辅助、远程辅助、现场支持和客户入职体验。

运动预测是深度学习系统的一个新领域，它可以完成非常人性化的任务，即解释照片或视频中发生的事情，并预测图像中物体未来可能的运动。该系统可以通过向静止图像添加动画来表达最合理的未来，例如最终会撞车的汽车、可能在街道上移动的人或可能在轨道上滚动的火车。当前几代计算机视觉专注于跟踪过去的运动或识别当前的物体。运动预测通过让机器能够理解物体在现实世界中的运动方式以预测未来的动作，为探索计算机视觉提供了新的方向。

对象检测是计算机视觉和图像处理的一种应用，它处理检测数字图像和视频中某一类语义对象的实例。目标检测的研究领域包括人脸检测和行人检测。目标检测在计算机视觉的许多领域都有应用，包括图像检索和视频监控。在这个过程中有三个任务 - 图像分类，预测图像中的类型或类别或对象，对象定位以定位图像中对象的存在并指示它们的位置，以及对象检测以定位对象的存在和图像中定位对象的类型或类别。

占用监控跟踪不同位置的占用并支持自动决策以最佳利用空间。它们最常用于共享工作空间，例如办公桌和会议室，但也用于其他定义的空间，例如商店过道和洗手间。无源接近传感器检测定义区域内是否有人，并向系统发送信息。传感器通常使用红外线或信标技术。成像系统还可用于获取有关乘员类型的更复杂的数据，例如性别或年龄。这些信息也可以提供给管理层，以帮助他们更好地规划他们的容量或告知其他人可用的空间。

现场人员安全管理是指确保施工、制造或其他工业场所的工人安全的系统、流程和工具的集合。它们通常用于具有危险材料或重型车辆或资产在靠近人的地方移动的行业，例如建筑和航空航天。物联网设备的引入提高了员工健康和安全的可见度。手表、头盔和背心等智能可穿戴设备可以持续捕获重要的物理指标，如心率、皮肤温度、运动、活动和位置。同时，环境传感器记录有关工作条件和潜在危险的关键信息。通过利用先进的分析平台，来自传感器的情景数据可以提炼成可操作的洞察力，这些洞察力可以在管理控制台或移动设备上进行可视化。除了识别潜在的工作场所危害外，时间序列数据还有助于做出与设施设计相关的更好决策，从而系统地降低 EHS 风险。

室外环境监测是来自物理世界的测量结果的集合，用于确定环境条件的状态和趋势。它对保护人类和动物健康、环境可持续性和政策制定至关重要。室外环境监测系统使用传感器和低功率广域网技术来收集与空气和水质、土壤条件、森林条件、自然灾害警报、渔业以及水和降雪水平等参数相关的环境信息。大多数系统还将包括数据分析和可视化工具，以生成对收集到的数据的见解。一些系统可能包括基于每个测量参数的容差水平的警报或通知。

周边安全和访问控制系统保护设施的外部周边，控制对受限区域的访问，并检测和监控异常情况。访问控制包括通过入口对人员、车辆和材料的控制，并存在于受控区域或场所内。相反，周界检测是通过物理屏障、物理屏障上的传感器或外部传感器来检测对检测区域外部边界的访问。入侵警报系统可识别人员或物体进入或试图进入该区域，并对真正的安全漏洞做出响应，并忽略代价高昂的误报源。外围安全是入侵安全的第一阶段，因为它检测到违规并触发警报，这是一个主动系统。访问控制涉及允许或拒绝对请求访问的个人或实体的访问，这比入侵检测（一种反应系统）更具交互性。

人员跟踪和监控跟踪设施或操作区域内员工的活动和位置。它通常用于监控考勤，控制对限制区域的访问，跟踪不同区域之间的占用和移动，并保证工作场所的安全。可穿戴设备可用于跟踪员工的身体状况，例如心跳和体温。这些系统通常由嵌入门禁卡或设备中的信标和检测信标并将其连接到云的定位器组成，例如具有全向天线的网关集线器或网关雷达。

拣选、分拣和定位系统可以使物料处理过程自动化，也可以通过在订单处理和履行过程中提供精确指导来支持员工。自动化解决方案基于使用预定流程、数字 ID 或机器视觉来确定拣选、分拣和定位行为的机器人技术。预测指导解决方案通过消除员工手动定位和识别正确的产品箱组合的需要，提高识别产品箱组合的便利性。他们使用物理显示器、虚拟或增强现实可穿戴设备以及其他设备来指导仓库员工，这些设备可以发出信号将哪些产品放入哪个垃圾箱。通常，条形码、RFID 标签或 QR 码等标签用于识别垃圾箱和产品。这些库存系统通常与其他供应链系统集成，例如订单管理系统、企业资源规划系统和电子商务系统。

