物联网是如何应用到工业领域的?

物联网是如何应用到工业领域的?,第1张

目前,物联网技术产品信息化、生产制造环节、经营管理环节、节能减排、安全生产等领域得到应用。

1、物联网技术在产品信息化领域的应用

产品信息化是指将信息技术被物化在产品中,以提高产品中的信息技术含量的过程。推进产品信息化的目的是增强产品的性能和功能,提高产品的附加值,促进产品升级换代。目前,汽车、家电、工程机械、船舶等行业通过应用物联网技术,提高了产品的智能化水平。

在汽车行业,物联网汽车、车联网、智慧汽车等逐渐兴起,为汽车工业发展注入新动力。2010年6月,针对物联网在汽车行业的应用,国际标准化组织提出了全网车(The
Fully Networked
Car,FNC)的概念,其目标是使汽车驾驶更安全、更舒适、更人性化。通用汽车推出了电动联网概念车EN-V,通过整合GPS导航技术、Car-2-Car通信技术、无线通信及远程感应技术,实现了自动驾驶。车主可以通过物联网对汽车进行远程控制。例如在夏季,车主可以在进入停车场前通过手机启动汽车空调。在车辆停放后,车载监控设备可以实时记录车辆周边的情况,如发现偷窃行为,系统会自动通过短信或拨打手机向车主报警。汽车芯片感应防盗系统可以正确识别车主,在车主接近或远离车辆时自动打开或关闭车锁。售后服务商可以监测车辆运行状况,对故障进行远程诊断。Car-2-Car通信技术可以使车辆之间保持一定的安全距离,避免对撞或追尾事故。

在家电行业,物联网家电的概念已经出现,物联网技术的发展将促进智能家电的发展。美的集团在上海世博会上展示了物联网家电解决方案。海尔集团推出了物联网冰箱和物联网洗衣机,小天鹅物联网滚筒洗衣机已进入美国市场。小天鹅物联网滚筒洗衣机专门针对美国新一代智能电网进行设计,能识别智能电网运行状态及分时电价等信息,自动调整洗衣机的运行状态以节约能耗。

在工程机械行业,徐工集团、三一重工等都已在工程机械产品中应用物联网技术。通过工程机械运行参数实时监控及智能分析平台,客服中心可以通过电话、短信等纠正客户的不规范 *** 作,提醒进行必要的养护,预防故障的发生。客服中心工程师可以通过安装在工程机械上的智能终端传回油温、转速、油压、起重臂幅、伸缩控制阀状态、油缸伸缩状态、回转泵状态等信息,对客户设备进行远程诊断,远程指导客户如何排除故障。

2、物联网技术在生产制造领域的应用

物联网技术应用于生产线过程检测、实时参数采集、生产设备与产品监控管理、材料消耗监测等,可以大幅度提高生产智能化水平。在钢铁行业,利用物联网技术,企业可以在生产过程中实时监控加工产品的宽度、厚度、温度等参数,提高产品质量,优化生产流程。在家电行业,海尔集团在数字化生产线中应用了RFID技术,提高了生产效率,每年可节省1200万元。

3、物联网技术在经营管理领域的应用

在企业管理方面,物联网技术主要应用于供应链管理、生产管理等领域。

(1)在供应链管理领域的应用

在供应链管理方面,物联网技术主要应用于运输、仓储等物流管理领域。将物联网技术应用于车辆监控、立体仓库等,可以显著提高工业物流效率,降低库存成本。海尔集团通过采用RFID提高了库存管理水平和货物周转效率,减少了配送不准确或不及时的情况,每年减少经济损失达900万元。鹤山雅图仕印刷有限公司的RFID应用项目实施3年来,成品处理效率提高了50%,差错率减少了5%,人力资源成本减少了2700万元。

