物联网应用实例与经济?

物联网应用实例与经济?,第1张

物联网的应用实例与效益 摘要 十年前,麻省理工学院在同 EANUCC 组织(全球统一标识系统)共同进行一 个研究项目时,创造了"物联网"一词该项目和全球产品电子代码管理中心的 成立促生了以 RFID 为基础的解决方案, 使供应链发生了革命性的变化 据预测, 到 2005 年,RFID 标识的物体和物联网将会无处不在 物联网的开发是围绕 RFID 的应用进行的,然而依托的技术不仅仅是 RFID物 联网的合理结构是金字塔型的,是根据需要,合理性,局限性和商业应用案例和 效益在身份标识,数据存储和能力上结构分层的,其合理性取决于经济效益,其 特点和行为设计的合理性也取决于实际效益 目录 1 介绍 十年前,麻省理工学院(MIT)与物品编码组织 EANUCC 共同开展了一个研究项 目,创造了物联网一词该项目和全球产品电子代码管理中心的成立促生了以 RFID 为基础的解决方案, 使供应链发生了革命性的变化 采用这种技术和手段, 将使供应链成本降低 10%,还能使我们同家庭中的日常生活物品相互交流在我 们去超市的时候,家里的冰箱会告诉我们缺少些什么,食品自己会告诉我们它们 什么时候过期,商品会自行防盗,我们则不必在超市的收款台前排队这些有说 服力的例子那时让我们预测, 2005 年, 到 RFID 标识的物体和物联网会无处不在 但现在已经 2009 年已经过去了,但我们还在等待会发生些什么为什么我们还 在等待呢物联网的实际效益在哪里呢 从社会经济方面看,保健,环境,合法监听,隐私,安全,技术的获取和包容 以及政府的作用,都将影响到物联网的应用,但未来物联网推广的最重要因素是 商业案例没有商业案例就没有商业 关于物联网的争论,一般是围绕着什么时候技术才会无处不在和遍布各处的问 题进行的,没有考虑如果实现了技术无所不在,那么范围有多大,哪些技术是核 心的问题本文用商业案例推理方法进行讨论,并向一些物联网方面的基本假设 提出了挑战,本文的结论是,物联网的架构实际上与现在的一些假设是不同的, 它更具结构性,更实用,具有金字塔式的通信能力和选择能力,它不是一堆放在 一起通过 RFID 器件互相谈话的物体 2 物联网的概念 MIT1999 年的论文在其网站上已经保留好多年了 所说的"物联网"是"自 MIT 动身份识别中心的愿景", 这个愿景就是创造一个计算机无需人的帮助就能去识 别的全球环境 麦克法兰在上述论文中解释了基于控制的 MIT 自动身份识别的概 念他说: 智能产品是一种物理的,以信息为基础的零售商品,它们 (1)具有独特的身份; (2)能够有效地同周边环境交流; (3)能够保留和存储自己的数据; (4)具有能描述产品特点,生产,使用和处置需求的语言; (5)能持续地参与或决定与产品命运相关的行为 重要的是要注意到,MIT 的研究是针对供应链的,它说的"每个东西都贴上标 签"并不意味着"所有的东西"都贴上标签麦克法兰说的很清楚,它们是以信 息为基础的零售商品花园里的鼹鼠,树上的知更鸟和亚马逊雨林中的树木并不 在这"每样东西"的范畴之内他们所做的切合实际的排除表明,物联网的初始 概念是很清楚的, 是人为限定的, 是有范围的 它只适应于供应链上传送的东西 全球产品电子编码管理中心和 RFID 产业已经认识到, 这种限制会使我们错失良 机,降低物联网的应用范围和影响这与"计算机无需人的帮助就能理解世界" 的概念显然是不相符合的,因为我们不能假定每样东西都是零售商品,这种假定 是不可能的,而且永远不可能现在是根据可能做到的事情重新评价和建立这个 概念的时候了 要建立全面的或局部的物联网,需要有投资,在很多情况下,这种投资的规模 