未来物联网主要应用于那些行业

未来物联网主要应用于那些行业,第1张

原标题:2019年中国物联网行业市场分析:规模化应用时,融合各行各业推动智能化转型

物联网融合各行各业推动智能化转型

物联网作为全新的连接方式,近年来呈现突飞猛进的发展态势。全国人大代表、小米集团董事长兼CEO雷军表示,在中国,物联网的大规模应用与新一轮科技与产业变革融合发展,预计2022年,中国物联网行业市场规模将超过724万亿元。他表示,各行各业的智能化转型如火如荼,物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术,应加快推动布局,抓智能化转型机遇。

工业物联:助制造业实现“智能+”

政府工作报告指出,要打造工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。在雷军看来,推动工业物联网的应用,是实现制造业“智能+”的必要途径。

他表示,随着数字经济新引擎5G技术的布局,将能满足机器类通信、大规模通信、关键性任务通信对网络速率、稳定性和时延的高要求,因此物联网应用场景十分广泛,尤其与车联网、无人驾驶、超高清视频、智能家居等产业深度融合,进一步应用到制造业、农业、医疗、安全等领域,为各行各业带来新的增长机遇。

前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示,2015年全球物联网设备数量仅仅38亿台。截止至2018年底全球联网设备数量已经超过170亿,扣除智能手机、平板电脑、笔记本电脑或固定电话等连接之外,物联网设备数量达到70亿台。预测2019年全球物联网设备数量将达83亿台。并预测在2025年全球物联网设备数量将突破200亿台。

全球物联网市场的支出预计将在2017年增长37%,至1510亿美元。由于物联网的市场加速,这些估计数已向上修正。2017年全球物联网市场规模达到1100亿美元,截止至2018年末全球物联网市场规模增长至1510亿美元,并预测在2025年全球物联网市场规模将达15670亿美元。

2015-2025年全球物联网设备数量统计情况及预测

数据来源:前瞻产业研究院整理

2017-2025年全球物联网市场规模统计情况及预测(单位:十亿美元)

数据来源:公开资料、前瞻产业研究院整理

雷军表示,目前全球制造业竞争推动工厂向智能化转型,物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术受到企业的高度关注。即将布局的5G技术优势,将能够较好满足工业控制需求,同时为制造企业提供远程控制和数据流量管理工具,以便更高效智能地管理大量的设备,并通过无线网络对这些设备进行软件更新。

雷军建议,我国应加大对高端装备、智能制造、工业物联网等重点领域的财税金融支持力度,引导中央、地方产业投资基金和社会资本,围绕大型制造企业上下游进行垂直改造,加强自动化产线、无人工厂等重大技术研发和成果转化,打造虚拟的产业闭环,提高产业的生产效率和整体国际竞争力。

农业物联万物生长数字化:物联网+农业会迎来怎样的“春天”

雷军表示,乡村振兴战略是以发展和创新的眼光推进现代农业建设。实施乡村振兴战略,就是推进农业农村的现代化,以创新驱动乡村振兴发展。

他认为,随着物联网在农业领域的应用越来越广泛,5G技术的应用将为建设智慧农业、数字乡村奠定坚实科技基础,带动农业实现发展变革。

什么是智慧农业呢

按照业界的说法,智慧农业以智慧生产为核心,智慧产业链为其提供信息化服务支撑。目前我国智慧农业有四大应用场景:数据平台服务、无人机植保、农机自动驾驶以及精细化养殖。

雷军建议,国家有关部门应制定出台5G农业应用补贴和优惠政策,并鼓励社会资本、运营商、互联网企业等共同参与,因地制宜规划打造智慧农业示范区、试验区,并在经验成熟后进行全国推广,全面提升农业领域的高新科技应用程度。

例如在养殖业,通过无线传感器网络技术,进行基本信息管理、疾病档案管理、防疫管理、营养繁殖管理,发展智慧养殖,实现数字化养殖。

在植保方面,借助物联网技术自动探测和记录区域内的微气候、墒情等环境信息,并结合植物保护专家系统来精确地预测病虫害的发生,从而通过无人机喷洒农药,精准高效解决农业生产的植保问题。

