工业智能网关是做什么的及典型应用场景?

工业智能网关是做什么的及典型应用场景?,第1张

工业智能网关叫什么?
工业智能网关也叫工业物联网智能网关、无线数据采集网关、通讯采集网关, PLC无线网关 , 工业通讯网关 ,属于无线传感器网络产品。工业智能网关是一款具备挖掘工业设备数据并接入到云平台的智能嵌入式网络设备。

工业智能网关是做什么的?
工业智能网关具备数据采集、协议解析、边缘计算,利用4G/5G/Wifi网络/WAN/以太网等为用户提供有线和无线长距离大数据传输功能和接入工业云平台。支持采集PLC、传感器、仪器仪表和各种控制器适合作为大规模的分布式设备的接入节点。工业网关是为满足工业级标准和工业用户需求而设计的工业级智能网关。


HINET工业智能网关是一个集成多种互联网通讯技术,面向工业领域的设备通讯终端产品。其包含的5G、4G、WIFI、有线宽带等多种互联网接入方式,可以适应各种网络应用环境,提供随处可得的安全通讯链路。为设备的信息化管理提供高速的数据通道,为整个系统各功能得以实现提供安全可靠的保障和坚实的基础。


工业智能网关 和工业物联网网关都是应用于工业类的。工业网关是物联网和工控系统的核心组成器件。网关起的是承上启下的作用。上即上位机,电脑或触屏监控系统、MES这些;下即下位机,包括PLC、传感器、嵌入式芯片等。它的基本功能就是“翻译功能”将不同协议的下位机产品反馈给上位机。网关担当沟通上、下位机的重任,它的基本功能就是翻译,即协议转换。网关将汇总所有数据,转换传感器的协议,并在发送数据之前对其进行预处理。

工业通信网关可以在各种网络协议间做报文转换,其功能可以通过一块芯片、一个嵌入式设备或板卡、或者是一台独立的设备实现。还有一些设备,如PC,也可以实现网关(或设备服务器)的功能。网关必须能够完整地解析出报文的内容,并且智能地将它转换为另一种协议。

工业智能网关典型应用场景:

工业智能网关的应用范围广,无需布线,减少运维成本,安装便捷,即插即用,可以快速帮助用户接入高速互联网,实现安全可靠的网络数据传输。

工业智能网关广泛应用于工业现场PLC、变频器、机器人等设备远程 *** 作、监控、维护;工程机械远程维护和管理;车间设备与工艺系统的远程维护和管理;小区二次供水水泵远程监测及控制、智慧水务;油气田和油井等现场的监测和控制;电能数据监控系统,工厂机器设备、生产线运行状态监控系统;生产信息采集系统等无线监测与预警;智能楼宇、电梯监控、智能交通、工业自动化、智慧工厂及其他工业40领域等应用。

湖南华辰智通 科技 有限公司自主HINET工业智能网关产品为工业企业提供从设备联网、 PLC远程监控 、PLC远程控制、PLC远程调试、PLC远程编程、PLC数据采集整体解决方案。思普云工业互联网大数据云平台专注于工业设备远程运维与管理,已在全国数万家企业应用。

 大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生36GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网,人均01个;2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。首先,大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为564亿,手机网民为42亿,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见。其次,企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达22ZB(1ZB等于1000EB),年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元,收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面,IBM日本公司建立经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。制造业方面,华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理,通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示,全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元,这方面的数据分析大有作为。
在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户出售个性化保险。在商业领域,沃尔玛公司通过分析销售数据,了解顾客购物习惯,得出适合搭配在一起出售的商品,还可从中细分顾客群体,提供个性化服务。在金融领域,华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言,判断民众情绪,依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律,决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元,坏账率仅03%。
在医疗保健领域,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域,通过对手机数据的挖掘,可以分析实时动态的流动人口来源、出行,实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎,可以收集热点事件,挖掘舆情,还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测。在科学研究领域,基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例,基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测,如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000亿美元,用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前,我国正处在全面建成小康社会征程中,工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,健全信息安全保障体系,推进信息网络技术广泛运用,是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情,把握规律,实现科学发展,做出科学决策具有重要意义,我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿,我们要做的工作还很多。首先,大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术(IT)企业已提前发力,通过加大开发力度和兼并等多种手段,努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌,既是为了练兵,也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台,难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要,其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此,我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》,这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署,联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距,更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享,导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁,应注重公开信息,应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站,为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如,提供各地天气与航班延误的关系,推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始,当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘,又要防止侵犯个体隐私;既提倡数据共享,又要防止数据被滥用。此外,还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的,要注意技术安全性和管理制度安全性并重,防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃,保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万,缺口14万—19万人;需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万,这方面的人才缺口更大。中国是人才大国,但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域;目前,其标准和产业格局尚未形成,这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用,将它作为转变经济增长方式的有效抓手,但要注意科学规划,切忌一哄而上。

6月29日,由南京市人民政府与未来论坛共同主办,中国国际贸易促进委员会南京市分会、南京经济技术开发区管理委员会、南京市国际商会承办的 “2019未来论坛·南京峰会”正式 开幕,本次峰会的主题为 “同行・共创”

