关于工业物联网的深度思考

工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。

所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。

思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。

首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。

作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。

总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：

1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；

2、MCU的发展使得计算能力快速提升；

3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；

4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；

工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。

通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：

1、使用设备开放的协议；

2、使用设备自带的传感器；

3、添加新的传感器；

4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；

其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。

所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；

在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：

1、传感级；

2、设备级；

3、产线级；

4、车间级；

5、企业级；

也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。

总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：

1、期望获得什么结果？

2、期望用什么方式获得想要的结果？

3、需要信息基础提供什么？

4、工业物联网是否能够获得这些信息？

5、工业物联网如何获得这些信息？

6、获得这些信息的性价比如何？

7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？

8、落地实施。

工业大数据开启新时代 七大应用分析

工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。

1加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。

5产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

6生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集（MES/DCS）及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

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1高速公路自动收费及交通管理
高速公路自动收费系统是RFID技术最成功的应用之一。目前中国的高速公路发展非常快，地区经济发展的先决条件就是有便利的交通条件，而高速公路收费却存在一些问题，一是交通堵塞，收费站口，许多车辆要停车排队，成为交通瓶颈问题；二是少数不法的收费员贪污路费、使国家损失了相当的财政收入。RFID技术应用在高速公路自动收费上能够充分体现它非接触识别的优势。让车辆高速通过收费站的同时自动完成收费。同时可以解决收费员贪污路费及交通拥堵的问题。 一般来说对于公路收费系统、车辆的大小和形状不同、需要大约4米的读写距离和很快的读写速度、也就要求系统的频率应该在900M Hz和2500MHz。射频卡一般在车的挡风玻璃后面。现在最现实的方案是将多车道的收费口分两个部分：自动收费口、入工收费口。天线架设在道路的上方。在距收费口约50-100米处，当车辆经过天线时，车上的射频卡被头顶上的天线接收到，判别车辆是否带有有效的射频卡。读写器指示灯指示车辆进人不同车道，人工收费口仍维持现有的 *** 作方式，进入自动收费口的车辆，养路费款被自动从用户帐户上扣除，且用指示灯及蜂鸣器告诉司机收费是否完成，不用停车就可通过，挡车器将拦下恶意闯入的车辆。
1996年、佛山市政府安装了RFID系统用于自动收取路桥费以提高车辆通过率，缓解公路瓶颈。车辆可以在250公里的时速下用少于05毫秒的时间被识别， 并且正确率达9995％。上海也安装了基于RFID的自动收聚养路费系统。另外两个安装在广州的与上海和佛山的工程不同，广州的工程尝试在开放的高速公路上对正在高速行驶的车辆进行自动收费，通道采用RFID系统。中国有把握改善其公路基础设施， 而现在最大的问题是应用于高速公路收取养路费的RFID技术没有统-的标准。各个厂家使用自己的专用标准、使得建立全国高速公路自动收费系统时, 情况变得很混乱。
