智能制造可以利用工业物联网的技术,实现生产过程中的自动化控制和优化,其主要技术和应用包括:
传感器技术:利用传感器获取生产过程中的各种数据,包括温度、湿度、压力、电流、电压等信息,将其转换为数字信号进行处理和传输。
数据采集和处理:将传感器获取到的数据进行采集和处理,通过物联网技术将数据传输到云端或本地服务器进行存储和分析。
数据分析和挖掘:通过数据分析和挖掘技术,对生产过程中的数据进行深入分析和挖掘,提取有用信息并进行优化决策,实现生产效率和质量的提升。
自动化控制:通过控制器、执行器等设备,实现生产设备的自动化控制,包括开关机、调整参数、控制速度等 *** 作。
信息可视化:通过大屏幕、手机、平板等设备,将生产过程中的数据和信息进行可视化展示,实现对生产过程的实时监控和控制。
通过工业物联网的技术应用,智能制造可以实现生产过程的数字化、自动化、智能化和可视化,提高生产效率和质量,减少资源浪费和环境污染,为企业提供更多的商业价值和竞争力。
但对于工业物联网而言,要面临诸多难题:难题一:面对这么多不同类型、不同型号的设备不同的生产制造厂、不同的设计
不同的物理接口、不同的协议
难题二:对接任务繁重,谁来完成?不同的设备完全不一样。同一个设备不同的厂家完全不一样。同一个厂家同一种设备不同型号不一样。同一个厂家同一个型号不同批次还有可能不一样。
难题三:设备的数据很零散。就像一堆面粉。把数据取出来就这样保存到云端平台。
平台上就是一堆更大的面粉。
工业物联网云平台推荐是一个基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术的智能制造平台,它集数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、决策支持等功能于一体,可以实现设备的远程监控、预测性维护、异常检测以及生产调度、设备管理等工业应用。
工业物联网云平台推荐的主要特点包括以下几个方面:
一、开放性
工业物联网云平台是一个开放的平台,它采用标准化的接口和协议,与各种硬件设备、传感器、机器人等工业设备实现无缝对接,与各种软件系统、应用服务实现互联互通。同时,平台还提供了丰富的API,方便开发者和企业自主开发和集成精细化的应用。
二、可扩展性
工业物联网云平台是一个高度可扩展的平台,它可以支撑海量设备数据的采集、存储、处理、分析和应用,能够灵活地满足用户的不同需求。此外,平台还提供了多样化的工具、算法和应用组件,方便用户根据实际情况进行定制化。
三、协作性
工业物联网云平台是一个强调协作的平台,它鼓励企业之间、企业和研究机构之间、企业和政府之间等多种形式的合作,共同推动工业物联网技术的创新和应用。平台还提供了多种合作机制和服务,包括共享设备、协同工作、技术支持、数据交换等,为用户提供全方位的支持。
四、安全性
工业物联网云平台推荐是一个高度安全的平台,它采用了多种安全技术和加密方案,保障用户数据的机密性、完整性和可用性。平台还提供了完善的权限管理和安全审计机制,有效防范各类网络攻击。
工业物联网云平台推荐,上海力控科技ThingNet物联网云平台是基于以往的物联网产品,以及目前市场上的各种云平台优点,精心打造的一款实现设备上云的多功能产品,该物联网云平台面向设备而使用,例如大型的空调机组、空压机、泵等等设备的上云,云平台提供从设备接入、运行监控、设备资产管理、工业数据预知分析等一站式SaaS服务,使用对象可以为设备厂家、设备运维厂家、以及相关设备管理型公司等。
问题1:工业物联网是什么?
简单来说,就是物联网在工业控制上的具体应用。
问题2:SSL/TLS是什么?