很大只有有了适宜的商业范例,才会有投资而商业范例正是目前所缺少的 3 商业范例假设 物联网不仅是一个学术概念,而且有市场需求,了解这一点是至关重要的 这就是说,物联网是一种真正的颠覆性创新,它能对社会产生巨大影响但物 联网要获得成功, 必须要有实实在在的应用案例, 不能光宣传它如何如何了不起, 或觉得它会带来多大的股票价值 物联网的推广目前还受限于技术,现在可用的技术是 RFID 过去在供应链和其他一些商务模型如资产管理中主要采用一维条形码, 这是 一种综合标识符,不能区分具体的物品两维条形码含有更多的数据,但一旦印 刷上去, 就不能更新 RFID 发射器, 近场通信移动电话, 采用脉冲无线电 (UWB) 通信技术的定位系统, 蓝牙或紫峰无线传感器和其他一些无处不在的计算技术能 持续地从周边环境中采集数据并进行处理, 这些技术可以带来优势的商业应用案 例 虽然物联网的开发是围绕 RFID 的应用进行的, 但构成物联网的是连续和密集的 实时数据流,并不是 RFID 器件本身,物联网是物理世界的反映,同物理世界一 样,物联网用户市场中商务案例的成功是商务推广的先决条件 1999 年开始建立物联网时,MIT 预测,到 2005 年会出现物联网 RFID 标签的无 处不在的应用,到 2006 年,标签的价格会降低到 5 美分学术界的预测总是太 过乐观,从经济学的角度看,这个预测其实是靠不住的 当然,MIT 可以很有道理地指出,今天的标签,比他们当时设想的标签要复杂 多了,但标签设计中任何增加的功能都是用户需要的,没有这样的进步,就没有 投资的效益但价格毕竟决定着设计的合理性,限制着标签的普及应用 如果没人以 MIT 预测的价格大量购买这些标签,就不会有用户应用案例 MIT 所描述的物联网是在超市中无处不在地使用标签,MIT 预计,所有的零售商 品都会贴上标签, 所有的家庭用品和办公用品都会贴上标签, 它们能够相互通信, 至少在询问时能够应答 2003 年,威廉姆斯在《产品标识的未来》一文中指出,当商店中的商品以低于 05 美元的价格促销时,标签的成本无论是 028 美元还是 5 美分,都将是极大 的成本负担,一般会使商品利润低于 10%,在这个价格水平上使用 RFID 标签就 不划算了现在不行,永远都不行把 MIT 所预测的标签价格下降(为达到市场 普及)同预测的标签使用量相比较,可以看出,在很多年内,标签的整体商业价 值很难增长标签厂商投入很大的资金,承担很大的风险,卖出几十亿的标签, 却只能赚到很少的钱标签厂商以现在的价格每年只卖出几百万个标签这种商 业模式是行不通的,而且永远行不通,因为标签制造厂商在目前商业模式的生命 周期内是不会把标签的价格降低到微不足道的水平的 业界预测,聚合物 RFID 标签有可能在 10 年内改变这种状况但是今天你不可 能根据 10 年之后可能发生的事举出商业应用的例子这些实际因素对物联网的 建立和效益的发挥有巨大的影响也就是说,在每件物体上贴上标签,也许只是 一种空想,永远不可能成为现实(我曾经说过,皇帝是没有新衣的) 那么物联网的概念是不是就错了,是不是就一无可取了呢我希望不是尽管人 们提出的物联网的概念和架构有某些缺陷,但它还是有很大的潜在效益的 4 物联网依托的技术不仅仅是 RFID 在可预见的未来建立可行的物联网架构是至关重要的那种认为给遍布各处的 每个物体都贴上 RFID 标签就能形成物联网的观点是经不起实践检验的,是不会 有商业应用实例的在目前阶段,我们必须质疑关于物联网的一些基本假设麦 克法兰提出的物联网概念,至少有两点是站不住脚的,是经不起实践检验的 首先,麦克法兰声称的物联网的目标是"建立一个计算机无需人的帮助就能识 