制造业/工业为主要应用领域
2018年,智慧城市曾在物联网应用领域中排名第一,2019年,工业/制造业早已取代智慧城市,坐稳了物联网应用领域的头把交椅。物联网研究机构IoT
Analytics对1414个实际应用的物联网项目进行了研究,其2020年的最新报告显示,在全球份额中占比最高排在首位的是制造业/工业(22%),其次是运输/移动性(15%)和能源物联网项目(14%)。
具体来看,微软和AWS等技术巨头,以及西门子和罗克韦尔等大型工业自动化参与者,都是工业/制造业领域数字化转型的主要推手。
——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。
说起智能工厂,人们总是将其与无人化工厂相联系,其实智能工厂并不一定是“黑灯工厂”,或者说,智能工厂也不应该仅仅是“黑灯工厂”。对于现在大部分存量工厂而言,如何变成智能工厂,其实就是要弄清楚对于存量工厂而言,其痛点是什么;或者说,什么方式可以帮助其智能化转型,并为其所用。在 科技 进化到一定阶段之前,存量工厂如何智能化?那么,在探讨存量工厂智能化转型之前,我们首先要知道几个概念:物联网是什么?工业互联网又是什么?
简单来说,工业互联网由工业物联网和产业互联网组成。
工业物联网是物联网(IoT)在工业场景的应用,可以打通工业“人机物法环测”六大要素。
产业互联网使产业链上下游互联互通。
工业互联网+云计算+大数据处理+人工智能,构成针对工业的综合性技术。
对于单体工厂来说,IoT是变成智能工厂的第一步,只有迈出了这第一步,才能实现数字化、智能化。
阿尔卑斯系统集成(大连)有限公司(简称“ALSI”)为制造业提供多元化智能工厂规划方案。其中,ALSI大连IoT解决方案主要根据制造现场实际情况,完成“人机物法环测”六要素有效数据的自动采集与上传,并进行数据分析与管理。
总体来说,ALSI大连IoT解决方案有五大特点:
1适用范围广。无论是由专用设备组成的产线,还是通用设备,都可以采用。
2具有强大的兼容性。无论一条产线上有多少种不同品牌、型号的设备,都可以统一入网进行全自动数据采集。
3接口完全开放,可与各种管理软件无缝衔接。如MES、PLM、WMS,都可调用ALSI的IoT解决方案采集的数据,也可以通过ALSI直接定制智能产线控制系统,实现现场管理的智能化转型。
4传感器技术先进。ASLI大连的集团公司ALPSALPINE,是世界知名的传感器研发生产企业,品质卓越,技术领先。“稳定”、“安全”是它的特点;“精准”、“可靠”是客户对它的评价。ALSI大连在IoT解决方案中根据应用场景需求选用最适合的传感器,完成向智能工厂转型的坚不可摧“基建”工作。
5成本相对较低、实施难度小。以生产设备智能管理为例,其成本仅为PLC的1/3,加装数采设备时不用停产,而且数采设备可以随时更换,或用于其它设备或产线,自由、方便、灵活。
对于存量工厂而言,一味地追求智能工厂建设不科学,而直接转变为“黑灯工厂”更是不现实的事情,在一定的 历史 时期,我们要考虑智能工厂的目的是什么,或者说,对于存量工厂来说,什么才是“智能工厂”,那一定是落地的、切实可行、将影响降到最小的解决方案,才是其智能化的切入点。
更多智能制造解决方案详见
ALSI大连_精益生产_智能工厂_设备监控系统_阿尔卑斯系统集成(大连)有限公司
物联网的应用场景有智慧物流、智慧农业、智慧医疗、智能家居、智慧交通、智慧安防、智慧建筑、智慧能源、智能制造、智慧零售等等
1智慧物流
智慧物流是新技术应用于物流行业的统称,指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑,在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。智慧物流的实现能大大地降低各行业运输的成本,提高运输效率,提升整个物流行业的智能化和自动化水平。物联网应用于物流行业中,主要体现在三方面,即仓储管理、运输监测和智能快递柜。
2智慧农业
智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合,实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式,可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。
3智慧医疗
智能医疗主要应用场景智能诊疗、数字化医院、智能药物研发等等。
在智能医疗领域,新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径,能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。
对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行捕捉,将他们记录到电子健康文件中,方便个人或医生查阅。对物的智能化管理,指的是通过RFID技术对医疗物品进行监控与管理,实现医疗设备、用品可视化。
4智能家居
智能家居的发展分为三个阶段,单品连接、物物联动以及平台集成,当前处于单品向物物联动过渡阶段。智能家居指的是使用各种技术和设备,来提高人们的生活方式,使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域,能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测,分析其变化特征,同时根据人的需要,在一定的程度上进行反馈。
5智慧交通
