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盤點影響物聯網發展的十六大關鍵因素

過去兩年多來在COVID-19(新冠肺炎)疫情影響下,邊境封鎖和進出口限制對於生產及航運都造成衝擊,據麥肯錫(McKinsey)調查顯示,有高達75%的受訪企業表示,無論是供應鏈、生產製造以及物流運輸方面,都因疫情而受到影響,更有85%受訪企業表示因「數位技術匱乏」而面臨供應鏈問題。

為此,有高達9成受訪企業計劃加速推動數位化供應鏈以提升其適應力,主要包括集中式供應鏈規劃、先進分析、數位規劃和監控人力再訓練等,而這一切與智慧製造流程息息相關。有數據預測,智慧製造產業規模將由2021年的2,500億美元成長至2029年的6,580億美元。

其中關鍵技術包括有工業物聯網(IIoT)設備,用以蒐集自動化機械、貨運追蹤、機器對機器(M2M)和機器對人(M2P)通訊等數據資料;人工智慧(AI)與機器學習(machine learning;ML)技術,以加快生產、庫存、訂單等自動化決策;無線感測網路(Wireless Sensor Networks;WSN),以記載環境變化,並支援IoT裝置和雲端間的數據傳輸;5G網路,可大幅提升區域網路連接速率;大數據(Big Data),以實現先進分析和最佳結論。

仍有許多企業認為IIoT對於監控供應鏈作業重要性不高、是額外開銷,但實際上透過物流追蹤以及數據透明可發現其優勢良多,特別是那些生產易碎消費電子產品或那些遭受仿冒品困擾品牌的公司最能感同身受。

2032年全球IIoT市場預期達1.3兆美元規模

根據研究機構Future Market Insights(FMI)最新發布的報告指出,在半導體和電子裝置技術發展、雲端運算平台使用率提升、IPv6標準化,加上多國政府支持IIoT研發等共同推動下,預期全球IIoT市場將在2032年達到1.3兆美元規模,2021年~2032年期間的年均複合成長率(CAGR)將達12.2%。

報告指出,AI和IoT的結合正逐漸主導工業領域,特別是在工業製造方面,包括環境監控、維護和維修等活動都逐漸交由AI和ML演算法來決定。預測在調查期間(2021年~2032年)工業製造領域的IIoT市場將以11.1%的CAGR成長。

展望IIoT產業發展,FMI預期主要領導業者將致力於降低成本同時強化創新,提供更親民、功能更佳、更可靠的產品,但與此同時也將讓新興業者難以跨過越築越高的市場進入門檻。報告指出,目前全球IIoT市場領先業者包括華為、思科(Cisco)、奇異(GE)、英特爾(Intel)、Rockwell Automation、ABB、德儀(TI)、Honeywell、IBM、KUKA AG、NEC、博世(Bosch)、西門子(Siemens)、SAP等。

全球企業IoT市場發展恐受16大因素左右

另據市場洞察供應商IoT Analytics最新更新的全球IoT企業支出Dashboard(Global IoT Enterprise Spending Dashboard)報告指出,全球企業IoT市場在2021年增長了22.4%、達1,579億美元,略低於2021年時預估的年增24%,主要受到包括整體經濟復甦不如預期、晶片荒、供應鏈中斷等多重因素影響。報告也預測到2022年底全球連接網路的IoT裝置將達145億台。

IoT Analytics進一步預測全球企業IoT市場將在2022年~2027年期間,以22%的年均複合成長率(CAGR)增長至5,250億美元,但增幅同樣低於此前預測。報告指出有一系列逆風因素對產業發展影響高於原先預測,同時也新增了更多的不確定性因素,包括經濟、政治社會、環境以及技術等四大類,總計有16大因素將對IoT市場造成影響。

在經濟類中,低於預期的經濟復甦、通貨膨脹等因素將對產業帶來逆風;而在通膨走揚下,預期各國央行將在近期升息,對科技和新創公司不利,因公司估值將備感壓力,也使得顛覆性技術難以獲得新資金;另外還有不穩定的供應鏈問題,已從2021年延續至今、甚至可能還要延長一段時間。

而在政治/社會類別,製造回流/近岸委外(Reshoring/Nearshoring)主要因應供應鏈中斷挑戰,企業開始轉向多供應商戰略,加上美國政府呼籲企業回流,預期可帶來正向影響;俄羅斯入侵烏克蘭更造成地緣政治不安、供應鏈緊張,特別是半導體製造關鍵原物料的氖氣和鈀,主要由烏克蘭和俄羅斯生產;技術性人力短缺則會帶來逆風;歐洲數據法(European Data Act)預期對科技領域競爭帶來正面影響。

另在環境類別,預期可持續發展目標(Sustainability Goals)、降低石化能源依賴、與COVID-19(新冠肺炎)共存等三大因素,預期都將對IoT產業發展有積極影響。最後在技術類別方面,AI技術成熟、雲端供應商投入IoT領域以及日益成熟的網路連接,都將推動產業向上發展;但持續增加的網路安全威脅以及延續迄今的晶片荒挑戰,則是IoT產業的嚴峻挑戰。

AI和IoT的結合正逐漸主導工業領域,特別是在工業製造方面,包括環境監控、維護和維修等活動都逐漸交由AI和ML演算法來決定。法新社

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