在开幕式上,南京市人民政府副市长胡洪,红杉资本中国基金合伙人、未来论坛理事周逵作为主办方代表分别对所有参会嘉宾表达了欢迎与感谢。南京经济技术开发区管委会副主任沈吟龙对人工智能产业新地标“中国(南京)智谷”的打造作出重点介绍。

在随后的大会主旨演讲环节上,浙江大学求是特聘教授、浙江大学医学院附属第一医院双聘教授、浙江大学应用数学研究所所长、浙江大学理学部图像处理研发中心主任、大数据算法与分析技术国家工程实验室杭州创新中心主任 孔德兴 ,元禾华创投委会主席、未来论坛理事 陈大同 ,英国帝国理工学院教授、中国人工智能产业创新联盟专业委员会主任委员及鲲云 科技 联合创始人及首席科学家、英国计算机学会(BCS)会士、英国皇家工程院院士、美国电子电气工程师协会(IEEE)会士 陆永青 ,地平线创始人兼CEO、未来论坛青年理事 余凯 ,为与会者带来了海内外最前沿的科研信息及成果转化经验。

在上午的论坛上,行业优秀的企业家、科学家与投资人围绕 工业物联网 中国芯片 两大热点 科技 领域主题进行了演讲和创新对话。

智能制造是振兴实体经济、加快工业转型升级的重要突破口。我国近年来相继推出一系列智能制造的战略规划,通过工业物联网实现数字化、网络化,能够提升企业的生产效率和产品附加值,缓解生产成本。

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 在“工业互联网技术及其在热电生产智能化中的应用”的主题演讲里带来了在工业互联网时代,关于热电产业化的观点。他认为我国工业主要有两大问题:

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛

工业互联网平台出现能够解决上述问题,它对离散制造业来讲重点在于智能化的管理,对流程制造业重点在于工艺的控制。其在工业企业运用中主要有三个场景, 第一是在生产中运用,第二是对企业的数据进行管理和决策优化,第三是实现全产业链的资源优化配置与协同 。夏建涛以热能生产行业为例,分享了工业互联网在产业里如何使用及使用的效果。同时他还提到“海量数据+智能算法+超级算力”会产生超越人智力的智能化系统,将深刻改变人类 社会 。

会后,亿欧新制造频道与夏建涛进行了交流,他表示目前的工业互联网最终是要落实到具体的应用场景,企业采购任何一个设备或是系统,他需要计算投入产出比,需要能够切实地解决现有的问题,“一个工业互联网平台,或者一种技术能否说服客户,取决于你是否能为客户提供切实可计算的价值。”

玄羽 科技 董事长李鸿峰 在主题演讲“AI赋能3C制造”分享了在3C行业的智能制造。玄羽 科技 选择3C制造作为智能制造的一个切入点,是因为看到了3C制造在今天已经面临着 三大困境

玄羽 科技 董事长李鸿峰

当一个产业面临这些困境的时候,就必须考虑通过技术创新和成本优化进行转型升级,这就催生了他们对智能化制造的需求。3C制造行业的特点一是 高度 离散 ,二是 迭代非常快 ,这样的行业优势在于:通过 科技 手段能带来效率提升的价值空间很大。劣势在于:由于其太离散,改造的过程十分困难。在这一背景下,玄羽 科技 最开始选择的路径是以头部企业为主,它的特点是产线基础比较好,理念比较强,可以带动整个行业。

他表示 智能制造 并非是自动化,而是智能化 。在今天的技术上,智能制造一定是算法和算力的结合,通过数据和算法的方式,切入到智能制造,并且带来巨大的价值。

慧联无限首席科学家胡昱 在主题演讲“让产业动能更强劲——数字化产业园区20”中主要分享了工业物联网的工作场景之一“数字化产业园区”的具体应用。

慧联无限首席科学家胡昱

“数字化产业园区”的价值在于利用LPWAN技术帮助园区内管理者提高管理水平和对园区入驻企业提升服务质量,他详细介绍了智慧园区解决方案的架构、平台的概述以及在实际案例中利用数字化运营的方法,并分别概述了解决了来自园区不同角色的痛点问题,希望最终打造一个构建结合园区的开发商、运营商,地方政府还有行业协会综合的融合平台。

工业物联网的核心是信息智能与工业智能的融合。通过采用信息技术,例如物联网、大数据、人工智能、区块链、5G等实现以数据驱动的工业应用的信息化与智能化,进而提高产业效率,创造价值。协合新能源集团执行董事兼CTO、未来论坛青创联盟成员尚笠尚笠作为对话环节的主持人与各位企业领袖、科学家针对发展工业物联网,难度究竟在哪里?即将到来的5G网络时代将怎样推进工业和制造业的数字化变革?从工业自动化向工业智能化升级,产业和企业如何把握新机遇等问题展开了讨论。

