物联网将如何颠覆传统制造业

物联网将如何颠覆传统制造业,第1张

如果不是亲耳聆听PTC全球CEO贺普曼(James Heppelmann)关于物联网将如何变革传统制造的演讲,我对一个革命性时代即将带来的颠覆性影响恐怕不可能有那么深切的感受。
6月的波士顿阳光明媚、气候宜人。这里既是美国文化的发源地之一,也是仅次于硅谷的东部创新中心。贺普曼的演讲正是2014年PTC全球用户大会(PTC Live Global 2014)开场。来自全球约2,000多名用户代表和媒体出席了此次大会。作为《福布斯》中文版的代表,我应邀参加。
自通讯技术诞生以来,全球1/3的人口通过电话、手机、互联网连接。2010年则被物联网发展的一个里程碑:物体的连接数量超过人的连接数量。更重要的是,这一物与物连接的趋势在加速发展,“万物互联”(Internet of Everything)似乎已经势不可挡。
据IDC预测,2016年,物联网产品及解决方案创造的市场价值将达到19万亿美元;麦肯锡则把物联网视为改变生活、商业和全球经济的12大颠覆性技术之一,2025年的市场规模预计达62万亿美元,是3D打印市场的10倍。
“物联网不同于传统意义上的互联网,” 贺普曼说,互联网强调‘人’的连接,而物联网强调的是‘物’,“万物互联的世界产生的变化就是创新的驱动力。”
在贺普曼看来,物联网时代之所以会到来,离不开三大因素的激励:
芯片的发展——摩尔定律使得芯片的计算速度在过去几十年间飞速发展;
通信的发展——各种通信技术让联结成为人们生活不可或缺的部分;
智能产品(也就是“物联网”中的“物”)的发展。
大约1年多前,贺普曼和全球知名的哈佛大学商学院教授迈克尔·波特(Michael EPorter)联合启动了一项关于物联网时代制造业、智能连接产品的研究。“我们的研究发现,智能连接产品的爆炸式增长将重新定义整个产业链条,并会对产业结构产生影响,也会改变竞争者参与竞争的战略,”贺普曼说,“这将是对所有人都产生巨大影响的大事,甚至这变化之快和颠覆性让人觉得有些可怕。”
“世界在变化,我们制造的产品在变化,产品产生价值的源泉也在变化,而且在转移。”贺普曼说。那么,物联网对传统制造业究竟会产生哪些彻底改变呢?贺普曼从三方面做了解析。
首先,原先硬件创造的价值正在被软件创造的价值所共享,与硬件相关联的软件创造的价值将超越以往任何时候。贺普曼以智能手机为例,说明了软件与硬件结合在产品销售中的作用越来越大。“我们很多制造业客户告诉我,他们的产品有几百万、甚至数千万行代码,他们也可以算得上软件公司了。”贺普曼说。
在中国制造业领域,这一趋势同样在发展。例如,风机制造商远景能源在几年前就已经把自己从传统风机制造商升级到了“智能风机制造商”,通过为风机增加传感器、编写软件代码,从而实现智能化控制和运营。
其次,联接让我们对智能硬件在软件方面的创新提供了新的选择,从而创造“新的智能”。云计算的颠覆性由此体现。在制造智能联接产品时,人们可以选择把大部分软件直接与硬件集成,这样可以得到更快的响应速度、较低的网络依赖程度和更高的安全性;也可以把所有的应用都放在云端,如此一来,硬件变成了终端接口,制造的复杂度会大大降低,而所有有价值的应用可以通过网络灵活配置,选择更广、更新更快,硬件的价值也会因此降低;当然,也可以二者结合,把部分核心功能做成嵌入式软件,而把一些应用放在云端。
第三,智能连接产品会带来商业模式的变化——从销售产品到销售服务。飞利浦照明的模式创新是一个典型案例,他们改变以往销售灯具的模式,与华盛顿地区的停车库签订为期10年的照明服务合同,并为这些车库安装LED灯。“LED灯是一次性投入较大的昂贵照明器材,但从节能和效率来说,优势明显。”贺普曼解释说。毋庸置疑,让客户一次性投入安装昂贵的LED灯的挑战很大。但飞利浦采取新服务模式,他们可以从每年节约出来的200万美元的能源开支中获得充足的利润。服务期间,飞利浦不仅需要提供高品质产品,还要持续做好服务——通过传感器、芯片让照明智能化,从而通过系统平台监控、运营和服务。从模式上来看,这是双赢的——用户得到他们需要的“舒适”,而制造和服务提供商取得了稳定而源源不断的利润。
那么,制造业企业应该让传统产品具备哪些“新能力”才能让它们具备智能连接产品的特性呢?贺普曼从4个方面进行了描述,分别是:监控能力、控制能力、优化能力和自动化能力。
激情澎湃的贺普曼曾经是一位工程师和创业者,在他的带领下,PTC从产品设计软件跨越到协同设计、产品生命周期管理、物联网平台等领域,近年来公司保持了持续增长态势,并且通过收、并购完善自己在制造业全生命周期软件工具和平台各环节的布局。贺普曼自己也是一位物联网体验的超级粉丝。演讲中,他现场演示通过网络远程控制自己房屋中的各种智能产品设备,让观众亲眼目睹了家中能源管理、娱乐系统、安全系统尽在一键掌握中的场景。
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物联网要实现万物互联,重点在“万”和“互”,一个要求连网终端数量要多,一个要求连网设备之间的数据要相互联系,综合分析,实现数据价值的最大化。

