在过去的十年中，制造业取得了多项进步，有助于简化生产流程、降低成本并提高盈利能力。然而，尤其在能源使用和可持续性方面，仍存在一些问题和挑战。解决这些问题对于实现更环保、资源效率更高的制造业至关重要。基于开放标准（如MQTT）的创新解决方案可以帮助解决这些问题。在本文中，我们将深入探讨制造业领域的主要挑战以及如何通过边缘或云端的MQTT来克服这些挑战。

制造业的能源和可持续性挑战

以下是我们看到的一些阻碍制造商减少能源使用和提高可持续性的常见挑战：

使用专有设备和过时软件

制造设施通常处理具有专有通信协议和孤岛式设计的设备，导致不同系统无法相互通信。这些系统通常是基于即时需求而非长期战略设计的。它们由于需要额外资源来实现通信，妨碍了最佳能源使用，也影响了可持续性目标。

高能源和资源消耗

制造过程复杂且耗能。它们通常需要大量能源输入，导致高运营成本和碳排放的增加。此外，某些过程使用大量资源，如电力或水。在不影响生产效率的情况下优化能源和资源使用是一个重大挑战。

依赖不可再生能源

许多制造设施依赖于化石燃料等不可再生能源。由于生产压力、基础设施限制、成本、监管限制和对长期效益了解不足，向可再生能源转型并采用可持续最佳实践可能具有挑战性。制造商可能会优先考虑短期成本节约而非长期可持续性目标。

废物产生

制造过程产生大量废物，包括废料、副产品和污染物。适当的废物管理和回收策略对于减少环境影响并支持合规性至关重要。

供应链可持续性

可持续制造不仅关乎内部流程，还涉及整个供应链。确保供应商采用可持续实践可能具有挑战性，特别是在从环境标准较为宽松的地区采购原材料时。全球化供应链和竞争可能阻碍可持续性倡议的实施。

过时的设备和技术

较旧的制造设备可能缺乏节能特性，使得在不进行重大资本投资的情况下升级流程变得具有挑战性。工人可能不完全了解他们行为的环境影响或节能潜力。现代化设备、培训工人和采用工业4.0技术可能是一个渐进但必要的过程。

数据可见性不足

低效的监测和数据收集系统使得难以评估能源使用模式并识别改进领域。这也对实现可持续性最佳实践构成挑战。实施实时监控和数据分析对于做出明智决策至关重要。

解决这些问题需要结合技术创新、管理愿景、监管支持、员工参与和供应链合作的整体方法。致力于优化能源使用和促进可持续性的制造商可以探索一系列能效技术、可再生能源采用、废物减少策略和持续改进文化的组合，以克服这些挑战。最重要的是，他们需要采用智能制造以实现成功。

智能制造中的可持续之路

根据2022年麦肯锡研究，通过采用工业4.0技术（如工业物联网（IIoT）、人工智能（AI）、数字孪生、数字线程、增强现实（AR）、虚拟现实（VR））实现的智能制造优势，如停机时间减少30-50%、吞吐量增加10-30%、预测精度提高高达85%。在工业4.0技术和智能制造的最佳实践帮助下，制造行业正被转变回一个经济强国。

智能制造的一个关键方面是拥有企业数据增强策略，该策略使各种系统之间能够通过MQTT实现实时双向通信，为能源优化和可持续性铺平道路。

MQTT如何帮助改善制造业的能源使用和促进可持续性

MQTT是一种轻量级消息协议，专为工业物联网（IoT）和智能制造系统中的高效通信而设计。它是智能制造的一个组成部分。由于它在优化能源使用和促进智能制造中的可持续性方面提供的各种优势，它已成为从现场到企业或云的工业数据通信的事实标准。

以下是一些优势：

高效的通信数据包大小和消息有效负载

MQTT被创建为一个非常高效的基于事件的发布/订阅数据通信协议。消息数据包大小仅高达200KB，有助于最小化工业设备、系统、应用程序和代理之间交换的数据量，降低能源消耗。使用MQTT，设备、系统和应用程序仅接收相关信息，最小化不必要的数据传输。这也有助于优化带宽并减少运营成本。MQTT还允许通过使用高效的数据序列化格式（如JSON和协议缓冲区）来优化消息有效负载，减少网络带宽使用和能源消耗。

服务质量（QoS）等级、睡眠模式和边缘处理

MQTT提供了根据数据临界性选择合适的服务质量（QoS）级别的灵活性。这使用户能够优化他们的数据传输策略，确保效率和可靠性。更高的QoS级别确保消息传递，但可能导致增加的能源消耗。此外，鉴于MQTT的异步性质，设备可以在空闲期间实施睡眠模式以节约能源。设备可以根据MQTT触发器在有相关数据交换时唤醒。除了MQTT客户端外，本地代理允许在将数据发送到企业代理之前在边缘处理大部分数据，从而减少通过网络传输的数据量，从而节省能源。

设备配置、管理、监控和报告

可以使用MQTT数据实现远程设备配置和管理，以优化设备设置、更新固件和应用节能参数。此外，可以实施监控系统来跟踪能源使用和可持续性指标。可以根据预定义的阈值创建报告和异常警报，以识别改进领域。

可再生能源整合和系统优化

使用MQTT，可以实时监控能源消费和生产，以优化可再生能源的使用。例如，可以利用数据调整制造过程，根据绿色能源的可用性进行优化。此外，可以使用MQTT定期审查和优化基于变化需求、技术进步和节能机会的制造数据移动。

预测性维护和高级分析

借助MQTT实现的实时数据移动，可以实施预测性维护来监控设备健康。其结果是减少停机时间，提高效率，以及防止与故障机械有关的能源浪费。此外，可以使用MQTT数据实施高级数据分析和机器学习模型，提供能源使用模式的洞察，使得能够实施主动节能措施。

标准化、互操作性和持续优化

通过确保智能制造环境中的设备、系统和应用程序遵循MQTT消息标准进行数据互操作，制造商可以创建一个更灵活和可扩展的生态系统。同时，通过定期审查和修改MQTT实现，根据变化的制造要求，制造商确保他们正在优化他们的系统并为其投资未来。

结合人员、流程和技术，通过MQTT实现目标

通过创建基于MQTT的数据移动策略，建立正确的智能组织结构来利用它，以及去除障碍的流程，制造商可以创建一个更节能、更可持续的智能制造生态系统。关键是将基于MQTT的数据策略整合到考虑制造环境独特要求的全面制造战略中，并不断寻求改进机会。

智能制造通过这种方式，不仅提高了能效和可持续性，还为制造商带来了经济效益和竞争优势，是未来制造业发展的关键方向。

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