在城市交通方面， 交通的状况日趋拥挤， 解决交通问题不能只依赖于修路、加强交通的指挥、控制、疏导，提高道路的利用率，深挖现有交通潜能也是非常重要的。而基于RFID技术的实时交通督导和最佳路线电子地图很快将成为现实。用RFID技术实时跟踪车辆，通过交通控制中心的网络在各个路段向司机报告交通状况，指挥车辆绕开堵塞路段，并用电子地图实时显示交通状况。能够使得交通流向均匀，大大提高道路利用率。还可用于车辆特权控制，在信号灯处给警车、应急车辆、公共汽车等行驶特权；自动查处违章车辆，记录违章情况。另外、公共汽车站实时跟踪指示公共汽车到站时间及自动显示乘客信息，给乘客很大的方便。用RFID技术能使交通的指挥自动化、法制化，有助于改善交通状况。
2门禁保安
将来的门禁保安系统均可应用射频卡，一卡可以多用，比如作工作z、出入证、停车卡、饭店住宿卡甚至旅游护照等等，目的都是识别人员身份、安全管理、收费等等。好处是简化出人手续、提高工作效率、安全保护。只要人员佩戴了封装成ID卡大小的射频卡、进出入口有一台读写器，人员出入时自动识别身份，非法闯人会有报警。安全级别要求高的地方、还可以结合其它的识别方式，将指纹、掌纹或颜面特征存入射频卡。1996夏季奥林匹克运动会的安全机构采用射频卡结合生物测定学技术作为保安系统中的一种，运动员和官方人员随身携带含有自己手掌信息的射频卡，当他们在要进入某一安全区的，必需将其右手搁在扫描器上，只有该人同系统根据其手信息在安全库中检索出的三维图象一样，并且同其本人所携带的卡片上信息一致方可进入该区域，由于卡和携卡人是唯一联系的， 所以只有卡主人才可使用自己的卡。 而卡丢失、偷卡和借卡使用都构不成对安全的威胁。
公司还可以用射频卡保护和跟踪财产。将射频卡贴在物品上面如：计算机、传真机、文件、复印机或其它实验室用品上，该射频卡使得公司可以自动跟踪管理这些有价值的财产，可以跟踪一个物品从某一建筑离开，或是用报警的方式限制物品离开某地。 结合GPS系统利用射频卡，还可以对货柜车、货舱等进行有效跟踪。
3RFID卡收费
国外的各种交易大多利用各种卡来完成，而在我国普遍采用现金交易，现金交易不方便也不安全，还容易出现税收的漏洞、目前的收费卡多用磁卡、IC卡，而射频卡也开始抢占市场，原因是在一些恶劣的环境中、磁卡、IC卡容易损坏、而射频卡则不易磨损、也不怕静电及其它情况。同时射频卡用起来很方便、快捷。甚至不用打开包、在读写器前摇晃一下，就完成收费。还可以同时识别几张卡．并行收费。比如公共汽车上的电子月票．我国大城市的公共汽车异常拥挤、人员素质差、环境条件差，一般在国外还较有效的收费系统在国内就无法使用。射频卡的使用有助于改善这个情况。
又比如会员制收费卡、职工就餐卡、商店收费、电话卡、储蓄卡等等均可使用射频卡。射频卡上有内存分区，不同区域有不同的安全级别、可以在各种的应用中使用，互不干扰，而未来的发展必将各种卡的应用统一到一张卡上，个人手持一张卡就可以各处使用。
4生产线自动化
用RFID技术在生产流水线上实现自动控制、监视，提高生产率，改进生产方式、节约了成本，举两个例子以说明在生产线上应用RFID技术的情况。
用于汽车装配流水线。德国宝马汽车公司在装配流水线上应用射频卡以尽可能大量地生产用户定制的汽车。宝马汽车的生产是基于用户提出的要求式样而生产的：用户可以从上万种内部和外部选项中选定自己所需车的颜色、引擎型号还有轮胎式样等要求，这样一来，汽车装配流水线上就得装配上百种式样的宝马汽车、 如果没有一个高度组织的、 复杂的控制系统是很难完成这样复杂的任务的。宝马公司就在其装配流水线上配有RFID系统，他们使用可重复使用的射频卡，该射频卡上可带有详细的汽车所需的所有要求，在每个工作点处都有读写器，这样可以保证汽车在各个流水线位置处能毫不出错地完成装配任务。
Motorola、SGSThomson等集成电路制造商在竞争激烈的半导体工业中采用了加入了射频识别技术的自动识别工序控制系统。半导体生产对于超净的特殊需要，使得RFID应用在此非常理想，而其它自动识别系统，如条形码在如此苛刻的化学条件和超净要求下就不适用。
晶片是集成电路生产的关键。一片8英寸的晶片可以制造出100～1000个芯片。假如每片芯片零售价为$100,那么一片晶片上所包含的芯片价值至少就是$10000。一个晶片容器可装25个晶片,四个晶片容器可同时进行处理、那么一次误 *** 作造成的损失就达$1000000。 显然，跟踪每个晶片容器并消除误 *** 作是非常必要的。
在一个超净车间里、通常能有800位点．晶片容器要从一处位点移动到下-一位点。有时，晶片会因进入了错误的堆而造成损失。射频识别系统将核查晶片堆、设备、工序和 *** 作人员。如果其中任何一项的身份不对，设备将不能开始工作，同时向 *** 作人员显示指示。
5仓储管理
将RFID系统用于智能仓库货物管理，RFID完全有效地解决了仓库里与货物流动有关的信息的管理，它不但增加了一天内处理货物的件数还监看着这些货物的一切信息，射频卡是贴在货物所通过的仓库大门边上，读写器和天线都放在叉车上、每个货物都贴有条码、所有条码信息都被存储在仓库的中心计算机里、该货物的有关信息都能在计算机里查到。当货物被装走运往别地时，由另一读写器识别并告知计算中心它被放在哪个拖车上。这样管理中心可以实时地了解到已经生产了多少产品和发送了多少产品，并可自动识别货物，确定货物的位置。
