物联网设备的分类及未来发展中存在的问题有哪些?

物联网设备的分类及未来发展中存在的问题有哪些?,第1张

物联网设备是指能够进行网络无线连接并且具有数据传输功能的设备。物联网将传统的互联网设备连接扩展到物理设备和物品之间的连接,通过传感器将数据传达给相关用户。物联网设备可以分为三大类:消费类物联网设备、工业类物联网设备和企业类物联网设备。

消费类物联网设备包括智能家居、智能电器、智能玩具和智能可穿戴设备等。例如在智能家居中,设备可以感应到人的存在,当一个人回家时,温度调节设备已经调节好室内温度,照明设备自动打开,且达到一个适合的亮度,扫地机器人也可以自动启动进行卫生清洁工作,提高了人们的生活质量。

工业类物联网设备主要用在工厂和其他的工业场所。大部分的工业物联网设备是用来监视生产线和制造过程,传感器将数据传输到监视系统,可以保证生产流程的正常运行,还可以预测更换零部件的时间,保证生产的顺利进行。如果发生故障,系统可以及时通知技术人员故障问题以及解决方案,为生产节约了时间。

企业类物联网设备的种类是多样的,主要用于维护设施和提高企业运营效率。例如智能设备可以帮助企业举行会议,会议室中的智能传感器可以帮助安排会议可用的房间,选择房间的大小和类型,当举行会议时可以自行调节温度和适合的灯光等。

如今安全问题是阻碍物联网设备发展的一大阻力,由于现在的物联网设备都需要接入网络,那么设备就会处在一个开放的环境中,如果受到网络病毒和黑客的攻击,造成数据的损失,可能会造成生命和财产的损失,这让用户对物联网设备的使用产生了顾虑。沐渥 科技 认为在物联网的发展中,我们可以通过加快技术更新力度、进行多重可靠的身份认证、完善的加密措施、网路环境的净化和多层次的防御措施来保护物联网设备的安全。

如今,超过250亿台“物体”连接到互联网上,预计到2025年,这个数字将翻一番。工业物联网(IIoT)以一种爆炸式的方式迅速发展。工业物联网(IIoT)设备、标准和通信协议的激增,使得对IIoT的有效管理变得非常具有挑战性。

如何定义工业物联网 (IIoT) 平台?

工业物联网平台 是一种工业物联网软件,它使组织能够安全地管理工业物联网生态系统中所有连接的人、系统和对象。

在界定工业物联网平台时,我们应该认识到,物联网已经创造了一个新的整合水平。随着成千上万的工业物联网设备接入网络,企业需要管理比以往更多的端点。然而,这不是一个简单的设备问题,工业物联网实际上是一个由人、系统和对象组成的数字生态系统。这就需要一个工业物联网平台来安全有效地管理生态系统的每一个元素。

工业物联网平台有哪些不同类型?

虽然工业物联网平台研发的初衷是对工业物联网的设备和数据进行管理和控制,但为了适应不同的用例,已经开发了许多不同类型的平台。事实上,工业物联网平台很难分类,反而工业物联网平台供应商正在改进其平台产品,以满足客户需求和特定的业务需求。

工业物联网平台将提供不同的功能组合,包括工业物联网的端点管理和连接、物联网数据的采集、接收和处理、数据的可视化和分析,以及将物联网数据集成到业务流程和工作流中。在比较不同类型的平台时,应根据组织的业务需求和特定的IT基础设施,并将其与工业物联网的解决方案相匹配。

工业物联网平台应该具备哪些特点?