交通物联:无人驾驶或将最早“引爆”

“在5G众多的应用场景中,无人驾驶和车联网被认为是最有可能出现的引爆点。”雷军表示,智慧交通对通信网络有着极高的要求,而大带宽、低时延、海量的连接数量、严密的覆盖,这些都是5G技术的核心优势。

在雷军看来,智慧交通最可能爆发,一方面因无人驾驶具有巨大的节能潜力,在减少交通事故、改善拥堵、提高道路及车辆利用率等方面意义深远,并可直接带动智能汽车后市场等产业的快速发展。

另一方面,全球车联网产业进入快速发展阶段,信息化、智能化引领,全球车联网服务需求逐渐加大。基于5G技术的应用,智能交通领域将快速进入发展上行区间。

了解到,在重庆,长安、小康、力帆等汽车企业,均与百度的智能驾驶Apollo开放平台展开合作,包括自动驾驶全技术链流程、功能安全及信息安全、车联网、云服务等领域。

雷军建议,国家应研究、制定和出台关于智能交通的中长期发展目标,制定相应的法律法规和行业标准支持产业发展。尤其针对无人驾驶汽车的安全责任问题、技术试验问题、车联网的国家标准规范、智能芯片应用等产业发展关键点进行前置研判,通过鼓励性政策支持交通运输领域智能、安全、可控发展。

医疗物联:智能化就诊为“健康中国”加速

“物联网技术在医疗行业也有很广泛的应用空间。”雷军说,服务患者方面,可以采用LBS技术实现智能导诊,优化就诊流程,还可以借助可穿戴传感器和服务解决方案进行远程护理。

在保障设备质量方面,可以采用各类专用传感器,跟踪设备使用情况,借助预测性维护来修复关键医疗设备存在的潜在问题,完善设备运维体系。

环境监测方面,可以通过传感器对ICU室、手术室等特殊地点进行环境监测和预警。同时,基于医疗护理全流程的健康大数据,在安全保护前提下的数据标准细化、完善,以及数据网络的综合利用也显得尤为迫切。

在业界看来,在推进智慧医疗体系建设的大背景下,有多个方面的需要关注。比如,互联网医疗相关服务体系,包括发展互联网医疗、互联网+公共卫生服务、互联网+家庭医生签约等;另外还有医疗行业数据安全和服务质量安全。

雷军表示,要推动医疗实现智慧化,国家有关部门应逐步推动新技术在医疗卫生领域的应用,加快完善医疗物联网和健康大数据相关标准,制定医疗智能可穿戴设备及配套信息平台行业标准。

同时,出台针对物联网企业在医疗领域投入科学研究、应用开发的鼓励政策,使云计算、人工智能、虚拟现实/增强现实、物联网、区块链等技术在医疗卫生行业更好地集成创新和融合应用,满足人民日益增长的健康医疗新需求。

提高创新能力大力发展商业航天产业

关注物联网发展的同时,雷军今年参会还重点关注了在2018年热火朝天的商业航天的发展。

在雷军看来,航天是当今世界最具挑战性和广泛带动性的高科技领域之一,为服务国家发展大局和增进人类福祉作出了重要贡献。

近年,在运载、卫星和空间应用等领域,涌现出太空探索公司(SpaceX)、蓝色起源(BlueOrigin)、一网(OneWeb)等大批商业航天公司,被认为是最为活跃的创业领域之一。

雷军说,商业航天行业规模未来预计可达数万亿美元,将迎来空前的发展机遇,可重复使用火箭、巨型商业星座、商业载人空间站等航天计划,正在逐渐成真,彰显出商业航天推进技术进步和产业发展的巨大力量。

雷军建议,首先,我国应加快推动航天立法,确保民营企业长期稳定、合理有效利用空间资源的权利。建立商业航天市场准入退出、公平竞争、保险和赔偿、安全监管等机制,构建较为完善的商业航天法律体系。