6汽车防盗
这是RFID较新的应用。由于已经开发了足够小的射频卡、能够封装到汽车钥匙当中含有特定码字的射频卡，在汽车上装有读写器。当钥匙插入到点火器中时，读写器能够辨别钥匙的身份。如果读写器接收不到射频卡发送来的，特定信号、汽车的引擎将不会发动。用这种电子验证的方法、汽车的中央计算机也就能容易的防止短路点火。目前欧洲的丰田汽车、福特汽车和Mitsubishi汽车公司、韩国汽车制造商 Hyundai等在它的欧洲车型中也应用射频卡在欧洲和美国出售的汽车中用于防盗。目前全世界已经有大约数百万辆汽车装有该防盗系统。
另一种汽车防盗系统。司机自己带有一射频卡，其发射范围是在司机座椅45～55厘米以内。读写器安装在座椅的背部。当读写器读取到有效的ID号时，系统发出三身呜叫，然后汽车引擎才能启动。该防盗系统还有令一强大功能。倘若司机离开汽车并且车门敞开引擎也没有关闭的话，这时读写器就需要读取另一有效ID号，假如司机将该射频卡带离汽车，这样读写器不能读到有效ID号、则引擎会自动关闭同时会触发报警装置。同样这种射频卡也可用于家庭和办公室的防盗。
射频卡可应用于寻找丢失的汽车。在城市的各主要街道路线处埋设RFID的天线系统，只要车辆带有射频卡，则在路过任何天线读写器时、该汽车的ID号和当时时间都将会被自动记录，并被返回到城市交通管理中心的计算机中，除了城市街道埋设天线外，警察还开动若干辆带有读写器的流动巡逻车，以更加方便地监测车辆的行踪。如果车辆被盗，就将很方便快捷地被找回，在巴西的圣#middot;保罗市已经使用这样的系统。
7防伪
伪造问题在世界各地都是令人头疼的问题，在中国大量伪造产品充斥市场将会沉重打击民族工业。现在应用的防伪技术如全息防伪等技术同样也被不法分子伪造。
将射频识别技术应用在防伪的领域有它自身的技术优势。防伪技术本身要求成本低，但是却很难伪造。射频卡的成本就相对便宜，而芯片的制造需要有昂贵的芯片工厂，使伪造者望而却步。射频卡本身具有内存， 可以储存、修改与产品有关的数据、利于销售商使用； 体积十分小、便于产品封装。象电脑、激光打印机、电视等等产品上都可使用。
建立严格的产品销售渠道是防伪问题的关键。利用射频识别技术、厂家、批发商、零售商之间可以使用唯一的产品号来标识产品的身份。生产过程中在每样产品上封装入射频卡，卡上记载了唯一的产品号。批发商、零售商用厂家提供的读写器就可以严格检验产品的合法性。
利用这种技术不能改变现行的数据管理体制。唯一的产品标识号完全可以做到与已用数据库体系兼容。
有关防伪的应用请参考《中国防伪》2000年6月号46页〈加拿大射频识别防伪及应用〉。
8电子物品监视系统
（Electronic Article Surveillance, EAS） 这系统的目的是防止商品盗窃。 系统是基本配置的RFID、内存容量仅为1比特，即开或关。 它是基于从1930年就已知道的磁性物质的特性，有四种主要技术：微波、磁场、声磁、射频。系统包括贴在物体上的射频卡，和商店出口处的扫描器，射频卡在安装时被激活，它在激活状态时接近扫描器将会被探测到，这样就会报警。货物购买之后，射频卡由销售人员用专用工具拆除(典型的是在衣服店里)，或者射频卡可以用磁场来使其失效或破坏射频卡本身的电特性。EAS系统已被广泛的使用。据估计每年消耗六十亿套。
9畜牧管理
这个领域的发展起步于赛马的识别，是用小玻璃封装的射频卡植于动物皮下，提供赛马的识别。射频卡大约10MM长，内有一个线圈，约1000圈的细线绕在铁氧体上，读写距离是十几个厘米。从赛马发展到了标识牲畜。牲畜的识别提供了现代化管理牧场的方法。
10火车和货运集装箱的识别
在火车运营中使用RFID系统有个很大的优势在于火车是按既定路线运行。所以肯定要通过设定的读写器的地点。通过读到的数据，能够得到火车的身份、监控火车的完整性，以防止遗漏在铁轨上的车厢发生撞车事故，同时在车站能将车厢重新编组。起初的努力是用超音波和雷达测距系统读出车厢侧的条码，现在被RFID系统取代，射频卡一般安在车厢顶边，读写器安在铁路沿线，就可得到火车的实时信息及车厢内装的物品信息。
11运动计时
在马拉松比赛中，由于马拉松比赛人员太多，有时第一个出发的同最后一个出发的人离开起跑线能相隔40分钟、如果没有一个精确的计时装置会造成不公平的竞争。射频卡应用于马拉松比赛的精确计时。运动员在自己的鞋带上很方便地系上射频卡，在比赛的起跑线和终点线处放置带有微型天线的小垫片，当运动员越过此垫片时，计时系统接收运动员所带的射频卡发出的ID号，并记录当时的时间。这样每个运动员都有自己的起始和结束时间，不带有不公平的竞争可能性了。在比赛路线的中如果每隔5公里就设置这样的垫片，也可以很方便地记录运动员的阶段跑所用时间。 该装置用于1995年以来各大型的马拉松比赛，有1995的柏林马拉松、1996的洛山玑马拉松、1996伦敦马拉松、1996的柏林马拉松、1996亚特兰大夏季奥林匹克奥运会马拉松比赛等。
RFID还可应用于汽车大奖赛上的精确计时。读写器连接到跑道下面一系列的天线，射频卡安装到车前、就在天线的上方。当赛车越过起跑线时，赛车的ID号和时间被计时记录，并存储到中心计算机内，这样到比赛结束时，每个参赛选手将会有一个满意的结果。

