IoT 如何应用于资产监控与管理？简要回答：IoT 彻底改变我们监控和维护移动机械等实体资产的方式——通过智能设备、远程管理工具以及快速、可靠且安全的网络连接，实现自动化所需的快速数据处理和即时数据洞察。
有效管理资产对现代企业至关重要，它能最大化生产力、最小化停机时间并优化资源配置——但传统上这始终是一项困难且耗时的任务，涉及大量人工流程。如今，IoT 让真正的资产管理成为现实。
本文将阐释资产管理与资产监控的定义，探讨IoT 优势及其运作机制，同时分析IoT 挑战与安全隐患，并提出相应的解决方案。
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资产管理和监控涉及对一个组织的资产在其整个生命周期内的管理和监控。这些资产可能是有形资产--机械、设备或车辆。它们也可以是数字资产--软件许可证甚至域名。
资产管理是指对资产进行获取、登记、维护、追踪及处置的活动。其目标在于最大化资产利用率、减少停机时间、控制成本并确保合规。该过程还包含延长资产寿命及提升其企业价值的策略。
资产监控涉及对资产数据的实时观察与分析。企业通过运用传感器、物联网（IoT）设备及高级分析等技术来提升监控效能。这些技术为决策制定、预测性维护和流程优化提供了宝贵的数据支持。
IoT 设备是带有传感器、软件和连接功能的物理对象，可在线收集和共享数据。这些设备包括家用电器、可穿戴技术、工业机械和智能基础设施。IoT 设备收集数据，与其他设备或系统共享数据并采取行动，使操作人员能够远程监控和管理设备。
IoT 设备的工作原理涉及这些基本组件：
- 传感器： IoT 设备通常集成了温度、运动、湿度、GPS 等传感器。这些传感器监测设备周围的环境并收集数据，这些数据通过无线通信模块和网关传输到云接口或数据中心，供分析、洞察、决策和流程自动化使用。
- 连接性： IoT 设备通过 Wi-Fi、蓝牙或蜂窝网络进行无线连接。这样，它们就能将收集到的数据发送到其他设备、云平台或中央服务器。
- 数据处理和通信： IoT 设备对网络边缘传感器和智能设备收集到的数据进行处理和打包，并将其发送到数据中心、其他设备或云端系统，以执行处理、数据可视化和自动化任务。
- 基于云的远程管理：当今先进的远程监控和管理系统（如 Digi Remote Manager®）可从部署的设备中收集数据，并提供整个网络的可视性和控制。基于云的平台可分析和管理数据，向关键人员发送警报，并实现远程设备的安全监控甚至带外管理。
到 2030 年，基于IoT 的资产跟踪和监控市场价值将达到 85 亿美元。2022 年至 2030 年期间，该市场的复合年增长率（CAGR）为 8.74%。这些数字表明，各行业采用IoT 技术改善资产管理和实时监控的趋势日益明显。
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资料来源资料来源：Precedence Research
预计到 2027 年，全球资产追踪器的数量将达到2.67 亿台。这一增长表明，制造、物流、运输和供应链管理领域的企业认识到了基于IoT 的跟踪解决方案的价值。
基于IoT 的资产管理和监控与传统系统有何不同？
IoT 设备改进了传统的资产管理方法。与传统解决方案相比，它提供了更多的功能。这些先进的智能解决方案将流程和工作流结合起来，创建了一个统一的战略系统。
它通过警报、实时数据分析和资产边缘控制提供有价值的商业智能。其他功能还包括实时可见性、预测性维护和自动化工作流程。
来源：BirlasoftBirlasoft
- 远程资产跟踪：IoT 的云技术可让员工远程访问资产。
- 资产健康和状态监测：IoT 通过分析健康指标和风险，帮助评估资产健康状况。这有助于采取预防措施和优化资产。
- 资产生命周期管理：IoT 使资产管理者能够跟踪其投资组合资产的整个生命周期，最大限度地提高盈利能力。
- 资产工作流程自动化：IoT 驱动的解决方案可自动执行重复性任务并加快工作流程。从而减少错误，提高团队生产力。
- 预测性资产维护：这包括使用IoT 数据来预测资产何时会出现故障。它使企业能够采取预防措施，减少停机和停工时间。系统通常使用以前资产性能评估的缓存数据来优化预测性维护计划。
除了优于传统系统之外，IoT 在资产管理方面还有更多优势，包括