别世界的普遍环境",但他没有从商业应用的角度进行考虑,也就是说,人们为 什么需要这样一种环境我们的问题是,它的应用合理性在哪里难道就因为它 在技术上可行就不去考虑合理和需求吗 如前所述,不是器件,而是连续的,高密度的实时数据流形成了可行的商业应 用案例,赋予了信息系统相关的,实时的,具体的数据,建立了物联网我们必 须清楚地认识到,物联网的商业范例不是 RFID 器件的商业范例,而是合理获取 信息的商业范例,RFID 系统只是一种提供信息的手段,是一种最适宜的,成本 效益最高的技术 第二,对于早先的智能产品概念,麦克法兰虽然提出了 5 个特点,但缺少商业 案例的支持麦克法兰说的 5 个特点是,独特的身份标识,与周边环境交流,存 储数据,使用标准的语言和不断地参与或决定自己生命周期 最后一个特点是要赋予器件智能的原因,其他一些特点是被动存储器件也具有 的,只要它们能被连接 如果你接受这种观点,那么在很多情况下,有效地与周边环境通信,可能就简 单意味着使身份和数据可以被询问, 而这通过被动型的数据存储就能实现 的确, 早期物联网构想中的 RFID 技术,全部是被动型 RFID 标签,这些标签只有在被询 问时才能显示数据,与条形码唯一的不同是,它们的数据存储在集成电路存储器 上,可以被更新,它们不能对自己的命运做出决定所以,麦克法兰的理论不仅 没有清晰的商业案例支持,而且其初始概念在逻辑上就讲不通我们经过思考后 得出的结论是,有些物品需要通信,而另一些物品只需要被询问,有些数据是永 存的,另一些数据是变化的这个结论显然是毋庸置疑的 独特的身份对于物联网来说是非常重要的,但也需要从商业效益的角度考虑问 题多年来,条形码成功地标识了批量身份,但不能标识每个产品的身份把批 量标识扩展到分类标识是必要的,例如标明整批货物中每一件的售出时间但如 果没有必要,如果成本太高,就不需要总是这样做当然在有些情况下,是需要 对每个商品做独特标识的,例如商品的重量,历史等所以,物联网的许多功能 是可以用比较便宜的技术实现的,例如已广泛应用的条形码我们认为,物联网 的合理结构是金字塔型的,是根据需要,合理性,局限性和商业应用案例和效益 在身份标识,数据存储和能力上结构分层的将来许多物品的信息仍然会保存在 条形码上 现在的条形码仅仅是标识类别, 例如某厂商生产的 450 克的烤豌豆 如果用条形码区别标识每件产品, 就不能像现在这样把条形码统一印刷在产品包 装袋上,把这样的产品纳入物联网中,需要确定数量并判断投入的合理性 在每个产品上应用 RFID 技术现在有很好的例子例如,英国著名的玛莎百 货公司用这种技术减少了正品商品退货的欺诈率,在这种情况下,商品价格稍高 一点是合理的另一个例子是在刮脸刀片上安放防盗窃的电子商品监测 EAS/RFID 标签,从商业效益上看也是合理的按日期销售的信息是非常重要的 信息,新鲜食品可以在物联网世界中找到新的市场机会,可以存储在零售商的货 架上, 可以找到潜在的家庭和办公室最终用户, 也可以找出产品的新特点和用途, 让产品销售的压力不全放在既定用户身上,另外还能给冰箱制造商做广告,促进 冰箱的销售在物联网世界中,市场营销也能产生实实在在的效益,消化 RFID 的成本 例如, 葡萄酒和灌装啤酒的厂商由于与销售市场更接近, 可以降低价格, 从而消化标签的成本不过我们必须做出示范例子,才能在物联网中推广 5 物联网的结构 如果你接受现在的观点,那么就会顺理成章地得出这样的结论,即只有需要 通信的东西才会装上通信器件在上述金字塔的顶端,是人与人之间的对等机器 交流,例如我的个人数字助理和你的计算机之间的交流,在采用对等设备成本上 不划算的地方则布置 RFID 标签,因为 