那么，在探讨存量工厂智能化转型之前，我们首先要知道几个概念：物联网是什么？工业互联网又是什么？
简单来说，工业互联网由工业物联网和产业互联网组成。
工业物联网是物联网（IoT）在工业场景的应用，可以打通工业“人机物法环测”六大要素。
产业互联网使产业链上下游互联互通。
工业互联网+云计算+大数据处理+人工智能，构成针对工业的综合性技术。
对于单体工厂来说，IoT是变成智能工厂的第一步，只有迈出了这第一步，才能实现数字化、智能化。
阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司（简称“ALSI”）为制造业提供多元化智能工厂规划方案。其中，ALSI大连IoT解决方案主要根据制造现场实际情况，完成“人机物法环测”六要素有效数据的自动采集与上传，并进行数据分析与管理。
总体来说，ALSI大连IoT解决方案有五大特点：
1适用范围广。无论是由专用设备组成的产线，还是通用设备，都可以采用。
2具有强大的兼容性。无论一条产线上有多少种不同品牌、型号的设备，都可以统一入网进行全自动数据采集。
3接口完全开放，可与各种管理软件无缝衔接。如MES、PLM、WMS，都可调用ALSI的IoT解决方案采集的数据，也可以通过ALSI直接定制智能产线控制系统，实现现场管理的智能化转型。
4传感器技术先进。ASLI大连的集团公司ALPSALPINE，是世界知名的传感器研发生产企业，品质卓越，技术领先。“稳定”、“安全”是它的特点；“精准”、“可靠”是客户对它的评价。ALSI大连在IoT解决方案中根据应用场景需求选用最适合的传感器，完成向智能工厂转型的坚不可摧“基建”工作。
5成本相对较低、实施难度小。以生产设备智能管理为例，其成本仅为PLC的1/3，加装数采设备时不用停产，而且数采设备可以随时更换，或用于其它设备或产线，自由、方便、灵活。
对于存量工厂而言，一味地追求智能工厂建设不科学，而直接转变为“黑灯工厂”更是不现实的事情，在一定的 历史 时期，我们要考虑智能工厂的目的是什么，或者说，对于存量工厂来说，什么才是“智能工厂”，那一定是落地的、切实可行、将影响降到最小的解决方案，才是其智能化的切入点。
更多智能制造解决方案详见
ALSI大连_精益生产_智能工厂_设备监控系统_阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司武汉物联网产业联盟（2010425成立）
武汉RFID产业创新联盟组织武汉物流协会领导及成员单位到联盟骨干企业参观
经过8月份“物联网与智能物流”技术论坛的成功召开后，许多物流企业对运用RFID技术提升物流业信息化水平表示出了浓厚兴趣，纷纷表示希望进一步深化了解，加强与本地RFID企业的沟通与合作。在武汉RFID产业创新联盟的组织下，11月26日，武汉物流协会熊鑫华副会长、韩洪保秘书长及武汉物流协会旗下会员单位，武汉商贸国有控股集团有限公司、华中航运集团有限公司、武汉新港建设投资开发集团有限公司、湖北中烟工业有限责任公司、湖北汽车运输总公司、武汉中百物流配送有限公司、武汉捷利物流有限公司、湖北华融物流股份有限公司、武汉良中行供应链管理有限公司等九家单位的二十余名代表与武汉RFID产业创新联盟秘书处的同志一起到联盟的骨干企业，中船七〇九所武汉凌久信息技术有了限公司、武汉华工图像技术开发有限公司、武汉泰通卫星技术发展有限责任公司参观与交流。
本次参观交流的第一站是联盟理长单位中船七〇九所武汉凌久信息技术有限公司。该公司的黄立波总经理、段红清总工向大家介绍了RFID技术在军队资产管理和车联网中的运用，车联网是运用RFID技术实现对道路交通的精细化管理，实现对车辆的实时监控，将是未来智能交通与智慧城市的重要载体之一。物流企业代表兴致浓厚，在模拟演示厅向“凌久信息”的技术人员不断询问技术细节，部分企业表达了进一步合作的意向。
我这里还有物联网相关联盟、协会（及其会员单位）等资料，不知是否对你有帮助
参观的第二站是“华工图像”公司，该公司的李春阳总经理向大家介绍了公司在RFID领域的应用案例，其技术特点是将自身的传统优势激光全息防伪技术与RFID电子标签技术相结合，实现多重防伪和产品信息查询与追溯。另外特别是在RFID食品安全溯源系统中，该公司已于2008年与“成都九洲”合作实施了成都放心肉项目，2010年中标了仙桃市放心肉示范工程。此次参会的物流企业“良中行”、“中百物流”等对食品安全管理及冷链物流的信息化十分关注，有意向借助于本地RFID企业的技术实力和成功解决方案来提升物流效率。