1.实时资产监控：IoT 传感器可持续收集有关资产的使用情况、性能和健康状况的信息。资产管理者可以根据这些信息做出积极主动的决策，并迅速采取干预措施。
2.整体设备效率（OEE）：这是IoT 在资产管理方面的一大优势。OEE 衡量制造和生产中的设备和资产效率。它考虑了三个因素：可用性、性能和质量。
IoT 设备提供的实时资产性能、状态和使用数据可提高 OEE。
来源：BirlasoftBirlasoft
3.提高安保和安全：IoT 可帮助资产管理者实施访问控制和实时监控。IoT 设备还可以监控环境和安全参数，防止危险发生。
4.与资产管理系统集成：IoT 技术可与现有资产管理系统无缝集成，如计算机化维护管理系统（CMMS）或企业资产管理（EAM）软件。这种集成简化了数据管理，提高了资产可见性。
下表描述了IoT 资产管理IoT 关键绩效指标。
| 关键绩效指标 |
测量什么 |
IoT |
如何测量 |
| 资产利用率 |
% 时间资产被有效利用 |
通过减少空闲时间来提升 |
利用率仪表盘，运行时跟踪 |
| 停机时间 |
小时资产不可用 |
通过预测性维护减少 |
警报 + 维护日志 |
| 维护成本 |
维修及人工费用 |
通过转向主动服务实现削减 |
CMMS/EAM报告 |
| 损失/损耗 |
遗失或被盗资产 |
通过追踪和地理围栏技术实现减少 |
位置日志，差异审计 |
| 合规准备 |
审计的速度与准确性 |
通过自动化记录得到改进 |
自动化报告 + 传感器历史记录 |
资料来源资料来源
IoT-启用的资产管理和监控解决方案使用基于云的平台、数据分析、IoT 设备、传感器和连接性来提供实时的资产性能和状况洞察。
具体操作如下：
- IoT 设备和传感器：该解决方案包括在资产上安装IoT 设备和传感器，以监控温度、振动、位置、使用情况和其他参数。这些设备可以集成到资产中，也可以直接安装在资产上。
- 数据收集和传输：IoT 设备不断收集传感器数据。Wi-Fi、蓝牙、Zigbee 和蜂窝网络等无线技术将这些数据发送到中央云平台。
- 云平台：云平台可存储和处理设备数据。云平台是资产相关信息的集中存储库。例如，使用 Platform.sh 的开发人员可以轻松地在本地构建、测试和迭代应用程序，然后再将其发送到云平台。
- 数据分析和处理：高级分析工具和算法处理数据。这种分析可识别资产性能和健康模式、趋势、异常和问题。
- 实时监控和警报：利用云平台的实时监控功能，资产管理人员和操作人员可以随时随地访问资产状态、位置和性能指标。Chrome Headless等功能可自动与资产监控仪表板进行基于网络的交互。这简化了资产管理者的监控流程。
- 预测性维护：该解决方案通过分析历史数据和模式来预测资产维护。预测性维护可减少停机时间和意外故障，延长资产使用寿命。
- 资产可视化和报告：IoT 支持的解决方案可根据数据创建简单的仪表盘和报告。这些可视化为资产管理者提供了可行的见解。Drupal Headless等功能可让开发人员为IoT 设备创建实时数据可视化前端界面。
- 与企业系统集成：基于IoT 的资产管理解决方案可支持与企业资源规划 (ERP) 和计算机化维护管理系统 (CMMS) 等传统系统的集成，以创建资产相关数据的综合视图。
- 远程控制和自动化：支持IoT 的资产管理解决方案可让操作员远程调整设置、执行诊断或触发操作。
成功部署IoT 资产管理需要在连接性、数据管理和安全性方面进行周密规划。
连接性与网络选择
选择合适的连接方式取决于资产类型、地理位置及数据需求。蜂窝网络适用于移动或远程资产，而低功耗广域网技术则支持长距离、低功耗的应用场景。Wi-Fi和以太网则更适合固定式本地资产。随着资产组合的扩展，灵活可扩展的连接策略能确保长期可行性。
传感器选择与数据策略
并非所有资产都需要同等程度的监控。企业应识别哪些指标——如位置、温度、振动或使用时长——能带来最大价值。收集可操作数据而非冗余数据，有助于控制成本并简化分析流程。
与企业系统的集成
IoT 数据在与现有企业资产管理（EAM）、计算机化维护管理系统（CMMS）及企业资源规划（ERP）平台集成时最具价值。这种集成能够实现自动化工单处理、实时警报触发，并推动运营与维护团队基于数据进行决策。
安全与设备管理
IoT 解决方案必须包含强大的安全措施，例如加密通信、设备认证和安全的固件更新。集中式设备管理使组织能够监控设备健康状况、远程部署更新，并在数千台联网资产中保持合规性。