物联网领域下,智慧社区已经是一个比较成熟的落地应用场景。

智慧社区综合管理平台

如果终端设备连网后,只是单打独斗的话,就无法体现物联网的精髓了,所以打造智慧社区,首要任务就是搭建综合管理平台,将智慧社区所涉及到的所有连网终端设备的数据统一收集,统一管理,综合分析,发掘数据的最大价值。

门禁车辆识别,访客登记

车辆识别目前已经非常普及了,可以识别业主的车牌自动放行,如果不是业主的车牌要进行访客登记。智慧社区车辆识别系统应该具备更高的便捷性。可以利用小程序实现自主访客信息登记,还可以将访客数据分享给泊车位管理系统。

泊车位管理

社区内可以有私人车位或是公用车位,车位管理系统不仅可以方便业主停放车辆,还可以协同访客信息登记系统合作。根据所有业主车位的停放时间和习惯,经过综合统计分析,给出访客车辆泊车位推荐,方便业主亲朋好友驾车来访。

快递柜

快递柜目前已经非常普及了,但大多数是第三方快递柜进驻,而且后期有收费使用的趋势。所以智慧社区可以打造自主的快递柜,就可以将业主快递信息接入信息综合管理平台,可以由物业的工作人员提供快递上门服务,安全性会大大的提高。

智慧路灯

智慧路灯首先可以通过综合管理平台远程控制,同时可以集成光照传感器,通过环境光强度自主控制,也可集成人体识别传感器,夜晚实现人来灯开,人走灯灭。智慧路灯还可集成视频监控,直接对接综合管理平台。还可嵌入WiFi热点,社区信息发布显示屏。有条件的还可以内嵌汽车充电桩。

单元口人脸识别门禁

引入人脸识别门禁系统,比传统的刷卡门禁,扫码门禁更具备便利性,方便业主进出。

社区综合服务

借助综合管理平台,业主可以实现线上缴纳物业费,水电费。预约保洁服务,维修服务,还可以预约生活物资代购服务等等。

总而言之,物联网领域下,智慧社区内的终端设备采集的各种数据,一定要互联在一起,才能体现数据的最大价值,也能体现出物联网的精髓。

LoRa

LoRa(长 距离)是由Semtech公司开发的一种技术,典型工作频率在美国是915MHz,在欧洲是868MHz,在亚洲是433MHz。LoRa的物理层 (PHY)使用了一种独特形式的带前向纠错(FEC)的调频啁啾扩频技术。这种扩频调制允许多个无线电设备使用相同的频段,只要每台设备采用不同的啁啾和 数据速率就可以了。其典型范围是2km至5km,最长距离可达15km,具体取决于所处的位置和天线特性。