SSL(Secure Sockets Layer 安全套接层),及其继任者传输层安全(Transport Layer Security,TLS)是为网络通信提供安全及数据完整性的一种 安全协议 。TLS与SSL在传输层对网络连接进行加密。大部分互联网登录都是用的SSL/TLS,可以去网易邮箱>American test tube baby
德国工业40如火如荼,中国也推出了“中国制造2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划。“中国智造”成为未来制造企业的发展方向。 然而,传统的计算模式、工厂网络模式已经无法满足“智能制造”对于运算速度、数据交互速度、数据即时性、M2M等方面的要求。经过多年的发展,物联网已被业界广泛理解和接受,但在企业应用层面可以为企业带来哪些提升,在具体应用和整体运营管理模式上可以带来哪些变化,仍然值得业界探讨。
在工业互联网白皮书中,将工业互联网描述为:致力于工业控制系统联网,使之形成大型的端对端系统。工业互联网系统能与人联接,能充分集成企业内部系统、工艺流程和分析工具。这样的端对端系统被称为“工业互联网系统(IISs)”。
工业互联网的架构,从商业利益诉求开始(联盟的发起者都为大型企业),基于各类应用,进行生态体系的研究,并通过简化方式对系统架构进行解释,便于各领域组织和个人的理解。
不同于工业40在“集成”之上,更注重供应链(价值链)的研究,工业互联网则更偏向于对利益相关者-“角色”的研究。生产分工的“角色”,不仅仅是指产业链上下的企业和组织,还包括了企业中的各类职业人士,包括商业决策者、技术工程师、产品经理等。在工业40中也有大量内容关于对“劳动者(人)”的调研和阐述,但主要是从社会学、人力资源管理学进行整体性的思考。
从“角色”的需求出发,工业互联网提出了四层“视角(Viewpoint)”的结构(有些文章中也称之为“组件”)。
1业务视角(Business Viewpoint)
在工业互联网的搭建中,业务视角关注于识别利益相关者的商业视野、价值观和目标。相关人员(包括行业用户)需要思考如何通过工业互联网提供的基本功能来实现商业目标。
2 应用视角(Usage Viewpoint)
应用视角定位于可靠、复杂的系统应用(功能)。通过专业用户或逻辑用户自助式的一系列 *** 作(使用过程),能够获取到系统的基本功能或服务,并将其拼装成成熟的商业应用。
3功能视角(Functional Viewpoint)
功能视角聚焦于工业互联网系统中的基本功能模块(系统的零部件),以支持上层应用组件的运行。功能视角主要研究模块之间的关联关系、组合结构、信息交互接口、使用流程和步骤,以及功能模块和系统外界环境的关联关系。
4 执行视角(Implementation viewpoint)
执行视角主要关注的是功能视角中的信息技术元素,包括具体的工业控制系统、通信方案和软件程序。执行组件(视角)关注于工业物联网最基本、核心的技术架构,功能(视角)在执行视角的技术架构上搭建,使得多个应用(视角)能够协同工作,并实现业务的完整交付。
工业互联网认为,工业领域的控制系统(ICS)已经能够实现跨产业部门的工业自动化。它们通过对物理世界的感知,获得信息的“激励”,并通过“固化”、明确的逻辑运算,向执行器发布指令信号,从而由设备上的机械装置改变物理世界和环境的状态。这种“控制”过程由工程师精心设计,使得自动化设备的所有行为都明确并固定下来。但如果生产环境发生改变,生产产品需要升级,那么必须由工程师重新设计并调整系统,这有可能需要启动一个生产线的“精益”项目。
要适应生产环境和商业需求的变化,控制系统中的信号处理元器件,首先需要与外部信息系统组网通信,其次需要建立共通的“语言”(通信协议、数据规范),还要能够接受上层应用的调配和指挥,以此实现灵活的“柔性生产”,与其他商业系统协同“智造”。
四层视角之中,“执行视角”主要是构建信息流的通道。在“执行视角”中的独立设备和系统,会按照接口规范输出传感信号或接受指令信号,在“功能视角”中形成数字化映射,即在虚拟世界获得一个“身份”,能被其他信息系统进行查询、访问、调用、关停等。