IoT 在各行业拥有众多应用场景，甚至涵盖智慧城市与智能建筑领域。以下用例展示了IoT 如何IoT 监控。通过实时监测，企业能够持续采集并传输资产数据，使团队在事件发生时即时掌握资产状态、位置及运行状况。
车队管理
IoT资产追踪系统可监控车辆位置、燃油消耗及驾驶员行为。这些数据能优化行驶路线、降低燃油成本、提升驾驶安全并增强车队运营效率。针对急刹车、超速行驶、长时间怠速或未经授权的车辆使用等情况的实时警报，帮助管理者快速处理问题并强化安全驾驶习惯。随着时间推移，这些洞察还能揭示不同路线和班次的车辆使用模式，从而支持更合理的车辆维护规划及车队规模优化。
仓库管理
IoT 可追踪仓库中的库存水平、货物流动及存储优化情况。这能有效防止缺货、降低库存成本并优化订单履行流程。通过实时掌握商品存储位置及流动速度，团队可缩短拣货时间、减少错放情况并提升整体准确率。这些洞察还能支持更智能的补货与布局决策，使企业在需求高峰期更轻松地扩展运营规模。
重型设备监控
重型机械上的IoT 可实时追踪设备位置与使用状态。这些信息有助于高效管理大型建筑或采矿车队。通过整合发动机运行时长、空转时间、燃油消耗及作业条件等遥测数据，团队能够主动安排维护计划，减少非计划停机时间。该系统还能识别哪些资产处于闲置状态、超负荷运转或需要重新部署，从而提升设备利用率，确保项目按时推进。
飞机维护
安装在飞机部件上的IoT 可监测设备健康状况和运行性能，实现预测性维护并减少停机时间。通过持续追踪振动、温度、压力和磨损等指标，维护团队能及早发现故障征兆，并在计划检修窗口期内及时处理问题。这既提升了机队可用性，又帮助航空公司降低维护成本，避免突发性紧急维修造成的运营中断。
制造业与工业运营
制造商IoT 监测设备健康状况、追踪利用率并实现预测性维护。通过持续收集振动、温度和运行时间数据，企业能够识别故障早期征兆并主动安排维护计划——从而减少计划外停机时间并延长资产使用寿命。
公用事业与能源基础设施
公用事业公司依托IoT 变电站、变压器、电表及现场设备等分布式资产。远程监控可实现更快速的故障检测，减少人工巡检需求，并支持预测性维护策略，从而提升服务可靠性并降低运营成本。
医疗保健与设施管理
医院和大型机构IoT 医疗设备、暖通空调系统及安全设备等关键资产。实时定位数据确保资产在需要时随时可用，而状态监测则有助于维持对法规和安全标准的合规性。
跟踪关键性能指标对于评估基于IoT 的资产管理解决方案至关重要。监控以下指标：
- 资产停机时间和正常运行时间：跟踪资产的运行时间（正常运行时间）和非正常运行时间（停机时间）。IoT-启用资产管理功能可减少停机时间，增加正常运行时间，提高资产利用率和生产率。
- 平均故障间隔时间（MTBF）：该指标计算资产故障之间的平均间隔时间。预测性维护和及时维修会延长平均故障间隔时间，而缩短平均故障间隔时间则表明资产存在健康和性能问题。
- 设备综合效率（OEE）：IoT资产管理应提升OEE，从而提高生产效率并减少浪费。
- 投资回报率（ROI）：计算IoT资产管理方案的财务影响。对比该方案的成本与其效益，例如降低维护成本、提高生产效率及延长资产使用寿命。
要最大限度地发挥IoT 的潜力，同时保护数据、资产和用户隐私，解决这些问题至关重要。
挑战：
- 互操作性：整合不同的IoT 设备和平台可能会造成通信和数据共享问题。
- 可扩展性：扩展IoT 部署以管理大量数据和设备既困难又耗费资源。
- 数据隐私：收集海量数据会引发对隐私、所有权和数据保护法规的担忧。
- 电源管理：IoT ，电源有限的设备需要高效的电源管理才能持续运行。
安全考虑因素：
- 数据安全：保护IoT 生成的数据免遭未经授权的访问和网络攻击，对数据的完整性和保密性至关重要。
- 设备安全：IoT 设备的强大验证和加密功能可防止未经授权的访问和控制。
- 固件更新：定期更新IoT 设备固件，以修复安全漏洞并防止漏洞利用。
- 网络安全：确保IoT 通信通道和网络安全，防止数据被盗和未经授权访问连接设备。
- 供应链安全：在整个供应链中保护IoT 设备和组件，防止篡改和恶意插入。
如今，像 Digi 这样值得信赖的供应商正在将先进的安全功能集成到IoT 解决方案中，并提供检测和挫败网络风险所需的关键监控和管理工具，确保部署设备的安全和最新状态。
Digi 提供全面的IoT 解决方案和服务，以支持您的IoT 资产管理需求：