中国发展网7月3日讯 7月2日下午2点半，一场主题为“释放工业物联网的潜力”论坛在2019夏季达沃斯大连举行。《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin现场主持，富士康工业互联网副董事长李杰，密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy4位嘉宾一起探讨关于“工业物联网”目前的阶段、挑战及带来的巨大价值。

从左往右依次为《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin，富士康工业互联网副董事长李杰，密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy

刘沐琪摄图

工业物联网现今挑战大于发展

现场多名专家都认为，工业物联网目前仍处于早期阶段，信息所有权、数据分享规则制定的相关问题也存在着争议。富士康工业互联网副董事长李杰认为，互联网改变生活工业物联网改变业界。工业物联网本质上就是D2D（DATA TO DECISION），即通过数据做出决策，企业不管是谁先掌握工业物联网并引导转型，谁就有责任和义务进行标准的制定。

密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军在现场表示非常赞同李杰的观点，同时他也提出，相关学者已经做了大量研究，并早已绘制相关路径图，更多地展示了工业物联网如何改变企业的KPI（关键绩效指标），很多国家的政府也在鼓励这项新的技术，但是从企业的角度和反馈上来讲物联网还处于早期的阶段，特别是数据的分享、安全和所有权问题还处于早期的阶段。

倪军解释，因为物联网类似 社会 互联网，需要人们彼此连接，搜索世界上所有的供应方，而销售方也会有这样的驱动力去搜索。与之不同的是，在工业物联网中，会存在各种潜在的障碍，去阻碍这样的连接和搜索。例如，在工业物联网当中涉及到商业机密，企业通常不愿意和友商共享这些数据。