四个视角中的系统和能力是相互交织,只是看待的角度层面不同。商业视角和应用视角更多的是从商业的角度来看待生产活动,它更关心的是资金、客户关系、供应链、人力资源、企业资产、产品的生命周期等等,是从上(需求)向下(实现)看待工业物联网。功能组件和执行组件是从信息技术、行业技术的角度来看生产活动,它聚焦于如何调配计算资源、如何传递信息、如何 *** 作设备、系统的维护和运营、技术构架的健壮性和安全性,更层次化、深入化地理解工业物联网系统,关注于它的“有机性”。
在工业互联网的四个组件中,功能视角和执行视角都是从技术的角度来拆解工业互联网。其中,功能视角关注工业整体系统,是顶层的技术架构,定义并展现了工业核心能力的相互关系;执行视角关注信息系统结构,是支撑功能视角的数字化基础,它对工业物联网的信息/网络能力进行了层级划分。
通俗的来说,执行视角描述了一个人(工业)的“神经网络”,而功能视角则呈现了一个人(工业)的“器官组织”。工业互联网通过这两种视角,注重于理清信息技术与工业技术之间的关系。就目前来看,工业40的架构思路倾向于将信息技术进行改进和叠加。相对而言,工业互联网则更关注未来工业系统的重构,使得信息和工业深度、有机的融合。
1功能视角
工业互联网对工业领域和信息领域的技术进行了融合,并定义和划分相应的功能模块,提出了“功能视角”的概念,这便是工业互联网的顶层功能架构:功能域模型。
功能域模型由五个基础的功能域组成。企业的信息系统可以包含所有的功能域,也可能是其中几个,还可以是单独一个功能域,每个功能域都是相对独立、完整的系统。当然,实际的业务系统会根据应用特色,删减或修改功能域中的某些细节性技术,但这不会影响工业互联网的整体结构。
(1) 控制域
控制域整体部署在物联网边缘,贴近实物和环境,在物联网结构之中处于边缘位置。控制域包括:
感测,是传感器对设备、环境的感知;
驱动,就是指通过传递指令信号,使得设备上的机械部件或电路开关实施规定动作。此外,向电子标签等存储设备注入数据也是驱动的一种类型。
交流,是指信息在边缘网络中传递。
实体抽象可以理解为物的“数字化”,即物的(状态或属性)实体信息由统一、规范、有实际意义的数据(即数字化信息)来表示,这样上层系统就可以解读感测信息、改写设备状态(驱动)。实体抽象是物理系统和信息系统的桥梁,完成虚拟和现实相互间的映射。在物联网领域中,“数字化”的狭义理解就是“实体抽象”。
建模,是对物理世界的系统性描述。建模的对象可以是生产设备,也可以是外部环境。建模的数据源来自下层的“实体抽象”。复杂的建模需要融合高深的行业技术知识,并通过高等计算(人工智能到等)来实现。
执行者通过对控制目标的解读,按照自有的控制逻辑,实施一系列的 *** 作(向驱动和感测传达指令)。执行者具有自主性,具有一定的决策权和智能,可以动态、灵活地完成任务。当然,对于一些特别重要或简单的控制目标,执行者会不经过逻辑判断,直接执行。
整个控制域实现了(控制)目标和(物理)行为的统一。
(2) *** 作域
*** 作域是对控制域系统的集中化运营,它可以远离控制域,实现远程的监管。 *** 作域主要的职责包括:
为功能(组件)的实现,调配和部署资源并进行相应管理。
为保证功能的健壮性, *** 作域还需要具备监测和诊断分析的能力:通过分析系统的关键性能指标,来评估系统的健康,针对系统故障、性能下降等问题,及时上报或预警。
*** 作域除了“反应式”的运营方式外(出现告警后再处理),还需要支持预测和优化:预测故障和系统瓶颈,在故障和问题发生前处理(预测性维护);掌控各类资源的利用率和下层系统设备的情况,通过调整资源分配来实现生产优化(例如动态地关闭一些空载运行的机器,来节省工厂的电力消耗)
在预测分析方面, *** 作域需要信息域的帮助,以弥补他可能在计算能力上的不足。
(3) 信息域
从不同的域中采集信息,并将这些大量的异构信息进行转换、建模、存储,最终实现高级分析的功能(分析系统瓶颈或预测产业链趋势)。