港口自动化包括应用于起重机、集装箱、装卸设备、卡车、大门和报告流程的广泛自动化技术，以提高港口运营的吞吐量和准确性。传感器有助于将港口基础设施的不同元素连接在一起，以实现数据分析、提高数据的可见性并支持及时的业务决策。实时分析还用于运行智能操作和自动化决策，例如货物状态、文书工作状态、港口设施的可用性、货物到达和装运时间表。连接基础设施优化了信息流以有效管理贸易流，因为它们可以与其他港口远程连接，以确保无缝的进出口流程。一些自动化系统已经扩展到包括传感器，以收集有关水、温度、能见度和风速的数据，以更有效地管理港口的交通。这些外部环境因素可用于根据最大载货量等因素预测船舶进出港的最佳时间。

预测性维护是一种使用状态监控传感器和机器学习或基于规则的算法来跟踪设备在正常运行期间的性能并在导致故障之前检测可能的缺陷的技术。预测性维护通过根据设备的实际状态触发维护呼叫来减少基于计划的维护和计划外的反应性维护。物联网依靠预测性维护传感器来捕获信息、理解信息并识别任何需要注意的区域。使用预测性维护和预测性维护传感器的一些示例包括振动分析、油液分析、热成像和设备观察。访问我们的基于状态的维护页面，了解有关这些方法的更多信息。

预测质量分析使用统计算法和机器学习在质量和安全风险发生之前对其进行预测，从而为采取及时和有针对性的对策提供机会。作为第一步，对所有可用的外部和内部数据源进行优先级排序、合并和关联。然后进行全面的数据分析，并利用各种评估技术在迭代过程中开发预测模型。根据流入模型的参数，这些方法不仅可以预测未来不久出现的缺陷，还可以预测可能导致长期保修索赔的缺陷。因此，这些模型能够集成数据源，使高效的数据挖掘成为可能，并导致用户友好的评估，进而可以将其转换为最终用户或报告级别管理人员易于阅读的报告。明智地使用预测质量分析可以显着节省保修成本、提高客户满意度并降低废品率。

预测性补货通过分析销售预测和库存水平来预测客户何时需要补充库存。通常，商品按日历或作为对采购订单的反应出售给商店，而不是基于实际消费。当实际消费模式与设定的时间表不同时，商店有库存不足的风险，或者他们必须持有过多的库存，这会占用营运资金。预测性补货考虑了多种因素，例如季节性、库存、订购模式、交货时间预测、特殊订单、产品生命周期阶段和服务水平目标，以改进下一周期的补货预测。大多数预测性补货系统都是协作的，与客户的需求预测或销售点系统相关联，以自动将输入收集到补货预测模型中。预测性补货也可以应用于工业情况，例如工厂的组件或原材料库存，或公用事业的备件库存。

预测性浪费减少确定生产浪费的原因，并规定重点行动，以最大限度地减少返工和报废。预测分析和自动根本原因分析用于预测导致浪费的过程故障。它包括四个步骤：监控当前的生产绩效、预测过多的浪费水平、分析浪费问题的原因以及防止浪费和返工的原因。

过程控制和优化 (PCO) 是在不违反过程约束的情况下调整过程以维持或优化一组指定参数的学科。 PCO 市场受到对节能生产流程、安全和安保问题的需求不断增长以及能够可靠预测流程偏差的物联网系统开发的推动。从根本上说，可以调整三个参数以影响最佳性能。 - 设备优化：第一步是通过检查运行数据以识别设备瓶颈来验证现有设备是否被充分利用。 - 操作程序：操作程序可能因人而异或因班次而异。工厂的自动化可以提供很大帮助。但是，如果操作员控制并手动运行工厂，自动化将无济于事。 - 控制优化：在典型的加工厂，例如化工厂或炼油厂，有数百甚至数千个控制回路。每个控制回路负责控制过程的一部分，例如保持温度、液位或流量。如果控制回路没有正确设计和调整，则过程会低于其最佳值。该过程的操作成本将更高，并且设备会过早磨损。为了使每个控制回路以最佳方式运行，识别传感器、阀门和调整问题很重要。已充分证明超过 35% 的控制回路通常存在问题。持续监控和优化整个工厂的过程有时称为绩效监督。