因此,最好的工业物联网平台因组织而异,单个平台功能集无法为每个用例提供足够的解决方案。但是,任何一个工业物联网平台都应该具备以下特点:

安全

安全性是工业物联网平台的核心,它不仅可以保护所有物联网端点免受外部网络攻击,还可以处理来自组织内部的潜在恶意活动。

连接性

每一个工业物联网设备都必须快速、安全地进行配置,并对其生命周期的所有阶段进行管理,包括在设备配置、注册、激活、挂起、未挂起、删除和按需重置时对其进行跟踪和授权。

集成

集成是工业物联网面临的最大挑战之一。工业物联网平台允许物联网设备与不同的企业应用、云服务、移动应用和传统系统无缝、安全地连接和共享信息。

识别

工业物联网平台可以支持最广泛的物联网设备。无论在工业物联网架构中的任何地方,都能自动感知物联网设备的存在,建立安全连接,并能快速建立设备凭据,或在需要时自动分配。

分析

物联网设备大大增加了组织中的数据量。分析工业物联网应该是工业物联网平台最强大的功能之一。它可以对工业物联网数据进行适当的可视化和分析,为改进数据驱动的决策提供实际的见解。

管理多个工业物联网传感器很简单,但如今,企业拥有数十万台工业物联网设备来执行遍及组织内部的众多任务。工业物联网设备有多种形状和尺寸,没有通用的工业物联网标准或连接方式。管理一个工业物联网网络意味着能够监控一系列异构的工业物联网设备。

如今,工业物联网(IIoT)平台为工业物联网在几乎所有行业的快速发展提供了解决方案。工业物联网平台能够将设备和企业应用软件完美融合,使数据在互联的人、系统和对象之间无缝、安全地流动。