(2)在生产管理领域的应用

在纺织、食品饮料、化工等流程型行业,物联网技术已在生产车间、生产设备管理领域得到应用。例如,无锡一棉开发建立了网络在线监控系统,可对产量、质量、机械状态等9类168个参数进行监测,并通过与企业ERP系统对接,实现了管控一体化和质量溯源,提升了生产管理水平和产品质量档次。此外,还可以及时、准确地发现某台(某眼、某锭)的异常情况,引导维修人员有的放矢地工作。

山东泓坤纺织有限公司车间温湿度监控物联网应用系统由前端设备、控制设备和管理后台组成。前端设备主要是各类温湿度传感器,负责实时采集车间环境数据并上传到控制设备;控制设备负责将各传感器数据通过GPRS网络上传到管理后台,并通过LED显示屏实时显示温湿度数据。如果环境数据超过既定的阀值,管理后台将通过短信等方式提醒相关工作人员,以便及时采取必要措施。该系统的应用使布机的作业效率从原先的70%左右提高到目前的90%。

4、物联网技术在节能减排领域的应用

物联网技术已在钢铁、有色金属、电力、化工、纺织、造纸等“高能耗、高污染”行业得到应用,有效地促进了这些行业的节能减排。智能电网的发展将促进电力行业的节能。江西电网公司对分布在全省范围内的2万台配电变压器安装传感装置,对运行状态进行实时监测,实现用电检查、电能质量监测、负荷管理、线损管理、需求侧管理等高效一体化管理,一年来降低电损12亿千瓦时。

利用物联网技术建立污染源自动监控系统,可以对工业生产过程中排放的污染物COD等关键指标进行实时监控,为优化工艺流程提供依据。

5、物联网技术在安全生产领域的应用

物联网已成为煤炭、钢铁、有色等行业保障安全生产的重要技术手段。通过建立基于物联网技术的矿山井下人、机、环监控及调度指挥综合信息系统,可以对采掘、提升、运输、通风、排水、供电等关键生产设备进行状态监测和故障诊断,可以监测温度、湿度、瓦斯浓度等。一旦传感器监测到瓦斯浓度超标,就会自动拉响警报,提醒相关人员尽快采取有效措施,减少瓦斯爆炸和透水事故的发生。通过井下人员定位系统,可以对井下作业人员进行定位和跟踪,并识别他们的身份,以便在矿难发生时得到及时营救。

二、工业领域物联网技术推广策略

物联网技术在工业领域具有广泛的应用前景,是建设“智慧企业”,发展“智慧工业”的关键技术。笔者认为,可以从以下几个方面推进物联网技术在工业领域的应用:

一是推进物联网技术在产品信息化中的应用。鼓励企业将物联网技术嵌入到工业产品中,提高产品网络化、智能化程度。重点在汽车、船舶、机械装备、家电等行业推广物联网技术,推动智慧汽车、智能家电、车联网、船联网等的发展。推进电子标签封装技术与印刷、造纸、包装等技术融合,使RFID嵌入到工业产品中。

二是在生产制造环节推广物联网技术,提高工业生产的自动化、智能化水平。通过进料设备、生产设备、包装设备等的联网,发展具有协作能力的工业机器人群,建设“无人工厂”,提高企业产能和生产效率。

三是在经营管理环节推广物联网技术,提高企业管理效率和智能化水平。在供应链管理、车间管理等管理领域推广物联网技术。

四是推进物联网技术在工业节能减排领域的应用。利用物联网技术对企业能耗、污染物排放情况进行实时监测,对能耗、COD、SO2等数据进行分析,以便优化工艺流程,采取必要的措施。

五是推进物联网技术在工业安全生产领域的应用。利用物联网技术对工矿企业作业设备、作业环境、作业人员进行实时监测,对温度、压力、瓦斯浓度等数据进行分析,当数据超标时自动报警,以便有关人员及时采取措施;或自动停机、切断电源、加大排风功率等,以避免重大安全生产事故发生。

