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工業物聯網的前身后世

發布者不詳??來源:互聯網??發布時間:2017-09-27 17:17

物聯網進入與傳統產業深度融合發展的嶄新階段。未來10年內,全球物聯網將創造10多萬億美元的價值,約占全球經濟的1/10,并與城市管理、生產制造、汽車駕駛、能源環保等形成數個千億級規模以上的細分市場。

其中,工業制造領域的轉型升級成為工業物聯網發展的重要驅動力, 世界各國紛紛發布相關的戰略舉措,搶占新一輪發展戰略機遇。有分析認為,到2020年,工業物聯網在整體物聯網產業中的占比將達到25%,規模將突破4500億元。

本期筆者推薦來自中國電子技術標準化研究院的工業物聯網白皮書,深入挖掘物聯網在工業制造領域的應用前景,從終端和平臺兩大維度分析技術和產業現狀,介紹標準化工作進程并羅列創新用例。

工業物聯網的本質和六大典型特征

隨著物聯網技術的快速發展,中國制造2025、美國先進制造伙伴計劃、德國工業4.0等一系列國家戰略的提出和實施,在此背景下, 工業物聯網應運而生,可以說是智能制造的基石(支撐級技術體系), 成為全球工業體系智能化變革的重要推手。

中國電子技術標準化研究院指出:工業物聯網即通過工業資源的網絡互連、數據互通和系統互操作, 實現制造原料的靈活配置、制造過程的按需執行、 制造工藝的合理優化和制造環境的快速適應, 達到資源的高效利用,從而構建服務驅動型的新工業生態體系。

用工業物聯網改造傳統產業,將對企業的生產、 經營和管理模式帶來深刻變革,提高生產制造效率,提升產業的經濟附加值,實現節能減排,有力推動我國經濟發展方式由生產驅動向創新驅動的轉變,促進我國產業結構的調整。

當前我國工業物聯網由政府引領轉向應用需求為主導,企業開始應用工業物聯網解決自身所面臨的實際問題, 比如:
1、通過傳感器儀器儀表實時監控生產設備、原材料、在制品及工作人員的狀態,實現制造過程的智能執行, 提高生產效率和產品質量;
2、通過RFID等識到技術建設智能倉儲, 并與生產過程進行聯接,提高制造原料的高效配置;
3、耐用性的設備產品通過感知于段獲取數據實現預測性預警、遠程維護等服務,提高設備產品的附加值。
工業物聯網在工業制造領域各環節的深入應用, 有助于改善產能過剩、 成本壓力增加等諸多困境。
工業物聯網的實施一般包括四個實施階段:
1、智能的感知控制階段
即利用基于末端的智能感知技術(傳感器、REID、無線傳感網絡等)隨時、 隨地進行工業數據的采集和設備控制的智能化;
2、全面的互聯互通階段
通過多種通信網絡互聯互通手段(工業網關、短距離無線通信、低功耗廣域網和OPC UA等)整合信息化共性技術和行業特征,將采集到的數據實時、安全、高效地傳遞出去;
3、深度的數據應用階段
即利用云計算、 大數據等相關技術,對數據進行建模、 分析和優化,實現多源異構數據的深度開發應用,從數據倉庫中提取隱藏的預測性信息,挖掘出數據間潛在的關系,快速而準確地找出有價值的信息,有效提高系統的決策支持能力;
4、創新的服務模式階段
主要利用信息管理、智能終端和平臺集成等技術,提供定制服務、增值服務、運維服務、升級服務、培訓服務、咨詢服務和實施服務等方面,廣泛應用于智能工廠、智能交通、工藝流程再造、環境監測、遠程維護、設備租賃等物聯網應用示范領域,全方位構建工業物聯網創新的服務模式生態圈,提升產業價值,優化服務資源。
工業物聯網技術體系主要以下四塊:
1、感知控制技術
主要包括傳感器(測量或感知特定物體的狀態和變化,并轉化為可傳輸、可處理、可存儲的電子信號或其他形式的信息)、射頻識別(非接觸自動識別技術)、多媒體、工業控制(SCADA系統、DCS和PLC)等, 是工業物聯網部署實施的核心;
2、網絡通信技術
三大主流技術是工業以太網、短距離無線通信技術、低功耗廣域網,核心技術包括時間同步、確定性調度、跳信道、路由和安全技術等,可以使得工業傳感器的布線成本大大降低,有利于傳感器功能的擴展, 是工業物聯網互聯互通的基礎;
3、信息處理技術
主要包括數據清洗、 數據分析、數據建模和數據存儲等,為工業物聯網應用的提供支撐;
4、安全管理技術
包括加密認證、防火墻、入侵檢測等,是工業物聯網部署的關鍵。
目前,工業物聯網的發展趨勢為:
1、終端智能化
包括底層傳感器設備自身向著微型化和智能化的方向發展,以及工業控制系統的開放逐漸擴大,使得工業控制系統與各種業務系統的協作成為可能;
2、聯接泛在化
工業控制通信網絡經歷了現場總線、工業以太網和工業無線等多種工業通信網絡技術,將監控設備與系統, 同生產現場的各種傳感器、 變送器、執行器、 伺服驅動器、運動控制器,甚至CNC數控機床、工業機器人和成套生產線等生產裝備連接起來;
3、計算邊緣化
數據不用再傳到遙遠的云端,更適合實時的數據分析和智能化處理,具有安全、快捷、易于管理等優勢, 能更好地支撐本地業務的實時智能化處理與執行, 滿足網絡的實時需求;
4、網絡扁平化
使信息在真實世界和虛擬空間之間智能化流動,實現對生產制造的實時控制、精確管 理和科學決策進行了大量的研究與探索。
5、服務平臺化
提升連接靈活、擴展用戶規模、增強數據的安全性、應用開發的簡易友好,根據用戶實際需求提供設備遠程管理、預防性維護和故障診斷等服務。