RFID 标签是满足基本通信需求的成本最 低的手段, 这是第二个层次, 在这个层次之下, 是被动型的数据存储, 如条形码, 它只能保存数据和身份,在这个层次,很多东西仍然是不可辨认和不可识别的 我们定义的未来的物联网还有一点与麦克法兰的提法不同,麦克法兰认为, 物体"能连续地参与和决定自己的命运",我们则认为,只有在感知物体直接或间 接地发出指令的时候(在金字塔的顶端) ,或智能物体发出指令的时候(在第二 层次) ,才会有通信即便在第二层次,智能物体一般也是由一个感知器件控制 和预先决定的(在物联网中,所有的东西,包括人,都是物体) ,因为只有更高 的层次,才能做出判断效益的决策 所以,物联网是在一个个案例的基础上运行的,由感知物体从成本上逐个判 断,处理代价是否能适合需求,物联网是由这些案例构成和限制的 物联网中的商务案例是靠 RFID 标签,智能标签或智能卡运行的静态信息 如产品身份,重量,售出时间,产地等,可以存储在条形码上,也许是两维条形 码,用移动设备和漫游设备可以阅读条形码 我们不需要给每个物体都装上主动通信的器件, 我们要做的是提高阅读器扫描被 动信息的能力,如扫描条形码,使我们在询问时能获得信息,这样做是因为我们 有应用案例的强大支持我们很多人已在超市使用自我扫描技术付账了,许 多移动电话都能阅读条形码虽然让冰箱通过 RFID 标签自动向超市询问存货和 自动付账听起来很有吸引力, 但其实还有一些更为廉价的方法能达到同样的效果 许多此类物联网可以用手动扫描条形码的方式实现,例如,用扫描器把冰箱 里的食品显示在冰箱上的屏幕上屏幕上还可以显示食品的售出时间,发出过期 报警如果超市的付账柜台上也储存有售出日期的信息,就可以用现在的 Wi-Fi (无线保真)技术把这些信息传送到用户的个人数字助理和电话上,用户的冰箱 上或家庭电脑上,也可以传送到家里各处放置的,不见得放在冰箱里的已购买的 食品上 我们所提出的物联网的架构是这样的,它并不是把世界上所有的物体都以对 等的方式连接在一起,而是给有些物体贴上 RFID 标签,有些物体贴上条形码 在我们的物联网架构中有些物体有询问能力, 还有些物体则仍然处于未连接状态 物联网的主要功能是处理信息,这些信息的获得并不完全靠 RFID 标签当 然 RFID 标签将会发挥作用,但 RFID 提供的信息只是物联网的一个组成部分 在物联网中, 不是简单地给每件物体都做出身份标识 我们把物品分成了若干类, 这种分类构成了前述的金字塔梯级结构, 每个梯级采用的信息获取和发送技术都 是不同的也许我们可以给出这样的梯级结构: A 级:带有一般的固定静态数据的物品(如一听西红柿) B 级:带有分类静态数据的物品(如标有售出日期的生菜) C 级:带有独特的固定静态数据的物品(如标有特别分量,产地和保质期的一片 肉) D 级:带有可变综合静态数据的物品(如带有温度感应器的冷冻食品综合标识包 装) E 级:带有可变分类静态数据的物品(如运载箱装商品的货盘) F 级:带有一般临时静态数据的物品(如卡车载的货) G 级:带有可变独特静态数据的物品(道路通行费标签;带有温度感应器的独特 标识的物品) H 级:带有分类可变数据的物品(如车辆) I 级:带有特殊可变数据的物品(如冰箱,音响系统,中央空调,房间报警系统, 车辆等) J 级:智能物品(如计算机,个人数字助理) K 级:有感知的物体(例如人) 这样的分类,是按本文的思路提出的,并不能算是正式的分类下图所示为 物联网的金字塔架构: 我们并不打算把世界上的每个物体都标识在这个金字塔架构图中世界上的 大多数物体—田野里的树木,沙滩上的躺椅,树上的鸟儿等都是不需要通过物联 