随着快速无线网络的迅猛发展,万物互联可能逐渐变成了现实,帮助催生出了一个全新的“物联网”产业

高新兴,就是这个产业当中的一家企业,业务集中于“车联网”与“警务执法”。因为经营中面临客户订单数量波动,还因为面临不计其数同业企业的先进产品竞争,它的经营规模与利润,都出现了明显下降;事实上,它的利润表现,其实一直在连年亏损

行业价值

比如地震监测、比如水位监测,……在这类场景,经常需要反复采集数据,准确记录数据,对数据集中加工分析。

如果采用人力来完成,第一费时费力、采集到的数据除了数量稀少之外准确性也经常得不到保证,第二在更多的需要监测的场所,因为自然条件过于恶劣,而根本无法派人前往。

因为在生产领域存在大量这样的需求,还因为作为新兴产业得到政府部门、政策支持,所以能够帮助相关行业实现这类需求的物联网基础设施,就演变成了一个规模日渐庞大起来的行业。

在物联网发展过程中,它所提供出的远距离控制能力,还逐步应用到了更广泛的自动化设施上面,帮助节省了大量人力的同时,也同时能够提升不同场景下数据监测的准确性和效率。

市场形势

与千禧年初中国互联网市场的表现并没有多少不同,物联网当前也正处在这样一个“群雄并起”、让人根本看不清哪一家将更长久发展存在的阶段之中。

如果说行业企业应用,与我们一般用户尚存在一定距离,从而难让我们感知到行业的最新进展的话;那么,几乎直接面向消费领域的各类智能开关,应该说就能让我们一般用户一窥行业成长的端倪

作为末端消费者,我们如今在消费产品的应用当中,经常已经看到各类物联网云平台的宏大气魄。作为研究人员,我们还能看到面向拥有各类消费产品线的企业所提供的为数众多的物联网开发板。但这些物联网公司,能否最终发展壮大、被海量用户最终认可保留下来,最终成长为新产业中的“巨头”,也的确还是个未知数。

展望

就像整车产业的发展,对汽车零部件产业所产生的巨大拉动那样;