公共交通管理将行为科学和系统工程相结合，以确定如何改善公共交通中的乘客流量，更好地了解需求，并为交通机构提供政策解决方案以帮助他们应对挑战。它使用通过监控交通流量、交通利用率、住宅和商业空间规划、行为模式变化、交通路线、道路利用率、拥堵和等待时间收集的信息。这些信息也可以提供给公众，以便他们更好地使用计划他们乘坐公共交通工具的旅程，并可能增加整体乘客的 tge 频率。还可以监测和分析天气和事故等外部环境条件，从而制定应急计划。火车和公共汽车等公共交通资产也需要进行监控和维护，以确保它们处于最佳状态，从而最大限度地减少故障。通常，它包括一个分析平台、一个提醒和指导司机和操作员的调度系统、车队管理系统和资产管理系统。

公共警报和应急响应系统用于发现和预防灾难，并在发生危险情况时提醒该地区的公民采取正确的预防措施。公交车站显示器、联网广告牌或道路显示器，甚至公交车和联网汽车内的显示器，都可以帮助向受影响地区的人们传播准确和及时的信息。消息还可以根据特定设备用户的人口统计数据进行定制，例如添加新语言、特定说明、路由和附近区域的视频源，以帮助他们在灾难发生时最好地保护自己。智能传感器可以检测可能导致紧急情况的情况，例如燃气管道压力达到其阈值，并自动触发缓解压力的响应或触发和警报。高级分析还可用于根据不同的环境条件调整阈值和限制。

快速原型设计是在产品开发过程的概念证明或价值证明阶段应用工具和流程来构建和测试原型。它通常用于在投资大规模生产之前建立产品可行性并测试产品与市场的契合度。快速原型制作经常使用 3D 打印技术完成。然而，它也可以通过使用预制电路板、预编程应用程序、硬件和软件开发套件，甚至使用模拟所需产品的数字双胞胎来实现。

实时定位系统 (RTLS) 通过实时提供关键资产、供应链、制造和人员的精确可见性来提供知识。对于运输和物流企业来说，这些知识意味着对所有集装箱、托盘和包裹具有端到端的可见性和可追溯性。对于制造商而言，它可以实现所有关键资产的智能管理和流动，无论是在设施中还是在庞大的堆场。在安全和安全操作下，这意味着控制员工访问并确保他们不会在超出安全要求的危险区域逗留。RTLS 或室内定位系统 (IPS) 可以简单地描述为类固醇上的 GPS，但在室内用于跟踪、定位并监控人和事物的活动。它用于医疗保健、制造、智能仓库、酒店、教育和其他行业，旨在最大限度地提高工作流程效率、安全性、寻路以及库存和资产控制，并已被证明可提供显着的投资回报 (ROI)。

法规遵从性监控解决方案使用规则数据库、算法和多个数据源来帮助确保遵守公司、地方、区域和国家层面的法规。合规自动化遵循四个步骤。一是合规定标，设定KPI。其次，使用传感器或数据管理系统跟踪合规性指标。三是按要求进行自动化审计。最后，报告合规性问题，并更改流程以解决根本原因。自动化系统将人为错误或欺诈的风险降到最低，并通过在中央日志中提供检查数据来提高透明度。使用机器人流程自动化 (RPA) 还可以更轻松地跟踪合规性法规的频繁变化。

远程资产管理解决方案是集中整合资产密集型行业的跟踪、监控和诊断的技术和流程的组合，使他们能够监控资产并提高运营效率。关键目标是最大限度地提高资产利用率、吞吐量和投资回报率。远程资产管理解决方案可能包括许多功能，包括跟踪资产位置、在维护到期时接收通知以及远程控制操作参数。它们包括实时定位系统 (RTLS)、分析和报告、资产性能管理 (APM)、资产状况监控 (ACM)、预测性维护、监控和安全以及网络带宽管理等解决方案。

远程协作解决方案消除了地理限制，使人们无论身在何处都能实时交流和交换信息。在工业环境中，远程协作通常涉及人员和资产的混合，例如，现场工程师与专家远程通信以安装或维护机器。远程协作可以像在移动设备上使用通信应用程序一样简单。然而，系统通常涉及通过增强现实耳机或其他可穿戴设备进行的交互式音频、视觉和文本通信。当操作员不能在现场时，人类和机器人之间也可以进行远程协作，以执行需要人工指导的手术或其他精细操作。一些工厂正在试验停电生产，机器人自行有效协作，只在需要时通过向主管发送警报来请求人工干预。然后，主管可以登录系统以诊断并向机器人推荐操作，与它们进行远程协作。