雷军表示,商业航天属于快速发展的新兴行业,门槛高、投资大、战略意义显著,比多数产业更容易受到政府监管和行业政策的影响。

雷军建议,可由政府统筹,国企、民企多方聚力,布局商业航天产品智能制造,鼓励民企参与航天装备制造相关的国家重点项目,加速颠覆性航天技术创新与应用。

同时,制定商业航天装备产品量产及上下游企业的培育政策及实施细则,加大航天智能制造技术共享和转化力度,开放国家航天制造基础设施,颁布航天试验设施共享目录、有偿使用收费标准等。

在此基础上,雷军建议,应完善落实政府采购商业航天产品与服务机制,开放商业航天公司的行业准入,拓展商业服务与应用领域。

例如,可以简化商业火箭发射、航天测控、无线电频率等审批程序,引导鼓励民营企业战略性空间资源布局,承担轨道环境有序可控的应尽责任;可以进一步开放已有发射场,新增发射工位,满足高频次商业发射服务需求等。

可以参考 SAP提出工业互联网及工业40前沿研究报告>

工业大数据开启新时代 七大应用分析

工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用,工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此,工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少,某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析,信息技术和全球工业系统正在深入融合,给全球工业带来深刻的变革,创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。

1加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率,他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中,这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中,司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用,但数据也传回福特工程师那里,以了解客户的驾驶习惯,包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态,它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处,因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息,而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息,以了解客户,制订产品改进计划,并实施新产品创新。而且,电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据,以决定在何处建立新的充电站,以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实,大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中,波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例,看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上,发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态,这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例,发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据,而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报,能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子,位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心,收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据,每天就能为客户收集10G的数据,通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流,这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析,从而对风力涡轮机布局进行改善,由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据,利用这些数据可以实现很多形式的分析,包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先,在生产工艺改进方面,在生产过程中使用这些大数据,就能分析整个生产流程,了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺,就会产生一个报警信号,能更快速地发现错误或者瓶颈所在,也就能更容易解决问题。利用大数据技术,还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型,仿真并优化生产流程,当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时,这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如,在能耗分析方面,在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程,能够发现能耗的异常或峰值情形,由此便可在生产过程中优化能源的消耗,对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4工业供应链的分析和优化

当前,大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如,电子商务企业京东商城,通过大数据提前分析和预测各地商品需求量,从而提高配送和仓储的效能,保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据,利用这些数据进行分析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

以海尔公司为例,海尔公司供应链体系很完善,它以市场链为纽带,以订单信息流为中心,带动物流和资金流的运动,整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节,客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中,通过供应链上的大数据采集和分析,海尔公司能够持续进行供应链改进和优化,保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家,为制造企业提供超过1万种不同的产品,每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量,如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据,甚至天气预报等来销售自己的产品。

利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据,工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格,可以在价格下跌时买进,所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存,优化供应链。

5产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具,通过历史数据的多维度组合,可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等,以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现,在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多,这样我们可以加大对这些城市经销商的促销,吸引他们在开学季多订货,同时在开学季之前一两个月开始产能规划,以满足促销需求。对产品开发方面,通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整,如几年前大家喜欢用音乐手机,而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等,手机的拍照功能提升就是一个趋势,4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析,可以找到更多的潜在销售机会。

6生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式,数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大,再加上十几年的信息化的历史数据,对于需要快速响应的APS来说,是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息,发现历史预测与实际的偏差概率,考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束,通过智能的优化算法,制定预计划排产,并监控计划与现场实际的偏差,动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷,直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它,我们就能计划未来。虽然,大数据略有瑕疵,只要得到合理的应用,大数据会变成我们强大的武器。当年,福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”,而不是现在已经普及的汽车。所以,在大数据的世界里,创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击,在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生,来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业,芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程,每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求,高度自动化的设备在加工产品的同时,也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱,还是企业的金矿呢?如果说是后者的话,那么又该如何快速地拨云见日,从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢?这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后,每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求,一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式,我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数,对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐,哪怕有人能够解决了计算量的问题,但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性,更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而,如果我们利用大数据质量管理分析平台,除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外,更重要的是,还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

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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。