科技 创新对话——工业物联网:“智造”升级

慧联无限首席科学家胡昱 认为工业物联网在中国会不断往前走,但是在这个过程中,有一些定数会被打破,包括我们的工业。他认为工业物联网的IT和OT的融合还需从组织架构和战略两方面来进行。另外,从工业物联网技术创新角度看,他认为传感器创新非常重要。

清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师李丹 认为,现在工业物联网从概念到落地,已经在是在缓慢增长的阶段,后面会越来越好。这是因为技术上是成熟的,产业的需求也在。另外,他认为IT和OT的结合,本身就会催生出新的技术创新的机会。

玄羽 科技 董事长李鸿峰 认为工业物联网要有一个循序渐进的客观规律。工业物联网IT和OT的融合,就是两化的融合。这种融合依托的是“彼此理解”的融合,信息化的人一定要了解工业上的东西,工业人一定了解信息化的东西,在实际的项目上进行打磨、成长,这样才能在将来真正意义上增加两化人才。他认为工业物联网创新,数据是基础,没有数据就没有依托了,数据从量变到质变,就会衍生出应用的创新。

毕马威中国管理咨询服务主管合伙人刘建刚 认为工业物联网的应用现在不仅仅是一个概念的问题。怎么把概念落为实处?一是要从需求导向;二是战略驱动;三是企业本身的能力建设;四是必须要场景切入;五是生态系统协同的能力。从工业互联网行业发展来讲,要有标准:一是工业互联网接口开放的标准;二是融合后的IT架构的标准。

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 认为工业物联网只有正向、增强性的循环,这个产业才能真正落地。工业物联网要IT、OT深度在一起,认为云+端的创新,对工业物联网技术创新非常重要。

启明创投合伙人叶冠泰 认为,促进工业互联网的发展,非常必要的一点是IT和OT的紧密结合,但更为重要的关键点是缩短打通整个行业的利益链条。

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工业互联网的前世今生:初探工业互联网

如今,超过250亿台“物体”连接到互联网上,预计到2025年,这个数字将翻一番。工业物联网(IIoT)以一种爆炸式的方式迅速发展。工业物联网(IIoT)设备、标准和通信协议的激增,使得对IIoT的有效管理变得非常具有挑战性。

如何定义工业物联网 (IIoT) 平台?

工业物联网平台 是一种工业物联网软件,它使组织能够安全地管理工业物联网生态系统中所有连接的人、系统和对象。

在界定工业物联网平台时,我们应该认识到,物联网已经创造了一个新的整合水平。随着成千上万的工业物联网设备接入网络,企业需要管理比以往更多的端点。然而,这不是一个简单的设备问题,工业物联网实际上是一个由人、系统和对象组成的数字生态系统。这就需要一个工业物联网平台来安全有效地管理生态系统的每一个元素。

工业物联网平台有哪些不同类型?

虽然工业物联网平台研发的初衷是对工业物联网的设备和数据进行管理和控制,但为了适应不同的用例,已经开发了许多不同类型的平台。事实上,工业物联网平台很难分类,反而工业物联网平台供应商正在改进其平台产品,以满足客户需求和特定的业务需求。

工业物联网平台将提供不同的功能组合,包括工业物联网的端点管理和连接、物联网数据的采集、接收和处理、数据的可视化和分析,以及将物联网数据集成到业务流程和工作流中。在比较不同类型的平台时,应根据组织的业务需求和特定的IT基础设施,并将其与工业物联网的解决方案相匹配。

工业物联网平台应该具备哪些特点?

因此,最好的工业物联网平台因组织而异,单个平台功能集无法为每个用例提供足够的解决方案。但是,任何一个工业物联网平台都应该具备以下特点:

安全

安全性是工业物联网平台的核心,它不仅可以保护所有物联网端点免受外部网络攻击,还可以处理来自组织内部的潜在恶意活动。

连接性

每一个工业物联网设备都必须快速、安全地进行配置,并对其生命周期的所有阶段进行管理,包括在设备配置、注册、激活、挂起、未挂起、删除和按需重置时对其进行跟踪和授权。

集成

集成是工业物联网面临的最大挑战之一。工业物联网平台允许物联网设备与不同的企业应用、云服务、移动应用和传统系统无缝、安全地连接和共享信息。

识别

工业物联网平台可以支持最广泛的物联网设备。无论在工业物联网架构中的任何地方,都能自动感知物联网设备的存在,建立安全连接,并能快速建立设备凭据,或在需要时自动分配。

分析

物联网设备大大增加了组织中的数据量。分析工业物联网应该是工业物联网平台最强大的功能之一。它可以对工业物联网数据进行适当的可视化和分析,为改进数据驱动的决策提供实际的见解。

管理多个工业物联网传感器很简单,但如今,企业拥有数十万台工业物联网设备来执行遍及组织内部的众多任务。工业物联网设备有多种形状和尺寸,没有通用的工业物联网标准或连接方式。管理一个工业物联网网络意味着能够监控一系列异构的工业物联网设备。

如今,工业物联网(IIoT)平台为工业物联网在几乎所有行业的快速发展提供了解决方案。工业物联网平台能够将设备和企业应用软件完美融合,使数据在互联的人、系统和对象之间无缝、安全地流动。


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