SCA集团执行董事Bhairavi Jani表示，现今一个产品的问世需要一系列不同的零部件，生产过程中涉及到大量的供应链不仅仅是独立且孤立的，供应链中存在着海量数据对物流企业来说蕴藏着很大的发展机会。工业物联网不仅仅涉及到现代化的生产，并且涉及到整个的产品生产、消费、运输等全产业周期。

SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy认为，工业物联网需要有一个通用的语言才能信息共享从而创造价值。目前，工业物联网仍处于通用语言开发的初期。他表示，倪军教授所说的“信息所有权”是一个比较棘手和敏感的问题，同时也是复杂的 社会 性的问题，在国际化的供应链中，如何进行跨国的分享数据也是目前世界工业物联网共同面临的问题，同样也是SAP目前试图解决的问题。

至于数据分享规则制定的规律，富士康工业互联网副董事长李杰认为，富士康一直在引导业界转型，他举例说明，富士康有175万个机床，这些机床在制造环节会产生大量的数据，通过数据改进绩效是不少供应商的愿望。因此这些供应商希望与富士康合作，从而更快实现需求响应。不同的数据来源联系起来就需要保持一个标准，对于规模相对较小的企业，李杰认为这并非意味着小企业毫无作为。事实上，大型供应商会分享给小企业，这些小企业必须有更快的进程，从而更敏捷地填补大企业的空白以及大企业没有认识到的机会。

工业物联网释放更大价值和机会

SAP执行副总裁兼企业战略主管DeepakKrishnamurthy提出工业物联网已经释放出大量的机会和价值，SAP进军更多消费品领域期待创造更多价值、开放更多市场，也将会有更多的合作伙伴。工业产品不再是过去生产制造的模式，工业物联网用到的设备高能效，在生产过程中减少碳的排放。

富士康工业互联网副董事长李杰认为，工业物联网改变业界主要有三点，第一是用前所未有的方式更快生产；第二是运用智能手机就可以实现更大规模更加灵活的远程管理；三是基于事实、证据、数据，通过询证的方式作出判断，从而更加可持续发展。

专家纷纷在现场用实际案例举证工业物联网在未来将释放出怎样的价值和机会。富士康工业互联网副董事长李杰提出“灯塔”项目，该项目跟世界经济论坛合作，给想做工业物联网的公司提供从传统产业模式转化为先进的产业模式的范例，通过垂直客户和供应链的整合，用教训经验推动生态系统的转变。

密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军举例 汽车 整车厂商和IT之间的合作，通用跟生产机器人的厂家合作，产权转移给最终用户，思科提供安全的网络方案收集机器人数据第三方，预测机器人停工的时间，机器人把空闲几分钟有效利用起来可以节约几百万美元，同时生产机器人的公司可以通过数据了解自己的产品未来需要改进的方面。

SCA集团执行董事Bhairavi Jani讲了两个案例，一是三个做消费产品的客户使用工业物联网，供应链收集客户信息更加敏捷。二是初创企业在使用技术帮助农户根据市场需求来实现生产，带来了经济效益和 社会 效益。

SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy带来了SAP和微软有一个开放数据信息服务合作项目，这些消费数据整合在一起，越来越多的企业参与进来，在这个平台可以相互合作可以提出具有共性的价值主张，帮助客户实现更大的价值。

本教程 *** 作环境：windows7系统、Dell G3电脑。
工业互联网与大数据应用是指将世界上各种机器、设备组、设施和系统网络，与先进的传感器、控制和软件应用程序相连接形成的一个大型网络。像核磁共振成像仪、飞机发动机、电动车，甚至发电厂，这些都可以连接到工业互联网中。通过网络互联与大数据分析相结合进行合理决策，从而能更有效地发挥出各机器的潜能，提高生产力。工业互联网最显著的特点是能最大程度地提高生产效率，节省成本，推动设备技术的升级，提高效益。
简单来说就是将工业与互联网结合，再与大数据结合，因为现在大数据确实很方便，各个行业都有可用武之地。以此来提高效率，增加效益。
工业互联网与大数据应用的场景分析
1加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。
5产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么 而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢 如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢 这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
8工业污染与环保检测
《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。
这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢 其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。
总结：工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

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