谁会在工业物联网(IIoT)上胜出

谁会在工业物联网(IIoT)上胜出,第1张

当许多非技术人员听到“物联网”(IoT)的时候,他们的眼睛变得呆滞,他们露出困倦或迷惑的表情。对那些在科技行业中的人来说,这是从两个方面看的——对一些人来说,这是一个巨大的炒作,但对另一些人来说,这是一个巨大的经济机会。商机,唯一的问题是“什么”和“什么时候”。

我已经把物联网(IoT)是“什么”分成了两个主要的领域,即人类物联网(人类物联网(HIoT))和工业物联网(IIoT)。

熟悉人类物联网(HIoT)的Nike FuelBand、FITTUS、Nest和RANVV,在工业物联网(IIoT)世界中连接商用HVAC和车队系统的情况也一样。例如Digi International、ELon + 209%梯队和飞思卡尔半导体公司都在大范围地追求这一空间。叶我在工业物联网(IIoT)上发表了一篇深刻的潜水论文,但是我会给你下面的删节版本。

工业物联网(IIoT)和人类物联网(HIoT)在未来几年的主要区别在于工业物联网(IIoT)将包含一个世纪以来存在的“棕色油田”基础设施,如商业锅炉和舰队跟踪,而人类物联网(HIoT)则是一组新的“绿色”服务和技术,它们必须构建INFREST结构随着它的成长。

工业物联网(IIoT)的设计需要对解决空间的深刻理解和连接几十年制造的系统的能力。工业物联网(IIoT)支持解决方案供应商,如Digi、Agelon和FiSele,它们在工业控制领域有扎实的根基。在用户体验(UX)和像Nest、FITBIT和RANVV这样的设备设计方面,EN的飞跃。“足够好”的概念不适用于工业界。

正如我们以前的物联网I(IoT)分割纸中提到的,工业物联网(IIoT)端点必须比人类物联网(HIoT)端点更健壮。如果不能生成和传输的数据用于分析,则嵌入在端点中的传感器没有多大帮助。我把这些集合点称为“网关”。

有许多向量可以用来测量端点的“鲁棒性”。下面的表格总结了这些向量:

· 产品生命周期:工业物联网(IIoT)产品有很长的产品周期, 产品通常必须在极端条件下运行, 例如在锅炉旁边, 在汽车和喷气引擎中, 浸泡在腐蚀性液体中, 位于沙漠、雨林、火山、高空等敌对的地理环境· 市场机会: 工业物联网(IIoT)使用布朗菲尔德来描述将超过一个世纪的在职机械和电气系统连接到互联网的机会, 因此可以提供新的基于云的服务和分析后端。认为100年老锅炉和暖通空调系统在高上升

· 解决方案集成: 在数十年的使用中安装和升级的系统系统 (如旧的暖通空调锅炉) 必须至少可以在许多级别的一个 (物理、电气、ABI、API 和网络协议接口) 上进行互 *** 作

· 安全: 诸如暖通空调和电源控制等工业系统必须是安全的, 以防止未经授权的访问和滥用有形基础设施。即使是像温度控制这样简单的特性也会影响深远的现实世界

· 人工交互: 工业物联网(IIoT)系统是基于规则的。因此 IIoT 数据流是不对称的, 主要是上游的, 从传感器到网关到云服务, 只有较小的控制反馈流回下游

· 可用性: 我们通过计数 "九" 来衡量可用性, 并查看每个可用级别上剩余的可用时间。四到五九通常被称为 "高可用性" (HA), 是您在 IIoT 世界中期望的

· 对 Internet 的访问: 工业物联网(IIoT) 系统无法承担对云的连续互联网访问。网络接口失败, 网络本身有时会失败, 外部干扰可能会暂时压倒通信信道的噪音, 并有效地切断连接等

· 对失败的响应: 由于组件和子系统的故障预期, 工业系统必须能够恢复故障。这些系统的设计, 以优雅和确定性的方式失败-一些拯救生命和健康, 如发电和医疗仪器, 其他节省金钱, 资源和时间, 如航空公司调度系统, 使他们可以重新启动修复后快速