LoRa芯片在整个产业链中处于基础核心地位,重要性不言而喻。值得注意的是,目前美国Semtech公司是LoRa芯片的核心供应商,掌握着LoRa底层技术的核心专利。而Semtech的客户主要有两种,一是获得Semtech LoRa芯片IP授权的半导体公司;二是直接采用Semtech芯片做SIP级芯片的厂商,包括微芯 科技 (Microchip)等。

Wi-Fi

Wi-Fi被广泛用于许多物联网应用案例,最常见的是作为从网关到连接互联网的路由器的链路。然而,它也被用于要求高速和中距离的主要无线链路。

大多数Wi-Fi版本工作在24GHz免许可频段,传输距离长达100米,具体取决于应用环境。流行的80211n速度可达300Mb/s,而更新的、工作在5GHz ISM频段的80211ac,速度甚至可以超过13Gb/s。

一 种被称为HaLow的适合物联网应用的新版Wi-Fi即将推出。这个版本的代号是80211ah,在美国使用902MHz至928MHz的免许可频段, 其它国家使用1GHz以下的类似频段。虽然大多数Wi-Fi设备在理想条件下最大只能达到100米的覆盖范围,但HaLow在使用合适天线的情况下可以远达1km。

80211ah 的调制技术是OFDM,它在1MHz信道中使用24个子载波,在更大带宽的信道中使用52个子载波。它可以是BPSK、QPSK或QAM,因此可以提供宽 范围的数据速率。在大多数情况下100kb/s到数Mb/s的速率足够用了——真正的目标是低功耗。Wi-Fi联盟透露,它将在2018年前完成 80211ah的测试和认证计划。

针对物联网应用的另外一种新的Wi-Fi标准是80211af。它旨在使用从54MHz到698MHz范围内的电视空白频段或未使用的电视频道。这些频道 很适合长距离和非视距传输。调制技术是采用BPSK、QPSK或QAM的OFDM。每个6MHz信道的最大数据速率大约为24Mb/s,不过在更低的 VHF电视频段有望实现更长的距离。
ZigBee

ZigBee,也称紫蜂,是一种低速短距离传输的无线网上协议,底层是采用IEEE 802154标准规范的媒体访问层与物理层。主要特色有低速、低耗电、低成本、支持大量网上节点、支持多种网上拓扑、低复杂度、快速、可靠、安全。ZigBee是物联网的理想选择之一。

虽然ZigBee一般工作在24GHz ISM频段,但它也可以在902MHz到928MHz和868MHz频段中使用。在24GHz频段中数据速率是250kb/s。它可以用在点到点、星形和网格配置中,支持多达254个节点。与其它技术一样,安全性是通过AES-128加密来保证的。ZigBee的一个主要优势是有预先开发好的软件应用配 置文件供具体应用(包括物联网)使用。最终产品必须得到许可。

ZigBee技术所采用的自组织网是怎么回事?举一个简单的例子就可以说明这个问题,当一队伞兵空降后,每人持有一个ZigBee网络模块终端,降落到地面后,只要他们彼此间在网络模块的通信范围内,通过彼此自动寻找,很快就可以形成一个互联互通的ZigBee网络。而且,由于人员的移动,彼此间的联络还会发生变化。因而,模块还可以通过重新寻找通信对象,确定彼此间的联络,对原有网络进行刷新。这就是自组织网。

NB-IoT

窄带物联网(Narrow Band Internet of Things, NB-IoT)成为万物互联网络的一个重要分支。NB-IoT构建于蜂窝网络,只消耗大约180KHz的带宽,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络,以降低部署成本、实现平滑升级。

NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术,支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接,也被叫作低功耗广域网(LPWAN)。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。据说NB-IoT设备电池寿命可以提高至少10年,同时还能提供非常全面的室内蜂窝数据连接覆盖。

蓝牙50

蓝牙是一种无线传输技术,理论上能够在最远 100 米左右的设备之间进行短距离连线,但实际使用时大约只有 10 米。其最大特色在于能让轻易携带的移动通讯设备和电脑,在不借助电缆的情况下联网,并传输资料和讯息,目前普遍被应用在智能手机和智慧穿戴设备的连结以及智慧家庭、车用物联网等领域中。新到来的蓝牙 50 不仅可以向下相容旧版本产品,且能带来更高速、更远传输距离的优势。

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。


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