毫不怀疑,物联网应用产业的进步,也将会培育出一大批关键配件(从传感器,到5G通信模块,再到物联云)厂商。

并且,我们也能够预料,在各类物联云平台当中,在对行业而言成熟的盈利模式建立起来之后,必将会涌现出不亚于任何一家互联网公司的规模浩大用户众多的大型企业

且让我辈拭目以待。

M2M/物联网技术是两化融合的补充和提升 ,两化融合也是物联网4大技术的组成部分和应用领域之一。
两化融合最基础的传统技术是基于短距离有线通讯的现场总线的各种控制系统,如PLC,DCS,HMI,SCADA等。
物联网理念把IT技术融合到控制系统中,实现“高效、安全、节能、环保”的“管、控、营”一体化。
物联网在制造业的“两化融合”可以从以下4个角度来进行理解:
生产自动化:将物联网技术融入制造业生产,如工业控制技术、柔性制造、数字化工艺生产线等;
产品智能化:在制造业产品中采用物联网技术提高产品技术含量,如智能家电、工业机器人、数控机床等;
管理精细化:在企业经营管理活动中采用物联网技术,如制造执行系统MES、产品追溯、安全生产的应用;
产业先进化:制造业产业和物联网技术融合优化产业结构,促进产业升级。
生产自动化
将物联网技术融入制造过程的各个环节,借助模拟专家的智能活动,取代或延伸制造环境中人的部分手工和脑力劳动,以达到最佳生产状态。通过应用整合信息系统、人机界面设备PLC触摸屏、数控机床、机器人、PDA、条码采集器、传感器、I/O、DCS、RFID、LED生产看板等多类软硬件的综合智能化系统,实现布置在生产现场的专用设备对从原材料上线到成品入库的生产过程进行实时数据采集、控制和监控。同时,智能制造系统实时接受来自ERP系统的工单、BOM、制程、供货方、库存、制造指令等信息,同时把生产方法、人员指令、制造指令等下达给人员、设备等控制层,再实时把生产结果、人员反馈、设备 *** 作状态与结果、库存状况、质量状况等动态地反馈给决策层。
产品智能化
利用传感技术、工业控制技术及其他先进技术嵌入传统产品和服务,增强产品的智能性、网络性和沟通性,从而形成先进制造产品。所谓智能性,指产品自己会“思考”,会做出正确判断并执行任务。比如智能冰箱能根据商品的条形码来识别食品,提醒你每天所需饮用的食品,商品是否快过保质期等;所谓网络性,指产品之间可以通过网络进行联系。比如智能电表可以同智能家电形成网络,自动分析各种家电的用电量和用电规律,从而对用电进行智能分配;所谓沟通性,指产品和人的主动的交流,形成互动。比如电子宠物可感知主人的情绪,根据判断用不同的沟通方式取悦主人。
管理精细化
以RFID等物联网技术应用为重点,提高企业包括产品设计、生产制造、采购、市场开拓、销售和服务支持等环节的智能化水平,从而极大提高管理水平。将RFID技术应用于每件产品上,即可实现整个生产、销售过程实现可追溯管理。在工厂车间的每一道工序都设有一个RFID读写器,并配备相应的中间件系统,联入互联网。这样,在半成品的装配、加工、转运以及成品装配和再加工、转运和包装过程中,当产品流转到某个生产环节的RFID读写器时,RFID读写器在有效的读取范围内就会检测到编码的存在。EPC代码将成为产品的唯一标识,以此编码为索引就能实时地在RFID系统网络中查询和更新产品的数据信息。基于这样的平台,生产 *** 作员或公司管理人员在办公室就可以对整个生产现场和流通环节进行很好的掌握,实现动态、高效管理。
产业先进化
物联网等信息技术是一种高附加值、高增长、高效率、低能耗、低污染的社会经济发展手段,通过与传统制造业相互融合,可以加快产业不断优化升级。首先,物联网可以促进制造业企业节能降耗,促进节能减排,发展循环经济;其次,推动制造业产业衍生,培育新兴产业,促进先进制造业发展;最后,推进制造业产品研发设计、生产过程、企业管理、市场营销、人力资源开发、企业技术改造等环节两化融合,提高智能化和大规模定制化生产能力,促进生产型制造向服务型制造转变,实现精细管理、精益生产、敏捷制造,实现制造业产业优化升级。
中国制造业经过这些年的信息化发展,已经由初期的MIS到ERP、CRM、SCM,从CAD/CAM到CAPP、PLM,初步达到一定的规模。制造业从以往的产品竞争,到现今的服务竞争,而物联网的引入又将引发技术的竞争,进而引发产业的升级优化。物联网在制造业无论是生产过程性能控制、故障诊断还是节能减排、提高生产效率、降低运营成本都将带来的新的发展。物联网技术的研发和应用,是对制造业“两化融合”的又一次升级换代,能提升企业竞争力,使企业更多地参与到国际竞争中。物联网技术的应用,必将引发制造业行业一场新的技术革命。

青岛有个专门的物联网协会,2011年成立的。青岛的物联网企业总体实力不是太强。除了海尔海信之类的家电企业有相关的业务外,也就是高校软控、东软载波、中科软件、高校信息等为数不多的几个软件企业还算说得过去。

1 GE
Predix是第一个被认为是世界上最大的工业互联网平台,但推广不尽人意。
2西门子
2019年西门子一直在推动其MindSphere,在国内进行了多次的产品推广会,希望超越GE Digital的Predix。西门子是一家庞大的跨国公司,只需将其自己的设备连接到MindSphere,即可使其成为世界上最大的IIoT网络。
3施耐德电气(WonderWare)
施耐德电气主要提供能源管理系统和工业自动化解决方案,两者都非常适合IIoT网络。借助像施耐德电气的WonderWare这样的IIoT网络,可以对所有电机和机器人以及诸如此类的东西进行集中监控和管理。未来,只有一个人坐在控制室中的计算机上,可以直接访问故障机器并查看传感器参数,并且机器知道如何解决。
4 SAP


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