· 网络拓扑: 工业物联网(IIoT) 终端设备通常被设计为与更广泛的社区结盟, 以便利用资源和实现更大规模的目标

· 物理连接: 网关应该是本地物理网络不可知的。工业物联网(IIoT) 使用任何物理网络最适合的: 双绞线、电力线、以太网、无线、蜂窝、卫星等

工业互联网的东西工业物联网(IIoT) 青睐的组件和解决方案供应商, 如数码, 梯队, 和飞思卡尔从工业控制世界谁拥有丰富的经验, 各种遗留的工业连接解决方案。这些供应商专门了解特定的工业使用模型, 然后创建领域专门知识, 将这些使用模型转换为传感器、执行器、控制逻辑、数据聚合、本地网络连接和服务层。他们在过去一个世纪建立的遗留工业设备方面积累了经验, 并在数十年的时间里与客户建立了信任。

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一、将真实的加工制造连接到工业40

如果使用了工业40技术,一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化,同时将产量提高10%,库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。

工业40是一场工业的革命,目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。

工业物联网(IIoT)设备要想创建工业40生产制造环境需要注意以下5个方面。

在工业40中,对机器工具或一组机器的 *** 作,应该允许使用诸如智能手机或平板电脑这样的智能设备进行简单的连接。

1分布式智能

这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中,加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴,而不是从一个中央处理单元(CPU)来处理所有的动作。

2快速连接

在决定应该使用现场总线的什么功能时,应该看一下生产平台是否支持例如OPC UA(来自于OPC基金会)这样的标准。消除不同供应商系统的障碍,而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。

3开放标准和系统

开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成,并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。

4实时数据整合

可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据,支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更,以实现产品满足特定客户需求的愿景。

5自适应性

科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。

二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行

工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备(从传感器到大规模控制系统)、数据和分析之间提供更好的连接性,Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据,分析有助于做出更明智的决策。

物联网主要包括4个基本元素实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接,以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息,其结果是让人们做出精明的决策。

关于智能工厂的3个思考

在决定实施工业40之前,要对智能工厂提出的3个问题是:

1你是否想要自动完成快速的产品转换,以及对市场需求的响应更好?

2你是否想通过识别出可以进行持续改进的区域来提升你的设备综合效率(OEE)以及生产总产量?

3你是否想要根除浪费,例如能源、原材料和闲置时间?

在确定和完善真实世界里智能工厂的目标之后,采用基于PC控制的硬件和软件有助于帮助你早日成功。

三、为什么要部署工业物联网?

因为在工业世界里普遍使用了联网的传感器而比商业的物联网(IoT)更加先进,这些传感器就是物联网里面的“物”。数以亿计的联网的有线及无线压力、液位、流量、温度、震动、声波、位置、分析仪表以及其他传感器被用于工业领域,而且每年以数百万台的速度增加,为工厂提供了更多的监控、分析和优化。

IIoT通过将传感器连接到分析和其他系统中,来自动提高性能、安全性、可靠性和能源效率,具体方式为:

1从传感器上采集数据比以往经济有效得多,因为传感器很多都是电池供电和无线通讯的

2使用大数据分析和其他技术将这些数据翻译成可以理解的信息。

3将这些可 *** 作的信息在正确的时间呈献给正确的人员,要么是工厂人员,要么是远程专家。

4如果工作人员采取了正确的 *** 作,将带来性能上的提升。

四、基于平台的工具克服了IIoT的复杂性

基于平台的方式提供了一种灵活的硬件架构,可以部署在许多不同的应用场合中,消除了硬件的复杂性,并让每一个新的问题基本上都成为软件方面的挑战。系统设计师选择的平台应该基于一个对信息技术(IT)友好的 *** 作系统(OS),这样它们可以安全地进行供给和配置,进而来正确地认证和授权用户维护系统的整体性,并让系统最大程度地可用。

五、基于数据的工业物联网

如果没有数据,就没有大数据、云和分析功能,也没有区别于物联网(IoT)的工业物联网(IIoT);PI北美组织的副总监Carl Henning说,IIoT中的“物”造就了IoT中的“物”。IIoT需要开放的标准,以太网和软件标准可以为控制和制定决策所需要的信息提供数据。

其中一部分)时,大多数人认为最有用的特性是实时功能。

六、优化布线是提升工业物联网性能的基石

通过将信息、自动化、以及运行在工业物联网上的生产系统之间不断融合,物联网正在积极地影响着未来的工业自动化,Softing 有限公司市场部副总裁Mark Knebusch指出。随着以太网速度越来越快,电缆系统的集成更加重要,而电缆的认证有助于提升工业网络的性能。