以下是关于IoT管理的常见问题快速解答，涵盖应用场景、优势、挑战及实施最佳实践。
什么是资产管理？IoT 如何IoT 其效能？
资产管理是指在资产整个生命周期内对其进行追踪、维护和优化的过程，而IoT 通过实现实时可视化和自动化IoT 这一过程。
资产生命周期管理涵盖采购、部署、使用、维护及报废等环节。IoT 连接传感器和软件，持续采集资产状态、位置及使用数据，助力团队减少停机时间、提升利用率，并基于实时信息加速决策。
IoT 在资产监控与控制中发挥哪些作用？
IoT 通过传感器收集数据，经由网络安全传输，再通过边缘或云端处理实现数据可用性，从而实现对资产的监控。
主要组成部分包括
- 传感器与标签：GPS、温度、振动、湿度、蓝牙低功耗/实时定位系统
- 连接性：蜂窝网络（LTE/5G）、Wi-Fi、低功耗广域网（LPWAN）、以太网
- 边缘网关：本地过滤与缓冲，支持MQTT等协议
- 云平台：仪表盘、警报、分析与自动化
这些系统协同工作，能够实现实时监控、异常检测以及自动化工作流，例如维护警报或工作订单。
IoT 资产管理有哪些关键优势？
IoT 通过持续监测和预测性洞察，IoT 资产性能，降低运营风险，并减少维护成本。
常见的益处包括：
- 实时资产监控：状态、位置与运行状况的可视化管理
- 提升利用率：识别闲置资产并优化使用模式
- 预测性维护：及早发现问题，减少计划外停机时间
- 防损：追踪与地理围栏技术有效降低商品损耗与盗窃
- 更佳集成： IoT 可连接至企业资产管理（EAM）和计算机化维护管理系统（CMMS），实现报告与维护工作流的自动化。
企业在部署IoT资产管理时，必须考虑哪些挑战？
IoT资产管理部署面临的最大挑战在于连接性、数据质量、安全性和集成性——尤其是在跨多个分布式资产进行扩展时。
组织应规划：
- 远程或工业环境中的连接性限制
- 数据策略：收集恰当的数据（不过量），并将其转化为洞察
- 针对非联网设计的设备的遗留资产集成
- 安全与生命周期管理：加密、认证及空中下载更新
- 设备机队运营：大规模设备配置、健康状态监控及补丁更新
遵循IoT 指南和IEC 62443等标准及最佳实践可有效降低风险。此外，与Digi这类解决方案供应商合作——其提供集成安全、远程监控管理及专业服务的端到端解决方案，并能为规划与部署提供支持——有助于确保成功实施。
组织应如何着手IoT ？
从一个高价值用例开始，测量基准性能，并在证明投资回报率后进行扩展。
以下IoT 实施IoT 时应遵循的实用步骤：
- 选择具有高停机时间、合规风险或损失/损耗的优先资产
- 定义成功指标（停机时间小时数、利用率%、维护成本）
- 部署传感器及连接功能以监测关键参数（位置、温度、振动）
- 为运营团队设置仪表盘和警报
- 与EAM/CMMS集成以实现工单和资产记录的自动化
- 根据结果进行扩展和优化，逐步覆盖更多资产和工作流程
如何衡量IoT 管理的投资回报率？
投资回报率通常通过以下指标来衡量：减少停机时间、提高设备利用率、降低维护成本以及减少资产损失。
跟踪基准线和部署后指标，例如：
- 计划外停机时间（小时）
- 每项资产的维护成本
- 资产搜索时间
- 收缩/损耗率
- 平均故障间隔时间（MTBF）
IoT 改变了资产管理，帮助企业提高效率、减少停机时间并做出数据驱动的决策。IoT-基于实时跟踪、预测性维护和自动化的解决方案简化了工作流程。
随着IoT 市场的发展，资产管理应用程序也将随之增长，从而提高各行业的生产率并节约成本。然而，互操作性和安全问题需要精心规划和强有力的实施措施。
紧跟可能影响您战略的新兴趋势至关重要。例如，机器学习的发展可能会使人工智能驱动的IoT 系统进一步增强功能。
管理人员将能更轻松地提取实时见解，并将其应用于从医学到人工智能域名管理和投资等各个行业。(了解 .ai 域名）。
利用IoT 的潜力，同时应对这些挑战，将有助于企业在充满活力、相互关联的数字时代保持竞争力和可持续增长。
下一步工作
关于作者
格雷戈里-巴彻勒是该公司的增长营销副总裁。 Platform.sh该公司是一个统一的企业级平台，用于构建、运行和扩展网站和应用程序。他在技术领域拥有 20 多年的经验，曾就职于甲骨文、思科和 NTT 等公司，在市场营销和业务运营领域享有盛誉。业余时间，Gregory 喜欢陪伴家人、旅游和打高尔夫球。
编者注：本文最初发表于2023年12月，并于2026年1月进行了更新。