交通被认为是物联网所有应用场景中最有前景的应用之一。而智能交通是物联网的体现形式,利用先进的信息技术、数据传输技术以及计算机处理技术等,通过集成到交通运输管理体系中,使人、车和路能够紧密的配合,改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。
6智慧安防
智能安防核心在于智能安防系统,系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。安防是物联网的一大应用市场,传统安防对人员的依赖性比较大,非常耗费人力,而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前,智能安防最核心的部分在于智能安防系统,该系统是对拍摄的图像进行传输与存储,并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分,门禁、报警和监控,行业中主要以视频监控为主。
由于采集的数据量足够大,且时延较低,因此目前城市中大部分的视频监控采用的是有线的连接方式,而对于偏远地区以及移动性的物体监控则采用的是4G等无线技术。
7智慧建筑
物联网应用于建筑领域,主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等。建筑是城市的基石,技术的进步促进了建筑的智能化发展,物联网技术的应用,让建筑向智慧建筑方向演进。智慧建筑越来越受到人们的关注,是集感知、传输、记忆、判断和决策于一体的综合智能化解决方案。当前的智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等,将设备进行感知、传输并远程监控,不仅能够节约能源,同时也能减少运维的楼宇人员。而对于古建筑,也可以进行白蚁(以木材为生的一种昆虫)监测,进而达到保护古建筑的目的。
8智慧能源
物联网应用于能源领域,可用于水、电、燃气等表计以及路灯的远程控制上。智慧能源属于智慧城市的一个部分,当前,将物联网技术应用在能源领域,主要用于水,电,燃气等表计以及根据外界天气对路灯的远程控制等,基于环境和设备进行物体感知,通过监测,提升利用效率,减少能源损耗。
9智能制造
物联网技术赋能制造业,实现工厂的数字化和智能化改造。制造领域的市场体量巨大,是物联网的一个重要应用领域,主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上,包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装物联网装备,使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等 *** 作,更好的了解产品的使用状况,完成产品全生命周期的信息收集,指导产品设计和售后服务;而厂房的环境监控主要包括空气温湿度、烟感等情况。
10智慧零售
智能零售依托于物联网技术,主要体现了两大应用场景,即自动售货机和无人便利店。行业内将零售按照距离,分为了三种不同的形式:远场零售、中场零售、近场零售,三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售,且主要应用于近场零售,即无人便利店和自动(无人)售货机。
作为一位物联网小白,是时候分享自己对物联网这个庞然大物一些简单的解析了。众所周知,物联网的范围很广很广。在人们都意识生活离不开互联网的时候,你会发现,其实物联网也无处不在。但是物联网又没有像互联网一样应用的很明显,能够通过音视频表现出来。物联网从2016、2017年的LoRa、NB-Iot等技术站在风口上,到2018年渐渐进入一个平稳期,很多人不确定其方向到底在哪里。
近两年一直从事物联网相关的硬件产品开发,对物联网相关知识有了浅陋的了解,对物联网方向也简单认识。简答发表个人见解。
智能家居
提到智能家居,现在我们首先想到的就是AI音箱,它是智能家居的入口,它融合了AI、物联网、大数据等技术一体,实现了人与物、物与物的相连。此类产品有亚马逊的Echo、小米的小爱、京东的叮咚、阿里的天猫精灵等。已经深入到人们的生活中。与我们的智能家居(家用电器等)相接、控制,提供人们的生活质(bi)量(ge)。未来,智能家居行业将会围绕着AI音箱等作更广的发展。如扩展到智能穿戴设备、智能医疗等方面。
畜牧业、农业物联网应用
我国是一个农业大国,也是一个畜牧业大国。物联网在农业中的应用包括植物生长环境的数据采集、农业物流跟踪、食品安全跟踪、农作物生长控制等。目前的市场来看,物联网在农业方面的应用主要还是应用于农场、果蔬基地等,其他,如物流市场、食品安全市场等都还没有很好的应用。这个和现有技术、成本以及需求等相关
畜牧业主要包括牛、羊、猪、鸡鸭鹅等。物联网在畜牧业中应用案例比较多。例如,网易猪、京东的跑步鸡、牛耳标、羊耳标等。物联网在畜牧业中应用主要是动物数据采集(健康、生长周期等)、实时定位、动物溯源(食品安全)等。现在虽有大量案例,但是技术的成熟型以及产品的必要性一直制约其发展。(只针对畜牧业本身,不涉及对应的物联网+畜牧业+金融贷款的组合产品,因为涉及到畜牧业+金融,现在就可以考虑加入区块链)
工业物联网
工业物联网的市场与应用是我目前认为市场行情最好的,也是目前物联网效果最能体现的应用场景。工厂设备改造、无线监控、设备状态检测、工业园区人员监控等需求非常多。工业物联网的应用主要是现代企业需要提高效率、降低人力成本以及维护成本,而现在的物联网解决方案恰好帮助他们解决了。其次,工业应用不像商用对产品性能以及外观等最求很高,其对使用时间,寿命稳定性等要求比较高。这些恰恰是符合物联网终端设备的要求。还有就是现在的窄带物联网技术满足长距离传输需求,符合工业场所的需求。需求和技术都能满足,所以工业物联网的前景非常明朗。
