关于工业物联网的深度思考

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。

市场研究机构IDC日前发布了中国制造业物联网市场预测报告，预计到2020年，中国制造业企业物联网支出将高达1275亿美元，未来五年年均复合增长率将为147%。其中软件和服务将会引领中国制造业物联网支出快速增长，二者所占市场份额将超过60%。而Gartner公司研究预测，全球目前已有约50亿个能够连接无线网络的各类产品和设备，这还不包括手机和电脑。到2020年，这个数字预计将高达210亿。这些互联产品所产生的海量数据将催生未来工业企业的新模式：生产服务。一直以来，传统工业关注如何制造产品，产品的销售在某种意义上意味着“结束”，而在未来，产品售出以后则是真正的“开始”——生产商基于产品被终端用户使用时所产生的数据了解其使用情况，提供后续运营与维护，并基于用户信息开发出其他服务。
物联网已经成为国家战略新兴产业，并写入“十三五”规划当中。而“中国制造2025”更是中国政府实施制造强国战略的第一个十年行动纲领。在中国政府政策与资金的支持下，推动智能制造发展、提升网络化协同制造水平、加快制造业向服务转型将成为制造业发展的主要方向，将会在未来3至5年推动制造业物联网支出保持较高增长。
中国物联网在制造业的发展虽然仍处于初期阶段，但是其应用的深度与广度在不断加强，新的应用场景不断涌现。随着新兴技术（如云计算、大数据和移动技术）与物联网的融合以及IT（信息技术）与OT（运营技术）集成，物联网技术的潜能将加速释放。IDC预计，未来两年，中国制造业物联网发展将呈现以下三大趋势。
——物联网平台竞争将日趋激烈。随着越来越多的企业部署物联网应用，IDC认为，制造业物联网平台将是代表智能制造变革与重塑的主要方向之一。未来的平台，既可以来自硬件领域，也可以来自软件领域。在硬件管理领域，主要是生产设备的连接管理；软件领域主要包含企业应用管理平台、企业信息显示与报告平台，以及企业数据分析与洞察平台。
——物联网应用将加速制造业创新。制造业物联网应用将引领制造业企业进入创新和变革的新时代。物联网应用的低成本感知、高效的数据收集、实时的数据记录、分布式计算和高级数据分析等优势，必将加速信息技术和制造业深度融合，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。此外，机械学习技术不断取得突破，也将促进制造业数据分析变得更加迅速和精确。
——边缘计算将成为下一个热点。随着物联网终端的大量部署，物联网产生数据将呈现几何式的增长，因此通过分散的终端设备和物联网网关进行数据过滤和处理，将是制造业物联网应用的重要发展方向。同时，数据将逐渐成为企业的重要资产，边缘的智能化，将在网络或者数据中心出现异常时，保证数据的安全，帮助企业规避风险。
IDC制造业高级研究经理王岳表示：“中国制造企业已纷纷开始部署物联网战略，旨在提高企业生产运营效率，并加速由生产向服务转型。随着智能制造的推进，信息技术与运营技术的快速融合，以及 数字化双胞胎 概念的普及，物联网技术将在制造业获得更大的发展空间。同时，物联网与云计算、移动技术、大数据等新兴数字技术的结合，将进一步释放物联网的潜能，为打造物联网生态闭环奠定了坚实的技术基础。相信未来，随着生态的逐渐成熟，基于物联网平台的行业与细分行业应用将迎来快速增长。”
物联网在工业领域的应用不仅使数据流、硬件、软件实现智能交互，更将从本质上颠覆传统工业模式，形成新的工业业态，而“软硬结合”将是未来工业企业在这一轮技术革命新浪潮中脱颖而出的核心竞争力。全方位整合的安全工业物联网解决方案能够为工业企业提供一站式服务，不仅能够实现设备与资产的智能互联、数据管理和现场控制，还可以实现大数据分析和智能协同，大幅提升生产力。这正是得益于物联网和大数据平台的构建。霍尼韦尔过程控制部的陈延表示：“传统制造业的工艺越来越精密化，工业设施和 *** 作过程也日益复杂，物联网在工业领域的应用未来不仅要着眼帮助提高生产效率，同时也要关注过程的安全性、可靠性。此外，物联网还将给工厂管理人员和工人带来全新的工作体验，蓝领和白领之间的界限未来将日渐模糊。”
此外，物联网和大数据平台的出现让工人也日益融入互联平台。例如，在未来的互联工厂里，作业人员的便携式设备可以实时地与指挥中心进行信息和数据交互，实时快捷地参与整个厂区的监测和 *** 控。万物互联时代，物联网对传统工业形成新的挑战，也带来新的机遇。对中国制造企业来说，软硬件相结合、效率和安全并重将成为未来工业企业的核心竞争力。
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生产车间。根据查询天眼查可知，英内物联网科技生产车间好。上海英内物联网科技股份有限公司是一家专业从事RFID标签天线设计、研发和生产的高科技企业。公司的核心技术人员从2001年开始就研制开发。