信息域具备的数据处理能力包括:
采集(汇集)传感器和 *** 作状态的海量数据
数据质量管理(数据过滤、去重、挑拣垃圾数据)
(异构)数据格式转换
语义化处理(在原始数据中注入备注信息,关联其它数据集等,比如位置信息、时序信息等)
存储和数据持久化(data persistence,内存数据模型和存储模型的相互转换)
数据分发处理(包括流分析处理-streaming analytic processing)
控制域也有数据采集和建模的能力,但主要是用于即时的计算、实时的反馈、连续的 *** 作,其关注点在于设备的“物理行为”。信息域的建模主要是用于“后计算”的,即通过大数据分析、智能预测,制定一个长期的优化目标,并通过调整控制域的执行策略,实现系统整体的性能提升。
信息域对控制域具有“引导”作用,如果将控制域看做“生产者”,那么信息域就是“管理者”。
(4)应用域
应用域是所有“功能(function)”(也称之为“函数”)的集合,包含对“控制域”进行 *** 作的功能。功能在应用域中表示为一个个相对独立的应用程序,业务则是多个应用程序的系统性组合。虽然在软件应用的底层代码中也有“功能(函数)”的概念,但应用域所指的“功能”是高度抽象(语义化)和复杂的逻辑程序,它可以包含一组协同的物理 *** 作或一系列流程化的数据处理行为。
*** 作功能发出的 *** 作请求并不是无条件执行的,它必须接受控制域的条件约束,例如违反作业安全的 *** 作指令会被控制域“拒绝”。
(5) 业务域
业务域即是企业各类的业务系统,例如:企业资源管理(ERP)、客户关系管理(CRM)、资产管理系统、人力资源管理系统(例如人力资源的共享中心)、项目管理系统等等。这些信息业务是通过完整的一套软件程序来实现闭环的业务流程,也被称为:实现“端到端”的 *** 作流程,例如用户从客户端到电商平台(服务端)下订单购买商品。
2执行视角
功能视角作为顶层技术架构,本质上是从工业领域的整体视角看待工业互联网的技术架构,而执行视角则是从“具体实现”的视角看待工业互联网,它其实属于功能视角的一个基础部分,不过以作者看来,“实现”的本质就是物理信息和虚拟信息的相互转换,所以执行视角所展示的功能拓扑看起来更像一种“服务于信息的组网和计算方式”,其强调了协议、接口,以及系统动作、设备状态的信息化映射。对于通信领域的人士来说就很容易读懂执行视角之下的架构,而且能够和物联网网络架构进行对应。
(1)三层架构
执行视角下的工业互联网分为三个基本层级:边缘层、平台层、企业层,它们分别对应不同的网络和功能特性。
边缘层收集各类设备数据并汇总转发至平台层,或由平台层反向发送数据(例如 *** 作指令)至边缘层中的设备。
平台层,一方面具有设备和资产的管理监控功能,可以向上层应用(企业层)提供这些能力。另一方面,它可以接受并执行企业层下达的 *** 作指令:数据分析、信息查询或控制设备运作。平台层整合了工业领域中的各类信息能力,并形成具有开放性的服务系统。
企业层,就是行业应用层。它可以是商业决策系统,也可以是提供给外部用户的设备监控系统,还可以是给内部运营人员用于产品质量分析的软件应用。它可以从平台层获取大量的底层生产数据,也可以通过平台层控制海量的设备,但它并不“关心”这些功能(查询、 *** 控)具体是如何实现的,它只负责高层应用的逻辑实现。
(2)三层网络
在三层架构模式之中存在三层网络:邻接网络(Proximity Network)、接入网络(Access Network)、服务网络(Service Network)
邻接网络,通过一定数量的转发节点连接一定区域范围内的边缘节点(包括传感器、驱动器、设备、资产、控制系统和边缘服务),并且在区域内形成局部网络。邻接网络可以理解为物联网的边缘网络,不过它更强调了在一个场景化的空间范围内。
接入网络,实现资产、终端、设备连接到平台层的网络。接入网络可以是企业专网,也可以是商用的运营商网络,例如4G LTE网络。所有终端都需要通过网关设备连接到服务网络。