下一代工业革命逐步逼近,我们将如何应用融会贯通新的功能?工业40将由自动化进步支持,工业物联网和基于电脑的控制器转型就是明显的例子。
工业40比前面3次工业革命来势更加迅猛,变革的速度更快,影响也更深远更彻底。
IP通讯的智能设备已经逐步主导工业版图。
工业物联网概念性元素之一就是使设备与设备之间的通讯(M2M:Machine to Machine)成为可能。对很多工业用户来讲,M2M并不新奇。在过去的几十年里,炼油厂就可以使成千上万个设备与控制系统沟通。M2M的新奇之处在于,设备变得更加智能,通过IP通讯,交换的信息也更加丰富。每个设备都有自己的IP地址,所以任何人在任何地方都可以通过互联网与这个设备联通。用户对这个功能的影响力的理解才逐步开始。
为什么数字化如此重要?
制造业的设备,无论是用于加工还是工厂自动化,在他们的测量能力、如何监控自身状态与如何沟通的本质上都变得更加智能。传统的哑巴式压力传感器或近距离传感器 (proximity sensor)把压力或距离读数转化为模拟信号,仅此而已。他们或许能代表M2M通讯,但是只是粗糙的原型。缺陷诸多的模拟通讯,正在被数字化迅速取代。其中的效果就好比智能手机取代原始的两个罐头盒加一根绳子构成的电话机。
精密的设备需要精密的控制器来发挥最大效用。一二十年前的一台PLC可以读取I/O数据并按步骤 *** 作。然而,今天的制造业的要求远不止如此。今天的控制器必须能够处理运行数字工厂所需的控制功能。新一代控制器的兴起,结合了世界上最好的PLC的功能与电脑的多功能性。
设备和控制器的强大结合
新一代设备和控制器的结合帮助我们开设基于信息物理系统的数字化工厂。尽管电脑在上个世纪70年代就已经用于车间,但是电脑所能做的事情却发生了天翻地覆的变化。早期的PLC并不比之前的继电器好很多,但是PLC所能控制的事情随着技术发展和人们的创新思维的发展也日新月异。
传统的工业机器人只是被程序设定每天做单一重复的事情。但是随着网络物理概念的发展,机器人和它的控制器被编程,可以根据当前状况而独立判断下一步要做什么反应。举一个简单的例子,传送机可以输送各种瓶子到封口机,这些瓶子的基本形状相似,但是总共有5种颜色,每种颜色的瓶子需要对应该种颜色的封口。信息物理系统可以观察瓶子,并指令机器人抓取对应颜色的封口拧紧瓶子。机器人能做的还可以更多。
该信息物理系统还可以判断瓶子是否变形、是否贴了标签以及注入液体水平是否正确。使用一组智能传感器的信息,同一台机器人可以抓取不合格的瓶子移出产线。该系统可以经过编程“思考”所有可能发生的状况,并合理应对。
智能应用的智能控制器
有创造力的用户在创造新的方法帮助制造系统在更加复杂的应用里实施更加复杂的功能。由于各种 *** 作和现场设备繁多,新的基于电脑的控制器是信息物理系统的关键之处。一种控制器可能会同时用于压力和流量传感器、机器视觉摄像机、条形码阅读器、马达驱动、阀门驱动装置、机器人以及其他各种设备。
以上提到的那些设备可能依赖从模拟电流环到工业以太网的多种通讯协议。这种系统的速度依赖更快的协议转换,因此每个设备可以兼容合作,支持生产。而且,所有那些设备可以发送诊断信息到中央控制处以供评估,比如发送信息到人类 *** 作员或者维修部门,这些信息可能包括视觉摄像机上的LED灯要烧坏了,或者设备机柜冷却风扇被灰尘堵塞了等。这些预防性的维修能力预防生产时的故障或停机的可能性。
展望未来
所有这些元素——智能设备、基于电脑的控制器、信息物理系统和互联网通讯——正在相互结合支持工业40和目前的数字制造革命。
产品设计者将在电脑上开发新产品,包括所有的零部件。设计平台将需要理解每个零件的特性、结构材料和制造过程。
一件产品可能涉及注塑塑料零件、机械金属部件以及其他金属粉末或添加处理。系统会“考虑”所有这些元素如何相关,以及如何联系起来、每个元素是否结构完整,经过预设的处理是否可以被有效构建并组装。
设计平台下一步将决定生产和最终组装需要什么,目前的生产设施是够足够完成生产的任务,某个零件是否需要调整,是否需要创造新的生产线等问题。设计的结构将会是非常清晰详细的蓝图,解决产品如何生产包括降成本和提高生产率的问题。
一旦开始生产,所有开发服务程序的信息将完整呈现,在产品的整个生命周期里支持这个产品。产品和产品的制造流程都使用兼容软件虚拟设计而成,生产设施也可以使用生产设备、控制器和软件构建。
制造车间
如此设计的生产设施将达到前所未有的集成程度。每个设备(细化到每个传感器和驱动器)都将使用IP通讯,每个设备都有自己的IP地址。任何经过授权的人都可以在任何地方通过互联网访问设备,获得诊断和生产相关的信息。
通过输送到维修程序的诊断信息,生产将会达到高度稳定水平,意外状况将成为过去时。制造系统将无缝集成,并受周全的网络安全战略保护。多家分公司的企业在任何地方都可以共享信息。
实现以上描述的智能制造系统的技术很多已经被研发出来了。运行于工业电脑的产品设计软件主导创造设计,同样的平台可以启动和控制制造设施。最后我们需要的元素就是可以通过工业以太网通讯的工业传感器和驱动器。一大批工业传感器和驱动器已经设计出来,还有更多的正在设计当中。工业40所需的技术元素已经万事俱备,现在制造商只需要具备想象力和创造力来运用它。

​在2018年底,曾经构思了系列文章从自动化理论看工业互联网,原计划写三部分内容:介绍自动化理论在日常生活中的应用(以第五项修炼介绍)、自动化理论在供应链管理中的应用、自动化理论在物联网中的应用。

但于2019年初加入SAP后,一直忙于学习SAP丰富的知识,这系列的文章就中断了,但一直还是想写一写我是如何利用自动化理论学物联网的。

自动化理论中,最重要的就是闭环控制,大部分内容讨论的是通过闭环控制,实现自动控制系统的稳定性。看一下闭环控制原理:

在这个图中,被控对象是控制目标。而控制器、执行器和传感器都是为了实现被控对象能够达到控制目标。因而自动化原理中最核心的是 控制器 执行器 传感器

在拿一张物联网的架构图,我学习物联网的时候,最早用的是IBM的一张原理图:

这张图中,物联网的架构中,包括感知与识别, 控制与管理,模型与分析。

其中感知与识别对应着 传感器 ,控制与管理对应着 执行器 ,模型与分析对应着 控制器

物联网的架构完全可以对应上控制原理的基本架构。

物联网的架构与自动控制原理有很多相似之处,但物联网相对于自动化设备要复杂:

1、早期自动化应用于设备处传感器、控制器、执行器都是控制单一设备,不需要识别被控设备。但是物联网系统管理的设备多,对设备管理时,需要识别设备,因而物联网需要有识别功能,可以是通过ID识别,也可以通过IP识别。

2、早期自动化都是本地执行有了DCS之后,才有集中管理,分散控制的,所以控制器相对简单。但是物联网需要将信息集中处理,大大增加了复杂度:需要网络支持,需要人工智能技术来实现控制功能,考虑多个设备之间的联动关系。所以物联网相对于自动化原理,复杂性大部分体现在控制器上。现在集中讨论的大数据、智能分析、人工智能、机器学习,通讯协议、通讯网络,所有的目标都是为了实现控制器的功能。

3、物联网在控制器人工智能、大数据分析等应用还不完善,可以直接控制设备非常少,现在物联网的执行器,还是通过事件触发,交由人来处理。因而物联网通过事件驱动的模式会比较普遍:如果未发生异常,不需要人来处理,发生异常会抛事件来让人处理。随着智能技术的发展控制器完善,执行器将越来越多的自动处理。

以上分享的自动化原理,都是早期控制单个设备的原理。自动化应用也在不断完善。比如发展出DCS系统:集散控制系统。其原理是集中管理,分散控制。

设备的控制,还是通过控制回路实现;但对控制设备的管理则集中到中控室,控制回路中的传感器信息上传到中控室,集中监控;对设备控制参数,也可以通过中控室来控制。

可以简单理解为: DCS系统是一个企业内使用的物联网简单系统 。如果将DCS管理的设备实现跨企业的集中管理,同时利用数据实现智能化,就是物联网系统。

在2013年参观陕鼓集团时,他们演示的旋转控制设备远程监控系统,是非常典型的物联网应用,陕鼓的这套系统,就是借鉴了DCS原理实现的。

本文是从自动控制原理看工业互联网系列的第六篇。

       工业物联网是一个快速发展的行业,占全球物联网支出的最大份额。据IDC和SAP称,2019年,全球60%的制造商使用连网设备产生的数据来分析流程并确定决策。他们不仅可以监控制造过程中的复杂流程,还可以实现这些流程的自动化,为管理者提供了更详尽的细节。
工业物联网平台的基本功能:

具备:监控大屏、设备地图、系统统计、设备监控、实时数据及曲线、Web组态、故障报警管理、数据报表、远程控制、视频监控、角色管理、人员管理、设备管理、空间管理。

1 数据远程监控: 可以通过网页或者手机APP实现设备数据监控,第一时间了解设备运行状态、修改参数等;

2 设备报警推送: 可以通过短信报警、微信报警、APP报警推送等方式,推送设备故障状信息态,及时掌握设备运行状态;

3 云组态: 通过电脑web网页、手机网页和手机APP直接查看设备的组态画面或数据列表;

4 视频监控: 集成视频监控功能,实现数据和视频的同步显示,实时监控工业现场画面;

5 数据采集存储与分析: 通过对底层设备采集的数据进行合理分类并进行数据存储的优化,实现海量数据的快速检索,同时提供面向企业经营的决策分析,为设备的有效利用提供支撑。

6 用户项目权限管理: 管理者可根据实际应用创建账号,前台可查看的设备组态,后台可对所有的设备、数据、用户进行管理。

    工业物联网平台将提供不同的功能组合,包括工业物联网端点管理与连接性,物联网数据的捕获、摄取与处理,数据的可视化与分析,以及将物联网数据整合到业务流程和工作流程中。


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