随着5G的商业化逐步落地，越来越多的领域加入了数字化转型之路，利用物联网技术实施智能化升级。特别是题主所列举的工业领域，就是谋求数字化转型的先锋。

特别是2020年新冠疫情爆发以来，由于供应链断裂和防疫管理不善所导致企业停工甚至是破产的例子不在少数。而对那些熬过艰难时刻的企业而言，想要在疫情常态化的背景下重塑核心竞争力，数字化转型成为了不可或缺的手段。

与传统的经营模式相比，实施数字化转型能够给企业带来巨大的价值，包括提高生产效率、减少人力成本、加速产品迭代、优化管理流程、加强制造自动化程度等等，真正起到降本增效的作用。此外，数字化程度的提高，也大大提高了企业在生产经营中各种风险的监测能力，避免造成相关损失。

当然，以上只是物联网对于某一个领域所创造的价值，同理，在面对智慧农业、智慧交通、智能家居等行业时，一样可以利用物联网技术来实现更智能和更便捷的功能，例如气候传感器和温湿度传感器可自行检测分析当前数据是否符合农作物生长需求，并联动灌溉或保温系统进行干预，确保作物最佳生长环境。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询汉玛智慧）

不知道大家有没有细心发现，其实现在很多物联网的应用已经深入到我们生活各个部分。比如说共享单车，自助扫码骑行，骑完以后锁车付费走人，这个能很好地解决大家短途出行效率。还有就是应用在汽车上，专业术语叫车联网，现在很多10几万的车都具备远程监控的功能。比如说通过app远程启动车子，通过app查看车子的状态，当前在什么位置，还能根据你的行驶里程和机油寿命提醒你去保养等等。类似的例子还有很多，比如说智能家居产品，小家电产品。有些应用虽然感觉是鸡肋，这些都是他们跑马圈地的结果，先把市场占下来，再慢慢更新迭代产品。但不可否认的事，大家确实能感觉到物联网潜在的巨大价值，生怕自己错过一个亿。

从种种迹象也反映了物联网一定是个发展的趋势。总的来说，其实物联网可以和任何一个行业进行融合，让传统的产品更加智能高效。而我们汉玛智慧也在一直努力研发，争取为大家提供更多更优质的智慧解决方案，让我们的生活更加的便捷，让科技未来更指日可待！

智能制造已经成为全球制造业的重要趋势。随着人口红利的逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对快速更新的产品需求。而工业40模式的出现，为制造业提供了新的思路。通过物联网连接产品生命周期的所有阶段，从原料采购到生产再到交付和进入客户家中，整个过程都能可视化管理。

这也是第四次工业革命的场景，物联网为整个制造过程搭建了桥梁，创造了一个具有凝聚力的制造环境。原料供应商知道何时应该发货，制造商知道如何保证产品质量，每个客户反馈的信息让厂商获得对产品和市场新的认识，物联网解决了供应商、制造商和客户之间信息隔断的问题，智能工厂将制造业服务能力提升到一个全新的水平。

未来，物联网将给制造业带来巨大的价值，潜在价值可能会达数十万亿美元。据估计，在未来五年内以每年6％的速度增长，市场到2020年将接近700亿美元。巨大的应用场景包括 汽车 和运输、采矿、电子、化工、制药、石油和天然气等行业。那么，在新的制造场景将会怎样变化，工厂企业又将如何迎接趋势？