最后一站大家来到武汉泰通卫星技术发展有限责任公司，该公司的技术特点是RFID立体电子标签，已成功开发出运用于钢铁物流的、抗干扰的无源标签，并且参与了武钢集团科技创新项目“RFID钢铁物流信息管理系统研究”。本次参会的物流企业湖北华融物流股份有限公司是一家以钢材贸易、钢铁物流服务为主的物流企业，正在筹建的钢铁物流基地已经决定采用RFID信息化解决方案，目前正在对多家技术提供方进行考察，在会上对于泰通已成功解决钢铁上贴RFID标签防干扰难题表示了强烈的兴趣。2018年中国物联网行业发展现状与2019年前景预测 边缘计算+AI推动行业新一轮增长
LoRa“涅槃”：与NB-IoT各撑“半边天”
纵观2018年，物联网行业最热闹的就是NB-IoT与LoRa技术之争，NB-IoT与LoRa都适用于低速率、低成本、低功耗、广覆盖、大连接的物联网应用场景。
不同的是，NB-IOT有国家政策支持，国内三大运营商都积极部署;而LoRa属于企业私有技术，工作在未授权频段上，存在被清频的风险。
在NB-IoT的建设上，近年来，我国物联网政策频频出台，《关于全面推进移动物联网(NB-IOT)建设发展通知》指出，到2020年，NB-IoT网络实现全国普遍覆盖，基站规模达到150万个，因此，三大运营商各显神通全力部署NB-IOT建设。
据悉，中国电信发力物联网较早，率先率先建成了全球最大的NB-IoT网络，实现城乡全覆盖，NB-IoT基站规模超过40余万个;中国联通紧随其后，在2018年5月实现物联网全国覆盖，完成30万个NB-IoT基站升级工作;中国移动也已实现了348个城市NB-IoT连续覆盖和全面商用，物联网连接数突破5亿。
值得一提的是，在模组采集方面，中国联通与中国移动在去年分别开出300万片与500万片NB-IoT通信模块项目大单，加速布局物联网。
2019年NB-IoT模组将出现大爆发，届时NB-IoT模组价格会进一步下调，随着模组市场的成本压力增大，利润空间越来越小，预计模组行业会重新洗牌，落后产能、落后规模模组厂商会被淘汰，模组厂家会进行一次大洗牌。
而对于LoRa来说，2018年像是坐了一次“过山车”。
2017年年底，工信部无线电管理局发布《微功率短距离无线电发射设备技术要求(征求意见稿)》，一时给耕耘LoRa技术的企业泼了盆“冷水”，引起了市场的极大反响，转年11月，工信部无线电管理局在认真梳理分析反馈意见建议，并与相关单位协调和沟通基础上，参考微功率短距离无线电发射设备国际使用和管理情况，对征求意见稿进行了完善和修改，让LoRa获得了“重生”。
与NB-IoT不同，LoRa凭借其网络结构简单，实现成本较低，可以按需部署的优势获得了大量企业的青睐，阿里、谷歌、腾讯、京东等互联网巨头纷纷加入LoRa联盟则是一个代表。
近年来，互联网企业纷纷将物联网作为未来重要方向进行布局，以阿里巴巴为例，曾公开表示互联网的下半场是将整个物理世界数字化，并且宣布阿里巴巴将正式进军IoT，同年阿里巴巴获得Semtech的LoRa
IP授权，在各地展开了智慧小镇园区等项目的实施，在互联网企业强势推进物联网业务和国内低功耗广域网络快速发展背景下，这一IP授权合作在很大程度上将加速国内LoRa产业链的完善。
总的来看，一年以来，NB-IoT由于政策、运营商招标及补贴等原因在表类、烟感等市场取得了不错的成绩，占据大量市场份额，没有政策支持的LoRa，凭借其网络结构简单，实现成本较低，可以按需部署的优势也从险些出局到获得业内巨头站台，实现了“涅槃重生”，日前艾瑞咨询发布报告中指出,从应用场景需求角度分析，预计到2025年NB-IoT与LoRa在国内的发展将趋于6:4的格局。
专家预测，2019年，随着技术的成熟、NB-IoT与LoRa技术优势的不断凸显，将会有根据技术特点设计的实际应用落地，其中，NB-IoT具备了规模爆发的必要条件，预计2019年将会以移动物联网为突破口，产业加速转型升级，引爆新的经济增长点。
2019年物联网行业将迎来新一轮增长
2018无疑是物联网应用落地的一年，作为这个时代下最伟大的科技产物，物联网正在取代移动互联网成为信息产业的主要驱动，统观市场，近年我国物联网市场持续保持高速增长。据前瞻产业研究院发布的《2019-2024年中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示，2015年我国物联网链接数量为639亿个，截止至到2017年我国物联网链接数量达到了1535亿个，相比2016年增长了698%。初步预计2018年我国物联网链接数量突破20亿个，在2019年我国物联网链接数量将达3125亿个，同比增长3852%。并预测在2020年我国物联网链接数量将达到40亿个。可以说，2019年将是物联网真正由示范到实际应用转化的起始年，诸多物联网环节领域都将在今年迎来新一轮增长。
