物联网在工业领域的应用

物联网在工业领域的应用有制造业供应链管理、质量控制、车间监控、数字孪生、库存管理。

1、供应链管理

物联网设备使用GPS来有效跟踪各种商品及其交付。利用物联网技术将传感器连接到产品上，使企业能够准确预测送货时间，并消除送货相关的问题。

此外，物联网增加了企业资源计划，以消除手工 *** 作文档的需求。企业资源计划使管理部门的跨渠道可视性成为可能，它帮助评估生产活动。

2、质量控制

机械、设置和性能的状态共同直接影响商品的质量，它们都可以通过制造商可以集成到物联网网络中的独特传感器进行跟踪。

物联网网络实时披露任何故障，使运营商能够采取适当的行动阻止质量下降，这可能会因制造有缺陷的产品而影响该行业的盈利能力。

3、车间监控

在物联网的帮助下，制造业可以访问、识别和规范制造执行过程，使该部门能够跟踪从开始到成品的生产过程。

物联网还有助于发现潜在的棘手情况、机器问题和可能造成损害的不当员工行为。物联网系统中的人工智能、尖端传感器和摄像头实现了所有这些。

4、数字孪生

产品的数字孪生是由于物联网而创建的。管理层可以利用它来收集产品数字孪生的数据，以评估其功效、效率和准确性。

此外，数字孪生还改进了资产管理和故障管理等流程，帮助行业预测基线完成情况，并在截止日期前有效完成生产。

5、库存管理

使用物联网技术可以简化和自动化库存跟踪。 *** 作人员可以远程跟踪每个库存项目的状态、位置和移动，这有助于缩短订购库存和发货之间的时间。

2016年大家的焦点都放在工业40，智能制造，中国已跻身世界制造大国，供给侧改革，两化融合是目前工业遇到的最大瓶颈。但毫无疑问，在工业化的进程中，必然要经历经济发展、资源利用和环境保护之间的失衡，德国从90年代起的一系列节能政策和节能技术的不断发展，已经形成较为成熟和健康的工业40发展模式。
对以工业为核心生产力的中国来说，能源消耗、污染排放的严重后果近几年已不断凸显，单位产品能耗高于世界先进水平，单位产值造成的污染更是远超发达国家。节能减排作为长期目标，必须要做到可持续改善，从根源上提升制造水平。在过去的2015-2016年，工业物联网正在飞速发展，从小型制造企业到国际制造巨头，都依靠工业物联网逐渐蜕变，这不仅仅是“制造业+互联网”的体现，是人们开始掌控生产制造，不再只关注产出，一步步从关注“数量”过渡到关注“质量”。
中国的能源现状导致煤炭成为工业黑金，在能源消费结构中占比巨大。煤改油、煤改电也非常考验国内的制造工艺，更多的企业开始关注节能技术，通过互联网的手段进行科学管理，优化能源配置，迈开工业节能的第一步。
节能减排边际难度高，企业何去何从
过去的几年里，国内响应节能减排的企业大多是从“减排”下手，一方面不影响自己的生产进度控制成本，一方面可以自由的周旋于政府监督部门之间。节能减排如果不能让企业看到转化成果，只是一味的减产降排，那么最终也只能是一场“闹剧”。随着新方案的发布，工业节能的大风向已走向明朗，会有更多的政策和投资助推节能技术及节能产品的落地。
相较于世界其他国家，国内物联网技术起步较早，发展速度快，目前已经是国际物联网标准研究组的重要一员。物联网技术相比于传统的节能减排技术，具有泛在感知、数据采集精准灵活、可实时监控、预警模型、数据分析等优势。工业物联网的出现为企业变革带来了非常有利的机遇，从传统能源消耗的“减排”中脱身而出，利用虚拟网络技术完成产业整合、制造升级。不仅可以帮助企业实现效益和节能的双重改善，而且是未来市场竞争的有利先机条件。
工业物联网如何助推工业节能
对于信息和数据的运用是企业进步价值的最好体现：
1节能减排工作中对资源的循环利用提出了很高的要求，制造企业可以通过传感设备获取生产环节的所有详细信息，包括排放物的污染指数、去向、处理结果等。平台管理和配置流程合理分配资源投入，通过反馈的数据进行调整，通过与节能技术的结合科学的管理制造生产的全过程。
2精细化管理生产消耗及产出，通过工业物网系统我们可以实时监控所有设备的工作数据，包括电流、电压、功耗、状态。通过数据差异识别主要能耗设备，针对性的进行节能改造，对比改造前后的数据评估节能改造效果。
3高效能源管理：16年智物联帮很多企业实现了合同能源管理，在顺应企业向“互联网+”管理模式转变，工业物联网无疑成为了企业的最佳选择。通过“数字化管理平台”不仅可以综合管理生产中各个环节的协同，提高生产效率;而且准确掌握生产资源数据、市场使用数据、租赁数据等等，使能源管理成为有机的整体，提升企业受益。
4工业物联网与节能减排的有机结合将是未来十年的巨大机会，我们期待在“中国制造2025”目标指引下，通过物联网应用帮助中国工业实现真正的节能提效。
工业物联网任重而道远
就制造业而言，16年我们服务的很多企业问题都聚焦在工厂生产，设备使用效率低，工艺和制造成本之间矛盾巨大。随着工业化和信息化的深度融合，我们可以借助工业物联网平台，收集和分析生产能耗信息、识别问题、合理调度管理和改善生产效能低下环节，实现对生产的科学管理。
在这个过程中，我们还需要不断的探索新的应用，解决工业生产中的实际问题，让企业从节能改造中整体受益。
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德国工业控制系统制造商西门子公司。索菲亚首个工业40工厂车间隶属于德国工业控制系统制造商西门子公司，该工厂采用了先进的数字化制造技术，包括物联网、人工智能、机器学习等。索菲亚首个工业40工厂是指采用工业40技术的工厂，位于保加利亚首都索菲亚。