智慧城市
智慧城市这个概念比较大,智慧城市的目的是方便人们生活,智慧城市的每个部分都离不开物联网,包括安防监控、环保、停车等。智慧城市的发展在一定程度上会方便人们的生活,提高生活质量。但是,从现在已经部署的智慧城市的效果来看,并不明显。个人认为其主要原因是人们对物联网的概念还不深入,一直停留在过去的生活方式中,并且生活中的一些微小的变化并不会立刻显示出来,不会像移动互联网那样表现的特别明显。我们现在要做的就是适应时代的变化,让科技进入生活,改变生活。
物联网的应用远不止这么点,它无处不在,让科技进入我们的生活,让物联网提高我们的生活质量,这个是我们作为物联网产品人的职责。让产品进入生活,改变生活,改变物与物,万物互联。
物联网时代的大数据策略
互联网时代,PC、Pad、智能手机等设备无处不在,数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据,电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息,海量的数据促进了云计算,分布式技术的发展,而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新,也推动了物联网的飞速前进。现在,我们正逐渐迈入物联网时代,实现万物互联的愿景,如果说之前人是信息生产的主体,那么或许不久的将来设备将成为主角,它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息,这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据,应该采用什么样的大数据策略呢?
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道:
“你不能使用现在的策略,因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化,同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作,完全理解物联网方面的用例,然后寻找满足业务需求的技术。特别是,IT部门必须识别出最优的分析平台和工具,让业务用户能够获取到需要的数据,分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为:
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据,将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中,在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网:数据都去了哪里? 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段:产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>
以上是小编为大家分享的关于物联网时代的大数据策略的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
还不错的。中软国际智能物联网军团致力于成为自主创新智联网建设专家,以开源鸿蒙技术推动千行百业智联网建设,通过国产化、模块化、系统化构筑端到端的AIoT行业解决方案,提供从全场景解决方案到端到端交付的一站式服务,形成覆盖“云-管-边-端”综合服务体系߅以解决传统物联网存在安全隐患多、数据孤岛烦、应用协同难等挑战。有机会,但是建议不要做泛和大,从垂直领域出发比较好,为啥这样说呢?原因如下。1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。
国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。
国外有亚马逊、IBM、SAP、
谷歌、GE、西门子、博世等。
通过以上名单可以发现,这些公司的特点。
这说明物联网是未来的发展方向,是值得花钱而且花大钱去布局的事。
2、做综合性的物联网平台,要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台,那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求,行业标准等等,不然你的用户群体就会很窄。
3、面对的竞争对手的实力都不可小觑,你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢?你想投入多少时间和精力去做平台呢?人家都可是布局好几年了,踩了很多坑积累了很多经验,且现在平台已具有一定规模,形成了一定的行业壁垒,特别是华为,据我所知,国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多,让人惊叹啊,那么咱们还有没有机会呢?答案是肯定的,有!但我的建议走垂直领域。
物联网的领域很广泛,所以专业的物联网平台未来会有很多,而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后,最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢?