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

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一、将真实的加工制造连接到工业40
如果使用了工业40技术,一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化,同时将产量提高10%,库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。
工业40是一场工业的革命,目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。这些科技提高了灵活度和速度,能够使产品更具有个性化,生产更高效且规模可扩展,以及在生产控制方面具有更高的可变性。机器与机器之间的通讯和先进的机器智能化,提高了工艺的自动化水平,并带来了更多的自我监控以及实时数据。开放的基于Web的平台会增加制造企业的竞争力。
1分布式智能
这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中,加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴,而不是从一个中央处理单元(CPU)来处理所有的动作。
拥有机器层面的过程数据并决定用它做什么,反映出了人们相信一台机器可以经过装备使用过程数据做一些事情并且独自改善工艺流程,诸如实现调整产量、更加有效率的利用能源等目标,而不是依赖“云”来处理所有这些任务。
联网的机器可以与更高的生产线级别、工厂级别以及企业级别的网络进行通讯,从而能够实现对特定事件或特定产品的实时调节。集成了传动的伺服马达和无机柜传动系统将传动组件和运动逻辑顺序放到了单独的轴向上。
  2快速连接
那些允许数据在整个企业架构中自由流动的系统,往往需要持续的投资和改进。一家工业40工厂车间所产生的大数据和信息流,可能会让公司的网络不堪重负。我们该如何改进自动化系统中的硬件和软件的功能,使这种设计流程更简单、花费更少的时间以及更加开放?通讯路径随着其创建和实施而变得更加流畅。在决定应该使用现场总线的什么功能时,应该看一下生产平台是否支持例如OPC
UA(来自于OPC基金会)这样的标准。消除不同供应商系统的障碍,而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。
3开放标准和系统
重点是要思考系统到底“开放”到什么程度,是否支持新兴的通讯协议和软件标准,以及开放的独立组件如何让工业40成为现实。
开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成,并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。开放的控制和工程软件也沿着这个方向将自动化和IT软件程序之间的间隙弥合。一个开放的控制器核心能够使用常用的高级IT语言(例如Java和C++)来创建自动化应用程序。
一台机器的 *** 作应该支持与智能手机或平板电脑进行简单的连接。软件可以借助控制器与3D模型软件的连接来加快自动化系统的设计和调试。一个运动控制器可以与模型之间发送指令以及接收反馈,使得机器的功能性在机械设计阶段通过运动控制就得到优化。这也让机器测试和编程可以在调试之前进行。在部件订货、组装机器之前,虚拟机器可以用来进行测试并完善设计。
4实时数据整合
在工业40的工厂里,可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据,支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更,以实现产品满足特定客户需求的愿景。
5自适应性
现实世界中的主动性可以让生产更加连贯并以需求为导向。科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。
在一个制造液压阀的工厂里,一套新的自适应组装生产线在每一件被加工件上都使用射频识别芯片。生产线上的9个智能站会识别出最终产品是如何被装配的,以及哪些工具设置和 *** 作步骤是必须的。每个相关加工件都带有蓝牙标签,会自动将信息传送给装配站。装配步骤信息会根据不同的产品以及相关加工件的技术水平不同而显示出来。该生产线可以生产一批相同尺寸的液压阀,也可以不需要人工干预就能生产25种不同产品型号。不再需要设定时间或者多余的库存。这使得生产线的产量增加了10%,库存减少了30%。
二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行
工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备(从传感器到大规模控制系统)、数据和分析之间提供更好的连接性,Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon
Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据,分析有助于做出更明智的决策。
物联网主要包括4个基本元素:实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析。设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接,以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息,其结果是让人们做出精明的决策。
在IIoT的实际应用中,
企业通过将设备或资产连接到云或者本地信息技术(IT)设施上来进行数据的采集和传送。然后对采集到的数据进行分析,可以发现设备或资产更多的潜在信息,防患于未然。
例如
,监控机械组件运行温度的传感器可以追踪任何异常状况或者偏离底线的情况。这使公司可以主动地处理不希望发生的行为,从而在可能造成有害危险的系统故障加剧之前进行预测性维护,否则这些系统故障可能会导致工厂停机以及生产收益损失。这种类型的信息有助于企业新产品的设计、系统性能效率的提高以及实现利润的最大化。
工业40让加工制造更灵活
在一个生产制造流程,甚至是整个供应链中,通过连接性推动更多的新发现和系统优化,这是工业40的核心概念之一,这种科技进步也被称为第四次工业革命。
工业40工作组成员、德国国家科学与工程院Acatech,将18世纪蒸汽机的发明和广泛使用定义为第一次工业革命。第二次革命是20世纪早期在装配线上使用传送带。第三次革命是在20世纪中叶开发出来的微电子学、PC和可编程逻辑控制器(PLC)。第四次革命是将PC和机器连接到互联网,并启用信息物理系统(CPS)。
工业40要求传统的生产制造工业实现计算机化。使用物联网和信息物理系统的概念会帮助实现“智能工厂”的目标,使生产制造具有前所未有的灵活性和非常高的精益生产效率。在生产制造中,一个显着的特点是重点关注的领域从产品本身扩展到了生产这些产品的工艺上。
制造商需要灵活的生产线来适应快速变化的客户需求。灵活的机器运行能够生产很多类型的产品,通过调整批量大小来获得更高的生产利润,这使得同一个生产线可以运行更复杂的混合产品以适应客户不断变化的需求。