2015-2020年我国物联网链接数量统计及增长情况预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
物联网的下一赛道：边缘计算+AI
2018年物联网产业所表现的最大特征是市场格局基本形成，核心技术区域成熟，目前最重要的是要解决各种碎片化的物联网应用和相应的智能传感器采集终端产品的技术突破和产业化问题，如何把AI和IoT紧密结合，把边缘计算和物联网融合发展正成为物联网的下一个赛道。
物联网正在从万物互联走向万物智能的阶段，像消费、医疗等众多行业数据都将在边缘进行处理，强大的边缘计算将是物联网发展的必备能力。
据悉，随着5G临近，行业转型以及敏捷连接、智能应用等方面的需求剧增，数据量的增长速度已超过网络带宽的增长速度。预计到2020年，50%数据需要在网络边缘进行处理，以BAT为首的互联网巨头也已纷纷布局AI+边缘计算这一环节。
以百度为例，2018年百度发布智能边缘产品智能边缘BIE、智能家居云平台度家DuHome等产品，用边缘计算+AI的能力在各产业落地，腾讯则是在2018年提出人+物联网+智能网的“三张网”概念，以“一云两端”模式，打通物联网全生态链路，构筑设备、云、应用一体化应用体系。
边缘计算将作为物联网设备与远端云设备的桥梁，将数据处理、存储、应用在靠近实物的边缘上，为物联网设备提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接，实时业务，数据优化，应用智能等方面的关键需求，使得用户可以获得更快的响应，解决设备与云端的数据传输问题，2019年，边缘计算将逐渐渗透于物联网各主要领域，根据各领域物联网技术的不同发展状态，边缘计算呈现不同的渗透率。
数据增长也大幅提升了实时性数据处理需求，因此数据在边缘进行处理将成为刚需，物联网将按照物联、智能到自主三个阶段发展。随着人工智能技术被越来越多地运用到物联网领域，AI在边缘计算领域的重要性也将越来越大。
工业物联网与智慧城市：落地爆发场景
物联网一直被视作互联网的延伸，但与商业模式极度成熟的互联网不同，物联网商业落地难、盈利路径不清晰等问题一直影响物联网的发展，随着移动互联网人口红利消耗殆尽，传统制造业瓶颈等问题日益严重，智慧城市与工业物联网正成为下一个重要的流量入口。
智慧城市正成为全球国家发展的大趋势，智慧小镇作为智慧城市建设理念的延伸和拓展，物联网智慧小镇的投入和建设、管理和运维相比于智慧城市更具优势，而且可以更好的与地方特色文化、产业相融合，更加充分的运用物联网技术，2019年随着物联网智慧小镇投入和建设的不断推进，物联网智慧小镇将实现应用和推广。
传统行业在寒冬之下，必然寻找新的出路，而网联化，一定是给传统行业提供了新的发展契机。企业普遍渴望通过新技术解放生产力，降本增效，加快转型升级，工业物联网云平台无疑成为他们转型发展的主要抓手。
2019年，随着工业物联网平台大规模的使用，平台建设将日渐成熟完善。工业物联网时代客户的个性化需求信息更加透明，以网络为主的工业物联网平台则将分布式、模块化、开放式的微服务架构，与第三方公有云或者私有云进行对接、部署和开发，将数据、软件、平台、服务等资料都聚集在平台做资源整合。
伴随着工业互联网创新发展工程示范带动，工业互联网平台设备管理能力、工业机理模型封装能力、应用服务开发能力以及跨平台服务调用能力将会大大提高，推动工业互联网平台性能优化、兼容适配和规模应用，加速技术产业成熟、打造协同创新生态。
物联网的发展前景很不错，具体如下：1更安全的保护措施。在新技术出现之初，它的技术力量几乎都集中在创新上，导致监管水平低下，这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降，企业在物联网设备上的应用也越来越普遍，这种创新和应用一旦普及，各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛，从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用，到私人智能家居、个人、智能汽车等应用，无论是降低成本，还是提高中国居民的生活质量，都将是中国居民生活质量的巨大提升。
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。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）