如何假装很懂工业物联网?

消费物联网一词很少被提及,产品却深入人心。他的同胞兄弟工业物联网常常被提起,但由于不直接面向消费者,且概念复杂难懂,逻辑不容易理顺,“真理”只掌握在少数人手中。

一方面是难懂,另一方面又被纷纷看好。IDC2017年物联网的投资支出预测,全球在2020年之前准备投资的三大行业都是工业物联网市场的一部分。赛迪顾问数据,2016年中国工业物联网市场规模为1896亿元。到2020年,工业物联网在中国整体物联网产业中占比将达到25%,规模突破4500亿元。

究竟“工业物联网”为何物,如何快速的理清行业脉络,建立起知识框架,这正是本文所要讲的。

一、怎么来的?

在过去的二百多年中,发生了三次工业革命,目前,我们正处于第四次,也被称之为工业4.0。

工业革命的演进

工业1.0:瓦特发明了蒸汽机,由此迎来机械制造时代。

工业2.0:电力的普及,实现了产品的大规模生产。

工业3.0:集成电路的应用,实现自动化生产。

工业4.0概念是德国政府于2013年率先提出,并上升为国家战略。

与之前的三次革命不同,工业4.0不是由一个发明,如蒸汽动力或集成电路,而是技术进步的融合,是实体物理世界与虚拟网络世界融合的时代。它包括3D打印、虚拟现实和云计算等。

物联网、工业4.0等概念既有交集也有差异。随着工业化与信息化的深度融合,企业内部互联互通的需求渐增,通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈,工业物联网(简称IIoT,IndustrialInternetofThings)应运而生。

工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成数据终端,全方位采集底层基础数据,并进行更深层面的数据分析与挖掘,从而提高效率、优化运营。

当然,工业物联网是一个渐进发展成熟的过程,在实施中包括四个阶段:

1、智能的感知控制阶段

即利用基于末端的智能感知技术,如传感器、REID、无线传感网络等,随时、随地进行工业数据的采集和设备控制的智能化。

2、全面的互联互通阶段

通过多种通信网络互联互通手段,如工业网关、短距离无线通信、低功耗广域网和OPCUA等,整合信息化共性技术和行业特征,将采集到的数据实时、准确地传递出去。

3、深度的数据应用阶段

4、创新的服务模式阶段

利用信息管理、智能终端和平台集成等技术,提供定制服务、增值服务、运维服务、升级服务、培训服务、咨询服务和实施服务等方面,实现传统工业智能化改造,提升产业价值,优化服务资源和激发产业创新。

工业物联网的实施阶段全景图

二、要用哪些技术?

从系统的角度看,工业物联网的构成模型、各功能模块中主要实体以及模块间的关系。

原料、机器设备、环境、作业工人等对象被感知控制域的传感器、标签所感知、识别和控制,在其生产、加工、运输、流通、销售等各个环节的信息被获取。采集的数据最终传送给服务提供域,从而实现远程监控、能源管理、安全生产等服务。

工业物联网所需用到的关键技术主要有4大块。

工业物联网技术体系

技术并非一成不变,而是向前发展的,目前,工业物联网的技术正在朝5个方向发展。

1、终端智能化

包括底层传感器设备自身向着微型化和智能化的方向发展,以及工业控制系统的开放逐渐扩大,使得工业控制系统与各种业务系统的协作成为可能。

2、联接泛在化

工业控制通信网络经历了现场总线、工业以太网和工业无线等多种工业通信网络技术,将监控设备与系统,同生产现场的各种传感器、变送器、执行器、伺服驱动器、运动控制器,甚至CNC数控机床、工业机器人和成套生产线等生产装备连接起来。

3、计算边缘化

数据不用再传到遥远的云端,更适合实时的数据分析和智能化处理,具有安全、快捷、易于管理等优势,能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行,满足网络的实时需求。

4、网络扁平化

工业物联网的体系架构正在简化,系统性能将得到进一步提升的同时降低软件维护成本。建立网络扁平化技术体系,使信息在真实世界和虚拟空间之间智能化流动,实现对生产制造的实时控制、精确管理和科学决策。

5、服务平台化

工业物联网平台面临着连接设备量巨大、应用环境复杂、用户多元化等问题。提升连接灵活、扩展用户规模、应用开发的简易友好,根据用户实际需求提供设备远程管理、预防性维护和故障诊断等服务。

三、跟谁有关?