网来交流的在可预见的未来,现实世界中的大多数物体都不会连接在一起在 物联网中,我们可以把这些物体称为未标识类物体 从金字塔的底部上行, 我们会发现, 紧邻底层 A 的那几个层次中的物体可以被识 别,但是被动式的,这些物体被询问是可以应答,但不能主动通信B,C,D 层次中的物体一般是用条形码标识的,B 层次是简单的综合标识,例如一听西红 柿C 层次是类似瓜果梨桃一类的物品,它们往往有同样的身份,但售出日期不 同 层次的物品是有单独特点的, D 例如每个产品都有不同的重量 在物联网中, 我们可以把这一层次中的物品叫做被动可标识物品增加的信息都不是特殊的, 产品的重量是不变的这一层次中使用的 RFID 标签都是被动型标签 E 层次的数据来自传感器,传感器是被动的,在询问时可以应答,但如果某 些参数(例如温度)超出了规定的限度,也能主动通信,我们把 E 层次的物品叫 做具有激发通信能力的物品, 当然只有在成本效益合理的情况下才采用这种技术 这些物品的数据可变但也是被动的,不过与 D 层次中的可变被动数据(例如一 公斤香肠)完全不同 D 层次和 G 层次的物品都有组合的数据,D 层次中是综合的可标识物品,G 层次中的是特殊的可标识物品例如,道路通行收费标签可在车辆行程的入口和 出口被读出 这两个层次的物品一般不能通信, 它们往往是被询问时才做出反应, 但不能排除它们具有通信功能我们把这种物品叫做"载有其他物品数据的物品" H 层次的物品则不仅有独特的身份,而且有独特的寻址功能,它们能主动通信, 也能对询问做出反应,可能还可以处理大量的瞬间变化数据智能汽车就是一个 例子我们把这个层次的物品叫做"为其他物品服务的物品" 在金字塔的顶端,是真正的智能器件,如计算机或有感知的物体(例如人) , 这些物体有能力主动通信和主动询问 智能物体和感知物体之间的根本区别在于, 智能物体的运行决定是由感知物体控制的,或者说,智能物体的行为是由感知物 体(例如人)设定的所以,在物联网金字塔的顶端,总是感知物体在控制,不 是物品自己做自己命运的决策这种理解与 MIT 最初的概念是根本不同的我 们认为,只有采用这种梯度层次架构,物联网才能产生合理的实际效益,才能获 得投资 我们当然可以做出不同的分类,分出不同的级别,但问题的关键不在这里 关键是物联网不会,而且永远不会成为和人与人之间的网络一样的,具有自主意 识的网络(采用 RFID) ,物联网将是一个由具有不同特性和能力的物品组成的一 个梯度分层架构;它的性质是由应用案例和实际效益决定的,采用的技术是否合 理也是由实际效益决定的(有时只能用 RFID) 所以,在物联网中采用 RFID 的具体效益是反映在多个结构层次上的,其合 理性取决于济效益,其特点和行为设计的合理性也取决于实际效益(尽管可 能会有额外的下游效益,或以后会发现效益,但这不属于初始的效益) 物联网 中物品能力的合理性也是由具体的效益决定的 物联网本身是不会产生什么奇幻 的济效益的,世界上的许多物品将仍然处于物联网之外 6 结论 为发挥物联网的潜在效益,需要着重注意新型的因特网和已有数据的 *** 控,而 数据的传输技术,虽然很重要,却是次要的考虑因素需要制定物品层次之间交 流的规则,需要开发数据采集/交换/交易的网络服务如果物联网有一天真的出 现了,那么首先要关注的是数据管理,转换和处理的标准,而不是什么特殊的空 间接口总之,尽管 RFID 在物联网中有重要作用,但它毕竟只是物联网中的一 种数据传递技术,要形成商业市场,就要开发产品(软件系统) ,使因特网中的 物品能动起来,我们要更多地关注使物联网具有交流功能的网络服务我们需要 有标准化的服务标准制定组织,如 CEN,ISO,ETSI,应发挥重要作用