专家描述了用于工业物联网的标准软件栈可以集成到现代自动化系统中的方式。

在大型工业系统中,集成是一项越来越大的挑战。过去,工业系统集成主要集中在设备,网络和其他硬件物理层。大多数情况下,软件已配置并包含在特定设备中。

利用工业物联网及其无处不在的网络连接和虚拟化,系统集成挑战现在包括在物理层上运行的软件。

DDS是一种工业物联网连接标准,专门解决工业系统中不断增长的软件集成挑战。例如,DDS用于石油钻井平台自动化平台。这些平台的开发旨在通过集成钻机上的所有子系统并使用软件来驱动钻井过程,从而大大简化钻井过程。

自动化平台需要在控制和流程级别上增加分布式软件。一旦技术人员监控并控制了钻机上的泥浆泵子系统,并与运行其他子系统(如钻头)的其他技术人员协调。使用自动化平台,有一些计算节点运行管理两个子系统的软件应用程序。

这些应用程序需要以安全且可扩展的方式在数十个到数百个软件应用程序之间以高速率共享数据。这就是使用DDS(工业互联网联盟(IIC)建议的核心IIoT连接标准之一)已证明其价值的地方。
OPC UA是工业自动化中用于解决器件集成挑战的另一种IIC核心连接标准。OPC UA简化了需要在制造系统中连接的设备和控制器的配置。它还提供有助于解决应用程序和设备之间语义互 *** 作性的信息模型(如机床的MTConnext)。

未来的过程控制,楼宇自动化,石油钻井平台自动化等工业自动化系统将集成在软件和设备级别。集成DDS和OPC UA以支持这些需求是有意义的。

一种集成方法是基于对象管理组的标准使用OPC UA-DDS网关。DDS扮演核心总线的角色,简化了分布式软件应用程序的集成以及它们之间的数据和服务调用共享。

OPC UA设备和应用程序使用新标准化的OPC UA-DDS网关桥接到DDS数据总线。通过这种方法,可以在软件和设备级别集成具有OPC UA设备和应用程序的软件密集型工业自动化系统。

将来,通过将OPC UA的客户端 、服务器模型和域信息模型与DDS经过验证的发布与技术相结合,可以使用更紧密的集成,将DDS和OPC UA结合在一起。这种方法在DDS和OPC UA之上提供了一个API层,以更好地解决集成挑战。

它将扩展到数千个节点,消除对服务器的依赖,提供灵活的物理层实现并实现细粒度的安全性。

这两种集成方法中哪一种对特定的工业系统有意义取决于用例和整体系统要求。实际上,这两种方法可以根据需要在同一系统中使用。无论如何,将DDS的软件集成强度与OPC UA的设备集成强度相结合是一条充满希望的前进道路。

物联网与工业物联网、工业40的概念既有交集也有差异。物联网强调的是将生活和生产中一切硬件设备的连接;工业物联网是指在工业环境下,生产设备和产品的连接;工业40则涵盖整个制造生态系统。

随着工业化与信息化的深度融合,企业内部及企业间生产控制系统和生产管理系统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。

与物联网在消费行业的应用不同,物联网在工业领域的基础已经存在了几十年。如过程控制和自动化系统、工业化以太网连接和无线局域网(WALN)等系统已经在工厂运行多年,并接连可编程逻辑控制器(PLC)、无线传感器和射频识别技术标签(RFID)。但是在传统工业自动化环境下,一切都只是发生在工厂自己的系统里,从来没有与外部世界连接。

工业物联网相较于传统工业自动化有以下四个特点:

数据收集范围:工业物联网利用RFID、传感器、二维码等手段随时获取产品从生产到销售到最终用户使用各个阶段的信息数据,而传统工业自动化的数据采集往往局限于生产质检阶段。

互联传输:工业物联网利用专用网络与互联网相结合的方式,实时准确地传递物体信息,对网络依赖性更高,更强调数据交互。

智能处理:工业物联网综合利用云计算、云存储、模糊识别、神经网络等智能计算技术,对海量数据和信息进行分析和处理,并结合大数据技术,深入挖掘数据价值。

自组织与自维护:工业物联网的每个节点为整个系统提供自己处理获得的信息或决策数据,当某个节点失效或数据发生变化时,整个系统会自动根据逻辑关系做出相应调整。


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