工业物联网的主要玩家分有传感器厂商、工业控制企业以及平台。

全球传感器市场已在:最全!全球智能传感器产业链企业名录一文中作过介绍,因此不再重复。

工业控制

工业控制是对工业过程实现检测、控制、优化、调度、管理和决策为目的,主要是以PLC、DCS等产品形式体现。

PLC:可编程逻辑控制器

DCS是一个控制"系统",而PLC只是一种控制"装置",两者是"系统"与"装置"的区别。系统可以实现任何装置的功能与协调,从原理上装置可以组成系统。

目前,PLC市场可以分成美国、欧洲和日本等三个流派,并占有主要的市场份额。中国的PLC仍以国外产品为主,国内PLC生产厂家在产品数量和生产规模的还有待于提高。

主要厂商有:

美国:A-B公司、通用电气、莫迪康等;

欧洲:德国西门子、德国AEG、法国TE等;

日本:三菱、欧姆龙、松下、富士等。

DCS生产厂家主要集中在美国、日本、德国等。国外DCS产品在中国有一定占有率。不过近年来国产DCS的市场占有份额也在飞速提升,中国涌现出一批DCS产品优秀企业,不仅品种数量大幅度增加,而且产品技术水平已经达到或接近国际先进水平。

国外:Honeywell、横河公司等。

国内:北京和利时、上海新华、浙大中控、浙江威盛、航天测控、电科院以及北京康拓集团等。

平台

工业领域巨头的平台布局十分积极,包括西门子的MindSphere、通用电气的Predix、菲尼克斯电气的ProfiCloud,以及国内三重工的根云、海尔的COSMOPlat、徐工工业云、航天科工的INDICS等。

与此同时,IT巨头也在借助其云平台的优势,通过联合上下游企业,布局工业物联网产业生态。如微软的Azure、亚马逊的AWS、IBM的Watson、SAP的HANA。国内的百度、阿里、京东和腾讯也都推出面向工业物联网的平台。

除了独立布局,展开优势互补合作,扩展生态圈也是一种主流的平台布局方式。比如2016年GE宣布Predix登陆微软Azure云平台;2017年ABB宣布依托于微软Azure平台提供工业云服务,与IBM在工业数据计算和分析方面开展合作;西门子也表示MindSphere在云服务方面已跟亚马逊AWS、微软和SAP开展合作。

四、应用案例

创新保险模式

三一重工是中国最大、全球第五的工程机械制造商。其设备价值不菲,售价动辄几十万上百万元。由于工程机械车辆在施工过程中所面临的施工风险相对较高,因此通常会以购买保险的方式转嫁风险,但保险公司往往对情况了解是有限的。

树根互联的"根云"平台,联合久隆保险和三一重工,聚合装备制造、工业互联网及金融三方面的人才和技术,首次探索和尝试"装备+数据+保险"的闭环商业模式,共同对三一装备的物联网数据及企业运营数据进行深度挖掘与应用,研发基于物联网的保险产品,发掘工业大数据的金融价值,探索工业大数据创新性商业模式。

通过基于设备的数据对损失概率进行预测,在设备定价中将每一台设备运行数据(工况数据)作为定价变量来考虑,可以对每台单独设备提供更加准确、公允、动态的定价,帮助保险公司进行风险选择与精准定价。

生产工艺优化

宝钢集团被称为中国改革开放的产物,1978年"十一届三中全会"闭幕的第二天,就在中国上海北翼长江之畔打下第一根桩。经过30多年发展,宝钢已成为中国最大的钢铁联合企业。但宝钢的磨辑间标准化工艺流程存在劳动效率低、安全风险高、质量波动大、环保效果差等问题。

宝钢通过工业互联网、射频识别、信息交互、智能控制等技术,实现了对轧辊全生命周期管理。

通过智能化的感知、人机交互、决策和执行等技术,将信息技术和智能技术与装备制造过程技术深度融合、集成,打造了无人化自动磨辊间提高了智能制造的水平。大大提高了轧线供辑能力,避免了安全风险,降低了生产成本,提高了环保节能水平。

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