服务网络,实现平台层和企业层连接。它可以是互联网,也可以是运营商的移动网络,或是企业私有网络,还可以是建立在各种网络之上的虚拟专线网络。其实,企业系统之间的互联也可以通过服务网络。
在美国GE发布的相关白皮书中,对于工业互联网的应用范畴是有明确的界定的。GE公司发表的白皮书中指出,Industrial Internet是要延展机器与人的边界。这篇白皮书中描述的工业互联网的核心要素包括:智能机器、高级分析和工作中的人。实质上,还是强调通过物联网联通机器、产品和人,从而提升企业的设备健康状态和生产绩效,实现预测性维护,最大限度地降低意外宕机,实现能源高效利用等。相比而言,我国的工业互联网产业联盟发表的工业互联网体系架构白皮书中,对于工业互联网的诠释似乎过于宽泛、过于复杂。该白皮书认为,工业互联网与制造业融合将带来四方面的智能化提升。实际上网络化协同和个性化定制,属于一种制造业+互联网的应用,但不应当属于工业互联网(准确来说是工业物联网)的范畴。
因此,通过上面论述,我认为工业互联网应当有其具体的内涵与外延,其实质还是应当聚焦物联网在工业的应用,而不应过于泛化,不能什么东西都往里面装。服务商也不应把什么云平台都叫做工业互联网平台,以免误导用户。建议未来还是将名词术语统一到工业物联网,或者物联网的工业应用。
眼神阅读:
富士康工业互联网明日打新 发行价定为每股1377元
新京报快讯(记者 梁辰)5月23日,富士康工业互联网股份有限公司(以下简称“工业富联”)在上证路演中心举行了首次公开发行A股网上投资者交流会。该公司昨日晚间更新招股书披露,将以每股1377元的价格发行197亿股股票,募集总额约为2712亿元。
经过5月17、18日初步询价,22日晚,工业富联披露,除去本次发行费用4亿元,募集资金净额将达267亿元,对应市盈率为1709倍。5月24日,投资者开始网上申购。
从A股历史首次公开募股(IPO)历史情况来看,此次工业富联IPO募集资金总额排名第12位,但是最近3年以来最大规模IPO。与药明康德和宁德时代在IPO募资过程中出现“缩水”不同,工业富联最终募集金额与之前IPO审核报告基本一致。
资料显示,工业富联脱胎于2015年2月成立的福匠科技,过去一年左右,其股东鸿海精密将旗下诸多子公司注入工业富联,直接或间接持有31家境内子公司和29家境外子公司,包括9家位于中国大陆的苹果手机零部件产业链公司。
在交流会上,工业富联董事长陈永正表示,公司正在研发应用于智能手机机构件的一系列开发项目、应用于电信网络设备的技术及应用程序,5G 技术研发、物联网及工业互联网解决方案、面向应用场景的多种应用服务、业务功能组件、大数据处理和分析、数据采集、应用到工业机器人的治具自动化串杆技术、云计算服务及存储设备的解决方案等。
工业富联计划,投入264亿元用于上述20个投资项目,并结合投产安排和公司业务实际情况,另投入募集资金约324亿元用于补充营运资金,优化公司的财务状况,不足部分由发行人通过银行贷款或自筹资金等方式解决。
对于战略投资者,陈永正表示,充分考虑了投资者资质以及公司长期战略合作关系等因素后综合确定,包括大型国有企业、保险公司、国家级投资基金等。
此前,21世纪经济报道称,工业富联已完成IPO战略配售投资者的初步遴选,入围标准首先考虑是否与业务能够形成战略协同,合作提供软硬结合、虚实结合的科技服务解决方案。以BAT为代表的国内互联网巨头都在最终确定战配投资者名单内。
5月16日,工业富联股东鸿海精密董事长郭台铭曾与博时基金总经理江向阳会面,博时基金是央企招商局集团金融板块成员公司。招商局官网内容显示,会谈中,郭台铭表示,本次在A股上市,将为鸿海集团注入更多互联网基因。
郭台铭称,这将带领代工基因的鸿海转向以大数据为导向、AI分析为驱动,以及机器人运作为基础的工业互联网平台企业,加速在智能制造、工业40机器人生产、人工智能大数据等新领域的发展。同时,通过富士康工业互联网云,提高中小企业的制造能力,为3000万中小企业赋能。
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