工业物联网云平台为企业提供了哪些价值?有优秀的平台推荐吗

工业物联网云平台为企业提供了哪些价值?有优秀的平台推荐吗,第1张

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。

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。

工业物联网是一种:数字时代先进生产模式,通过将感知技术、通信技术、传输技术、数据处理技术、控制技术,运用到生产、配料、仓储等所有阶段,实现生产及控制的数字化、智能化、网络化,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。同时,通过云服务平台,面向工业客户,融合云计算、大数据能力,助力传统工业企业转型。

物联网、工业40等概念既有交集也有差异。随着工业化与信息化的深度融合,企业内部互联互通的需求渐增,通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈,工业物联网应运而生。

工业物联网是物联网领域重头戏,规模占比接近百分之二十

物联网在工业的应用,是物联网最重要的领域之一。目前,工业物联网在物联网领域占比最高,达到近20%的份额。展望未来,工业物联网也是物联网应用推广最主要的动力。预计,到 2020 年,工业物联网在整体物联网产业中的占比将达到 25%。

受政策、应用双推动,工业物联网产业规模快速增长

“中国制造 2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划,“中国智造”已经成为未来制造企业的发展方向,而工业物联网正是实现“中国智造”的基础。

根据物联网在工业领域的产值贡献率来测算,2014年,国内物联网在工业领域需求规模为1260亿元;2016年,国内物联网在工业领域需求规模为1804亿元。2017年,国内物联网在工业领域需求规模约为2354亿元。预计在政策推动以及应用需求带动下,到 2020 年,工业物联网规模将突破 4500 亿元。

——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

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

可以参考 SAP提出工业互联网及工业40前沿研究报告>工业物联网起源:
工业领域的生产设备在以往是没有主动联网功能的,导致生产数据、物料消耗、产品跟踪全部由人工来完成,效率低、错漏多,而且随着产品迭代速度越来越快,需要制造企业拥有极强的敏捷性(例如商家插单生产,可以随时调整生产计划)
物联网的作用就在于能通过硬件技术将设备的生产数据实时获取(这在之前是不可能的),最后经过大数据分析呈现在用户的手机端(例如物料消耗了多少,库存还有多少,每条生产线的生产进度是多少),一旦客户调整需求/插单,就可以通过实时获得的数据合理调整生产计划,达到柔性生产。
工业物联网由大量相连的工业系统所组成,这些系统会相互通讯,并协调数据分析与行动,有助于提升工业效能、有利于整个社会。透过传感器与致动器衔接数字世界与实体世界的工业级系统,可解决更为复杂的控制问题。目前各种系统,正在结合巨量模拟数据,解决方案,希望能透过资料与分析取得更深入的知识。


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原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/13485215.html

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