影响工业物联网水平的关键因素：高定位高传输高效能

工业物联网横跨许多重要的领域，并且在制造业掀起了一波新变革。决定工业物联网水平的主要因素有高定位、高传输、高效能。把感测、通讯与数据分析结合在一起，工业物联网就能最大程度上提升作业效率。制造业将占据IIoT市场的最大比例。

工业物联网（Industrial Internet of Things， IIoT）风潮持续发烧，全球制造业正掀起一波新变革。透过无线通信技术、定位、感测等技术，打造完善的设计，可提升产能、良率，满足工业产线对客制化与速度需求，增进工厂应变能力与智能化程度。

不管是称为工业物联网或是工业4.0，透过把感测、通讯与数据分析结合在一起，工业物联网能大幅改善流程与效率，并为制造、运输、车队管理、采矿以及农业等各个产业带来全新的变革。

虽然目前业界多关注于取得更多的原始数据，然后再进行分析、并将结果提供给重要的决策制定者，但现在对于地点与时间信息的重视也日益提升。这个趋势的转变是因为“丰富的环境”讯息将为物联网应用领域的程序开发人员与系统设计人员带来令人振奋的机会。

举例来说，与其单纯地利用胎压或悬吊系统的监控传感器来侦测道路上的危险突起或坑洞，如果将此数据与精密的位置信息结合，并提供给车队中的其他车辆，便能避开此危险位置，从而降低对整个车队的损害（图1）。

图1

工业物联网横跨许多重要的领域，所有领域都能因准确的位置与时间提供更精细、丰富的环境讯息而获益。

目前，车队已经可以利用电子记录装置（Electronic Logging Devices， ELD）来监控车辆的各种状态。重要的参数包括里程数、位置、停靠点、引擎使用、以及行车时数等。由于压力、燃料以及温度传感器已被整合到轮胎与引擎控制单元（Engine Control Units， ECU）中，可追踪如振动、湿度和排气量等参数，因此车辆的整体状况可以被实时监测，以便在发生严重故障前，提早进行维修。现在，主要的差别在于，需要结合精密定位与安全的数据通讯技术，来进一步监测车辆。

在农业领域方面，工业物联网有助于确保全球的食物供应。根据预测，到2050年，全球将有91亿人口，利用联网传感器来追踪温度、土壤条件、日照与湿度，能提供土地优化利用所需的数据。准确的位置服务与实时的信息通讯，能让农夫确保农作物在最佳的时刻快速、且有效地采收。

当然，如果数据、时间与位置不正确，或是因不可靠、高延迟、或不安全的系统建置而无法正常通讯，那么，所有这些优势便无法发挥效果。不准确的位置以及150微秒或更长的延迟，对消费装置和家庭网络或许可以被接受，但是对于工业应用，最高的效能、耐用度、安全性以及可靠度都至关重要。

此外，对定位准确度的要求，也驱动了多个标准组织与创新公司重新检视GPS、北斗和GLONASS等全球导航卫星服务（GNSS），以及短距离无线电和蜂巢式技术能否一起运用，以便尽可能地提供最准确的时间与位置信息。

例如蓝牙讯号的到达角（Angle-of-arrival， AoA）和出发角（Angle-of-departure， AoD）分析、以及利用存取点讯号的时差测距（TIme-of-flight， ToF）分析、Wi-Fi网络的讯号纹定位算法（FingerprinTIng）等技术，目前都已被采用，此外，超宽带（Ultrawideband， UWB）讯号技术又重新在定位应用获得重视。

蜂巢式技术则朝向多样化发展。一直以来，蜂巢式技术着重在更高的数据传输率，以因应多媒体应用的需求，但现在窄频IoT（NB-IoT）已获得重视，可实现在授权频带内的室内与户外、低功耗传感器的通讯应用。

研究机构MarketandMarkets预测，从2015到2020年，工业IoT市场将以每年8.03%的复合成长率（CAGR）增长，并将达到1，510亿美元的市场规模。

报告亦指出，半导体技术的进展、云端运算、IPv6标准化、以及各国政府的支持等都是IIoT重要的促成因素。但真正的推动力量来自于制造业，预计将占IIoT市场的最大比例。

智能工厂的主要受益领域包括产品生命周期管理、电子、材料与采矿、现场设备以及机器视觉（Machine Vision）等。

报告指出，对大多数现有的制造商、能源业者以及农业生产者来说，初期采用IoT的效益主要来自以上提到的成本节省与流程改善，以及有可能推动新的营收来源，并强化员工生产力与工作条件。特别是，报告还指出，可运用无人机（UAV）来巡视管线，使员工暴露于危险环境的风险降至最低（图2）。

图2

降低营运成本、提升生产力，以及创造新的营收来源，只是推动工业物联网发展的众多原因中的三个，此趋势还能为设计人员与企业带来更多的想象空间与可能性。