制造业供应链的变革

消费市场的需求变化如此之快，对于传统的制造业无疑是一大难题。客户实时期望不断上升，供应链越来越复杂，通过人力分析或者落后的工具去管理控制制造过程，已经难以满足当前市场需求。而智能工厂通过智能传感器和物联网采集的大量实时数据，再基于云端高算力服务器的分析，以及创造更灵活的生产流程来跟上客户需求的步伐。

智能制造的模式与传统制造完全不同，依托于先进的数字化制造技术，工厂可以进行按需生产，从世界各地供应商采购原料，避免了大量库存的风险，并通过社交媒体管理客户反馈，实现个性化的制造，达到更快、更灵活、更高效的产品交付水平。

得益于物联网和数字化技术的发展，智能制造为工厂带来了新的能力，虽然升级智能工厂并不是必要的，但却是非常有价值的事。利用优化的供应链，不仅可以减少交货时间和成本，同时基于市场信息的掌握，还可以减少生产过程缺陷产品数量。

产品质量保持一致性

过去的制造业，当工厂收到车间信息或者从客户调查到数据的时候，产品已经进入了客户群体，也就是损害已经产生了，给用户留下了低质量的印象。而新的制造模式，借助于物联网技术，允许工厂企业实时收集到传输数据，可以及时洞察到问题所在，并在产品造成严重问题之前进行更改。

未来的产品将放置智能传感器，这些感知零件将能够确保每件产品一致性的质量水平，无论是电子消费品、家用电器还是工业类设备，传感器能够将产品的异常数据汇报给厂家，然后工厂提供更准时的售后服务。还有，工厂可以从数据中分析产品的不足，在下一件产品上进行优化，最终能够更好的保证产品的质量。

这种方式避免了客户投诉和公司品牌的损害，同时可能为公司节省巨大的成本。过去， 汽车 产品重大问题发生后，大量召回的事件屡见不鲜，不仅导致公司品牌影响力的下跌，还要负出沉重的金钱代价。

物联网连接制造过程的好处在于，一旦发现问题或者缺陷，可以在错误产生严重后果之前及时进行自我修复。尤其在人工智能突破的今天，可以快速分析出存在的隐患，以近乎实时的速度完成生产质量的管控，并带来更好的产品和更少的损失。

预测性维护的重要价值

工厂生产线意外停机事件和计划外的维护将会给企业带来巨大损失，每一台设备和机器都不可能保持不出问题，但停机在计划之外发生，不仅让公司蒙受生产损失的打击，同时也拖低了生产效率。在成本越来越贵的今天，这种意外停机可能需要较长时间去检查维修，并要支付巨额金钱，对于中小企业更是无法承受的。

在工业40的模式里，有一种预测性维护的方法，通过在智能工厂中生产设备上放置各种传感器，从而能够实时自动监测机器磨损的情况。再借用于机器学习算法，可以准确跟踪零件和机器的更换时间。

预测性维护有助于在错误发生之前安排更换设备部件，而且可以安排合理的更换时间，例如在机器闲置的时段，就不会占用生产时间。这样不仅可以保证生产线的效率，同时提高了工厂整体敏捷性。

如何构建智能工厂？

智能工厂是未来制造业发展的必然趋势，目前已经有一些优秀的案例，例如全球大型制造商包括通用电气、西门子、霍尼韦尔、三菱电机、罗克韦尔自动化、施耐德电气、通用动力等都在尝试新的制造模式。不过，升级智能工厂要结合自身的需要和环境特点，不同的企业应该采用不同的方式，这样才能达到其想要的效果。

通常企业转型有几个目标方向，例如缓解决劳动力成本，降低工厂的整体成本；提升生产线的效率，将产品的交付时间缩短；增加工厂的灵活性，以便于能够快速响应市场的需求等等。企业可以根据自身的需求，制造完善的升级方案。

首先要构建物联网将传感器、电机、开关和其他各种小工具联网，工业40时代的智能工厂包括生产线、机器人、物联网、远程自动化等内容。此外，还涉及到生产网络和定制生产系统、产品的虚拟规划以及生产和远程维护等。

制造业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集或控制传感或控制器以及泛在技术、移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。

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