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。工业是物联网应用的重要领域。具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节,可大幅提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,将传统工业提升到智能工业的新阶段。物联网在工业领域的主要应用环保监测及能源管理、工业安全生产管理、制造业供应链管理、生产过程工艺优化、中国计算机报制图等等方面。物联网在工业应用领域的应用,构成了“工业物联网”,它是广域的物联网的具体化的实例,也是最容易被世人接受的物联网。工业物联网的核心理念是交叉学科的组合,涉及到信息安全、网络通信、自动化,是跨学科的,其特征为:嵌入式、互通和实时性、经济性和便利性。
工业用传感网络层:即以二维码、RFID、传感器为主,实现对“物”或环境状态的识别以及感知信号的摄入;
传输网络层:即通过现有的互联网、广电网、通信网或者下一代互联网(1Pv6),实现数据的传输和计算,尤其是现在流行的概念:云计算:
应用网络层:即输入输出控制终端,包括电脑、手机等终端等等。
从整体上来看,物联网还处于起步阶段,而工业物联网的真正达到实用化、大规模应用,必须解决如下关键技术问题:
工业用传感器:工业用传感器是一种检测装置,能够测量或感知特定物体的状态和变化,并转化为可传输、可处理、可存储的电子信号或其他形式信息。工业用传感器是实现工业自动检测和自动控制的首要环节。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中,要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数,使设备工作在正常状态或最佳状态,并使产品达到最好的质量。可以说,没有众多质优价廉的工业传感器,就没有现代化工业生产体系,更谈不上工业物联网。
工业无线网络技术:工业无线网络是一种由大量随机分布的、具有实时感知和自组织能力的传感器节点组成的网状(Mesh)网络,综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等,具有低耗自组、泛在协同、异构互连的特点。工业无线网络技术是继现场总线之后工业控制系统领域的又一热点技术,是降低工业测控系统成本、提高工业测控系统应用范围的革命性技术,也是未来几年工业自动化产品新的增长点,已经引起许多国家学术界和工业界的高度莺视。
工业过程建模:没有模型就不可能实施先进有效的控制,传统的集中式、封闭式的仿真系统结构已不能满足现代工业发展的需要。工业过程建模是系统设计、分析、仿真和先进控制必不可少的基础。工业物联网技术能够凭借控制传感器或控制器忠实的向用户传达感知目标的各项参数、方便企业快速完成自检、监控库存、容量等一系列工作,对企业有着实际意义。据了解,工业物联网具有实时性、自动化、嵌入式、安全性、信息互通互联网等特点,是一款能够帮助企业实时监测设备、产品状态的具有划时代意义的产品。编者按:
数字化、网络化、智能化是新一轮科技革命的突出特征,也是新一代信息技术的核心。
为团结多领域力量共赴新一代信息技术的浪潮,Hi2硬核派特向业内专家(行业扫地僧)约稿,请专家用通俗易懂的方式介绍新技术的概念、现状及趋势。
本文是该系列的开篇,enjoy~
〇 这里是前言
工业领域范围很广,不仅涉及行业多,各种概念也非常多,比如,智能制造、工业互联网、产业互联网、数字化转型等等,要搞清楚个中详情,还需要费不少时间。
我们花3-5分钟,先搞清楚几个概念。
话不多说,我们发车了!