可以参考 SAP提出工业互联网及工业40前沿研究报告>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。

不可以。物联网是基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络，在国外不可以用，其应用领域主要包括运输和物流、工业制造、健康医疗、智能环境（家庭、办公、工厂）等，具有十分广阔的市场前景。

目前，很多公司正在积极布局智能制造和工业物联网发展战略。问题是，这些企业是会共同推进两个战略的发展还是分开推进呢？我相信他们会共同推进，但我也可以理解那些把他们看作是分开的人。
在我们讨论这个话题之前，先让我先定义一下术语，因为有很多关于这个的争论。
智能制造：在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息，资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。（根据MESA International ，MES国际联合会定义）
IIoT：在工业（如组件、产品、产品运输和设备）中使用的物理对象（“物”）中嵌入电子、软件、传感器组成的网络，这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。（根据维基百科“IoT”修改）
现在回到我们的核心问题：两个战略是要共同推进还是分开推进呢？很明显，目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景：
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信，IIoT提高了整个工厂的效率，使其更加智能化，"我同意。我相信，IIoT是智能制造的一项有利技术，它的进步将推动智能制造的发展。同样，随着智能制造超越概念，进入公司正在执行的项目，制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外：并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中，超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT（参见上图）。我明白这个观点，因为智能制造有很多途径。实际上，IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比，IIoT确实发展可能会更快，因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量，并帮助推动特定行业的智能制造行动，但是IIoT项目可以取得很大的进展，并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛，那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外，生产仍将涉及人员，以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案，IIoT没有也不可能是商业案例，这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么？
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点：智能制造是这场革命的基础，而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多，我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢？首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂，还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样，技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作，以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术，但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信，以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程；其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是，当新技术和新方法将它们整合在一起时，就会扰乱市场，并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如，基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据，我们能提供什么样的新见解和服务？
这就是为什么我认为，要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略，以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程，并向客户交付新的服务级别。

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