如果说人工智能推动了第四次工业革命,那么工业物联网必然是这次革命的领潮者之一。近日,国外的一项调查结果显示,工业物联网已经开始对行业产生影响。
物联网成各行业关键
调查显示,81%的高管认为,物联网技术的成功应用是决定公司未来发展上限的关键所在。而有趣的是,在年收入超过10亿的公司中,96%的高管认可采用工业物联网作为公司重点;年收入不足10亿的公司高管里这一比例则变为了76%。
有60%的高管表示,物联网正在为他们的企业带来业务的提升。51%的高管表示物联网对其企业的商业模式产生了冲击,创造了新型的商业模式。
文章太长,无法全部复制,具体信息参考:>

观察物联网产业的发展规模最直观的数据就是“物联网终端连接数”,从连接数看,据前瞻产业研究院统计数据显示,2015年我国物联网链接数量为639亿个,截止至到2017年我国物联网链接数量达到了1535亿个,相比2016年增长了698%。初步预计2018年我国物联网链接数量突破20亿个,在2019年我国物联网链接数量将达3125亿个,同比增长3852%。并预测在2020年我国物联网链接数量将达到40亿个,相比2017年增长约160%,而且这还是产业视角的保守估计,从物联网的连接构成看,目前应用最多三个方向为智能硬件、智能家电和智能计量,细分行业中智能家居和智能安防的发展最快,这一切应该与巨头的推动有关。

5G落地将推动社会迈入万物互联物联网时代

从中国高层的多次部署,到资本市场的资金热捧,近期最受舆论关注的概念之一莫过于“新基建”。其中,5G被多次提及,成为“新基建”的主要抓手。作为颠覆性技术,5G的落地将推动社会迈入万物互联的物联网时代。

物联网融合各行各业推动智能化转型

物联网作为全新的连接方式,近年来呈现突飞猛进的发展态势。在中国,物联网的大规模应用与新一轮科技与产业变革融合发展,预计2022年,中国物联网行业市场规模将超过724万亿元。他表示,各行各业的智能化转型如火如荼,物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术,应加快推动布局,抓智能化转型机遇。

物联网行业就业前景怎样

根据报告,当前中国物联网产业主要采取重点地区率先试点,其他地区逐步跟进的方法来推动发展。因此,物联网安装调试人员的就业以一二线大城市、经济发达地区及无锡、杭州等试点地区为主。随着产业发展,尤其是5G技术在多个城市展开试点,二三线城市也在积极布局物联网产业试点规划,就业形势会越来越好。

得益于国家政策的大力支持和越来越多企业的频频布局,中国物联网产业快速发展,对相关人才的需求也持续增长。调查预测,未来5年物联网安装调试员人才需求量近500万人。

——以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。


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