一 先从智能制造的概念开始
首先,智能制造并不是一项技术,而是制造业追求的一个目标。
智能制造是一个有起点没有终点的目标 ,所以如果有人说他们已经实现了智能制造,这种说法本身就是有误的,智能制造是一片无边无际的蔚蓝大海,大家都是刚刚起航。
二智能制造的核心是人工智能与制造技术的融合
智能制造是个筐,很多概念都往里面装。
根据 工业互联网产业联盟 发布的《工业互联网术语与定义》,智能制造应当包含 智能制造技术 和 智能制造系统 ,智能制造系统不仅能够在实践中不断地充实知识库,而且还具有自学习功能,还有搜集与理解环境信息和自身的信息,并进行分析判断和规划自身行为的能力。
根据 中国工程院 的解释,新一代智能制造是数字化网络化智能化技术与制造技术的深度融合,其 核心是新一代人工智能技术与制造技术的深度融合 。
三 智能制造的“四新”、“三算”
智能制造包含的智能制造技术是指:贯穿应用于整个制造企业子系统涉及的新设备、新材料、新工艺、新技术等,目前炙手可热的3D打印、石墨烯、虚拟现实等都属于这一范畴,为了方便大家区别,笔者把其中的新设备、新材料、新工艺、新技术等 智能制造技术 简称为 “四新” 。
智能制造包含的 智能制造系统 主要是指人工智能,主要涉及 “三算” :算力、算据、算法。人工智能的算力主要是建立在云计算之上,算据是来自于工业物联网对各种设备的数据采集而形成的工业大数据,算法是将工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等进行规则化、软件化、模块化。用烧饭做类比,算力是煤气灶,算据是食材原料,算法是厨师技能。
四 工业互联网即智能制造系统
构建人工智能+制造业的“三算”(算力、算据、算法)体系就是工业互联网,工业互联网是智能制造现阶段的关键载体,是互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术在制造业融合应用的产物。
五 工业互联网是产业互联网的子集
工业不是第一个与新一代信息技术融合的产业,在这之前,零售业、金融业、通信、教育等早已开始了这场融合(新零售、新金融、新生态等),只不过这次“轮流转”到了工业,而且,新一代信息技术与工业的融合是必然,这种融合就形成了工业互联网。
各个产业与新一代信息技术融合的产物就是产业互联网,工业互联网是产业互联网的一个重要组成部分。
有意思的是,工业和产业的英文都是industry,中文很美妙。
六 数字化转型是目标,产业互联网是手段
数字化转型是目标,它追求的是将各行各业与数字技术融合,从而帮助传统产业获得产出增加和效率提升,而产业互联网是实现这一目标的手段和抓手。
数字化转型是一种状态目标,追求的结果是“产出增加和效率提升”,这是大家需要注意的地方,不是为转型而转型。
七 最后,我们小结下
1 智能制造包含智能制造技术和智能制造系统,智能制造技术包含“四新”,智能制造系统主要是指“三算”;
2 工业互联网是指智能制造大范畴中的智能制造系统这一部分;
3 产业互联网包含了信息技术与多个产业的融合,与工业的融合就是工业互联网;
4 数字化转型是指各产业与数字技术融合的一个过程与目标,产业互联网是这一目标的手段和抓手。
现在,这些概念你搞清楚了吗?别再被人用各种概念扰乱了思路哦~
以上是本系列的“前菜”, 下期见 。
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“上硬菜”栏目是硬核派微信公众号Hi2Lab的专家约稿/投稿栏目,邀请特约专家通俗地讲述硬核科技的技术概念、产业现状及发展趋势。
如果有所获,请转发给你的朋友们吧~可以简单地理解为物联网是把我们生活中的物品,比如汽车(车联网)、手环(智能穿戴)、家电(智能家居)、电表水表(智慧能源)等联系起来,让我们可以及时了解物品状态和信息,方便进行管理和控制。万物互联即为物联网。
事实证明,2019 年是物联网技术取得更大进展的一年,尤其是在商业和工业物联网领域。2020年为了展望未来发展、推动工业物联网进步,必然要了解推动这一领域进步的七大趋势。从计算规模到真正边缘计算的价值,从闭环边缘到云计算机器学习等等。正如 Geoffrey Moore 所指出的那样,商业领袖们今天投入重金来开发数据驱动的互联产品系统是有原因的。
物联网正迅速成为企业基础设施的一个必要组成部分,是企业的一项重要资产。传统制造业正在经历着前所未有的转型,物联网、云计算、大数据分析,作为工业物联网和智能制造的核心技术,正在从各个方面改变着工业行业,包括产品的设计、运营、维护,以及供应链管理。通常,即使工厂里采用了以太网联网设备、MES 和 SCADA 系统,大部分硬件设备还是没有接入网络,或仅单向输出信息。随着工业物联网的推进,传统制造企业更需要主动地去尝试和采用新的自动化技术来迎合多变的市场环境和客户需求。
有 86% 的企业目前已经不同程度地应用了工业物联网,其中应用范围最广的行业为交通运输业(93%),其次是石油天然气(89%)和制造业(77%)。约 84% 的企业认同物联网项目具有实际成效,95% 的企业表明工业物联网项目对公司业务影响重大。
对此,图扑物联(IoTopo)应运而生。图扑物联(IoTopo)是基于 B / S 架构的物联组态软件;软件前端界面采用标准 HTML5 开发,支持 2D / 3D 图形组态,支持 MQTT 协议接入,支持 Modbus、OPC UA 等工业通讯协议解析。组态画面可单独发布,支持数据门户定制,可与企业自有平台无缝整合,与用户自有系统整合为一个功能全面的应用平台。可以参考 SAP提出工业互联网及工业40前沿研究报告>物联网就是通过信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
通俗地讲,物联网就是“物物相连的互联网”,它包含两层含义:
第一,物联网是互联网的延伸和扩展,其核心和基础仍然是互联网;
第二,物联网的用户端不仅包括人,还包括物品,物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用,具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点,是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。
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