物联网

就是通过各种信息传感设备,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息,与互联网结合形成的一个巨大网络。实现物与物、物与人,所有的物品与网络的连接,方便识别、管理和控制。

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就是这样的流程大概,反正我们用这不错,想进一步了解的可以咨询他们,他们的MES功同时可以实现企业供应链LES(Logistics Execution System)、集团GES(Group Execution System)的构建和管理。

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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。

一、对设备进行接入评估,确定设备数据是否可以被采集
一般来说,目前大多数工厂都已经实现了自动化能力,设备通过PLC、CNC等仪表仪器进行数据展示获取,因此对于这部分设备来说,想要实现联网,可以用工业网关进行接入。
以Ruff物联网智能网关为例,Ruff网关与车间设备PLC连接,并将数据进行协议转化和处理后发送到云端,其中涉及到的主要连接协议包括Modbus-RTU等传输协议,而自动化数据采集方式则包括通讯串口、以太网、RS-485等。
当网关进行顺利的连接之后,网关的一端进行设备PLC数据的采集,采集到本地之后,网关会进行初步的数据筛选和处理,将由价值的数据再从另一端口上传到云端或者客户指定的服务器上,从而实现设备数据的采集和传输。
同时,也会遇到另外一种情况,就是工厂的设备完全没有自动化的能力,纯粹属于一台物理机器,如果想要实现联网,则需要借助传感器来实现,用传感器来采集设备的各维度数据,再通过网关进行采集和传输。
二、设备数据联网,实现生产过程实时监控
当设备数据通过工业网关采集上传到云端或者服务器之后,下一步骤就是针对这批设备数据进行分析处理。
以设备宝为例,采集上来的数据可以立马获取工厂生产监控情况及设备异常告警信息,包括实时查看生产线的运行状况及产量信息,实现对工厂生产状况的实时监控。此外,工厂管理者也可以通过手机端远程查看生产状况,保证工厂的实时运行情况都被监控和管理。
除了生产信息获取,设备的异常监控也可以通过设备联网实现。联网之后,通过物联网技术手段,可以将设备的各项标准参数数据进行监控,超过标准范围的异常数据将被预警,管理者通过手机端获取异常预警通知,从而避免意外故障带来的生产损失。
目前,大多数工厂都选了IoT云平台来存储及处理设备数据,例如百度云针对物联网领域推出的天工物联网平台,就是一站式全托管的物联网云平台,实现设备数据的处理计算、存储以及可视化的展示与分析等。
而如果客户针对设备数据具有高度安全性保密性要求,也可以采取私有化部署的方式,进行数据的存储与管理。
三、终端化设备数据展示,实现工厂管理数字化
设备数据从PLC到网关,再从网关到云端,最后云端经过处理分析之后,再把数据展示到终端设备上,比如手机端、PC端、LED大屏等等。
当数据通过云平台的分析处理之后,我们通常可以获取工厂生产统计信息、生产效率信息以及工段或车间数据对比等工厂生产信息。
以生产统计为例,工厂管理者可以通过手机端的APP获取到生产效率统计信息,包括设备生产线的开机率、停机时长、停机次数等实时统计,从而判断工厂生产效率水平及影响生产效率的原因。
其次可以获取工厂产量统计信息,包括生产产量、良品率以及各个班组、产品规格等实时精确统计,保证生产计划的实时交付及工人考核的精确性。
目前,终端数据展示主要以手机端和PC端两种形式为主,在一些工厂的车间及生产线上,也会有生产看板大屏,工厂管理者既可以通过手机端进行实时查看工厂各项数据,也可以通过现场生产看板进行当前生产数据查看。

1、作为智慧城市试点重点单位武汉市在污水处理行业采用物联网污水处理综合运营管理平台,依托云计算技术构建、利用互联网将各种广域异构计算资源整合,以形成一个抽象的、虚拟的和可动态扩展的计算资源池,再通过互联网向用户按需提供计算能力、存储能力、软件平台和应用软件等服务。系统可以对污水处理企业的进、产、排三个主要环节进行监控,将下属提升泵站和污水处理厂的水量、水位、水质、电耗、药耗、设备状态等信息通过云计算平台进行收集、整合、分析和处理,建立各个环节的相互规约模型,分析生产环节水、电、药的消耗与处理水排水、生产、排放之间的隐含关系找出污水处理厂的优化生产过程管理方案,实现对污水处理企业生产过程的实时控制与精细化管理,达到规范管理、节能降耗、减员增效的目的。

物联网技术涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。

感知层的主要功能就是采集物理世界的数据,其是人类世界跟物理世界进行交流的关键桥梁。比如在智能喝水领域会采用一种流量传感器,只要用户喝水,流量传感器就会立即采集到本次的喝水量是多少,再比如小区的门禁卡,先将用户信息录入中央处理系统,然后用户每次进门的时候直接刷卡就行。(了解更多智慧人脸识别解决方案,欢迎咨询 汉玛智慧)

网络层主要功能就是传输信息,将感知层获得的数据传送至指定目的地。物联网中的“网”字其实包含了2个部分:接入网络、互联网。以前的互联网只是打通了人与人之间的信息交互,但是没有打通人与物或物与物之间的交互,因为物本身不具有联网能力。后来发展出将物连接入网的技术,我们称其为设备接入网,通过这一网络可以将物与互联网打通,实现人与物和物与物之间的信息交互,大大增加了信息互通的边界,更有利于通过大数据、云计算、AI智能等先进技术的应用来增加物理和人类世界的丰富度。

平台层可为设备提供安全可靠的连接通信能力,向下连接海量设备,支撑数据上报至云端,向上提供云端API,服务端通过调用云端API将指令下发至设备端,实现远程控制。物联网平台主要包含设备接入、设备管理、安全管理、消息通信、监控运维以及数据应用等。

应用层是物联网的最终目的,其主要是将设备端收集来的数据进行处理,从而给不同的行业提供智能服务。目前物联网涉及的行业众多,比如电力、物流、环保、农业、工业、城市管理、家居生活等,但本质上采用的物联网服务类型主要包括物流监控、污染监控、智能交通、智能家居、手机钱包、高速公路不停车收费、远程抄表、智能检索等。


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