最基本的就是行业垂直,比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。
以上玩家也有做垂直领域的,比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等,他们专注工业领域,爱立信、诺基亚专注通信领域,而互联网巨头则是走综合性的较多,因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体,可以面对企业和开发者提供平台服务,海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。
不出意外,安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢?
物联网平台有五种类型
1网络连接,网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI,并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的,物联网的网少不了平台,没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。
物联网平台从另一个角度来看,是数据的“聚合”平台,通过大数据分析,给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来,“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算?
首先我们介绍一下什么是边缘计算:边缘计算是分布式计算技术的一种,分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力,将引发移动端硬件和算力变革。
在这种配置中,人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器,收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料,这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。
因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储,将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋,会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢?
传统物联网将被淘汰
伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展,各类自动化的智能设备开始进入人们视野,背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。
中心化的物联网架构存在三个问题。
一是云计算成本,例如在家庭应用场景下,两台家电相距不到一米,也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心,企业所销售的物联设备越多,其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈,利润走低,中心计算成本矛盾会越来越突出。
其次,中心化的数据收集和服务方式,无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺,难以进行有效的监管。
第三,中心化物联生态系统中,一个设备被攻陷,所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网,可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备,造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性,构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用,将全球闲置算力整合起来,通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台,同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。
简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合,从而构建出高数量级的“边缘算力”,并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。
边缘算力的应用场景到底有多广阔?
边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘,计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘,不仅可以缓解云带宽压力,还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。(例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行,即使是在连接不上云服务器的情况下,也能确保最佳的节能和服务状态。)
第三方数据分析机构IDC预测,在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网,除了目前大火的5G通信外,包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等,其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力,也是当前各服务商争夺的热点。
无人驾驶技术:
无人驾驶
智能穿戴设备:
智慧城市:
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题,首先要搞清楚几方面的状况:
一是定位。从技术角度来说,你是做物联网云平台的那一层,IaaS、PaaS、SaaS,单做某层或是混合?而技术的定位取决于:(1)你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景?(2)为你的客户提供什么样的价值(3)你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推,最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位,这是你开始一切的起点。
二是资源。这个我就不多说了,包括资金、技术、人脉、产业链合作,这是你保障自己可以开始有效行动的基础。
三是团队。团队是真正去实施理想的载体,可以是几个人的创业“作坊”,也可以是有一定规模的公司,也可以是松散的联盟组织。
其实,物联网的市场何其大,需要的云服务何其多,宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做,做不做得好在于自己。至于,做不做设备终端,就看你是怎么玩了。
机会很大
物联网平台承上启下,是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。
通信技术发展促进连接数迅速猛增,物联网迎来告诉发展引爆点
连接数告诉增长是物联网行业发展基础
物联网发展路径为连接--感知--智能,目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年,全球物联网连接数将超过手机连接数。
物联网发展第一阶段:物联网连接大规模建立阶段,越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络(LPWA\GSM\3G\LTE\5G等)、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网,在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年,全球的移动连接数将达到275亿,其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。
物联网发展第二阶段:大量连接入网的设备状态被感知,产生海量数据,形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化,多样化的数据被感知和采集,汇集到云平台进行存储、分类处理和分析,此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测, 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB),这一数据量将是2012年的22倍,年复合增长率48%。这一阶段,云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。
物联网发展第三阶段:初始人工智能已经实现,对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元,市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值,企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现,同时运营商坐拥大量用户数据信息,通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等
物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台,物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)