隨著工業4.0及智能制造等類似概念的推出, 全球的傳感器市場空間再 次被擴寬。據預測, 2016年至2021年,傳感器的復合年增長率預計為11%,到2021年市場規模將達到1906億美元。

目前,全球傳感器市場主要由美國、 日本、德國的相關企業占主導, 比如MEAS傳感器公司、霍尼韋爾公司、凱勒公司、艾默生電氣公司、通用公司等, 不過亞太地區的傳感器市場也呈現出快速增長的趨勢。

近年來, 我國在傳感器相關產業加入投入, 提高國有傳感器及儀器儀表的占有率,尤其是高端傳感器品種的市場占有率,目前國內的傳感器及儀器儀表企業以沈陽儀表科學研究院、深圳清華大學研究院、 河南漢威電子等一定的業績。為代表目前取得了一定的業績。

工業控制是對工業過程實現檢測、控制、優化、調度、管理和決策為目的, 主要是以PLC、DCS等產品形式體現。

目前,PLC市場可以分成美國(A-B公司、通用電氣公司、莫迪康公司等)、歐洲(德國的西門子、AEG和法國的TE)、和日韓(日本的三菱、歐姆龍、松下、富士等,以及韓國的三星、LG)等三個流派,占有主要的市場份額。我國的PLC仍以國外產品為主, 國內PLC 生產廠家在產品數量和生產規模的還有待于提高。

DCS生產廠家主要集中在美國、 日本、德國等。國外產品(如Honeywell和橫河公司)在我國DCS市場有一定占有率。 不過近年來國產DCS的市場占有份額也在飛速提升,我國涌現出一批DCS產品優秀企業, 如北京和利時、 上海新華、 浙大中控、浙江威盛、航天測控、電科院以及北京康拓集團等。

工業領域巨頭的平臺布局十分積極,包括西門子的MindSphere、通用電氣的Predix、菲尼克斯電氣的ProfiCloud,以及國內三重工的根云、海爾的COSMOPlat、徐工工業云、航天科工的INDICS等。

與此同時,IT巨頭也在借助其云平臺的優勢,通過聯合上下游企業,布局工業物聯網產業生態。如微軟的Azure、亞馬遜的AWS、IBM的Watson、SAP的HANA。 國內的百度、阿里、京東和騰訊也都推出面向工業物聯網的平臺。

除了獨立布局,展開優勢互補合作,擴展生態圈也是一種主流的平臺布局方式。比如2016年GE宣布Predix登陸微軟Azure云平臺;2017年ABB宣布依托于微軟Azure平臺提供工業云服務, 與IBM在工業數據計算和分析方面開展合作;西門子也表示MindSphere在云服務方面已跟亞馬遜AWS、微軟和SAP開展合作。

技術和產業發展的推動下,國內外巳開展的工業物聯網標準化工作,包括傳感器及儀器儀表的標準、控制類標準(DCS編程語言和接口方面的標準有待制定)、工業以太網標準(互聯互通)、工業無線網絡標準(鏈接泛在化)、信息集成標準、信息安全標準等。
 
 
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