●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。
●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。
传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。
●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。
当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。
●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。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。
以上由物联传媒转载，如有侵权联系删除工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低 *** 作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。原来的聚羧酸减水剂生产自动化控制不能充分满足生产工艺要求，存在的主要问题是：
1） 新设备接入非常困难；
2） 同类不同厂家设备不方便更换；
3） 匀速滴加过程中不能达到理想的控制速度，传统PID算法波动较大，常需要人工手动干预；
4） 温度控制需要人工参与控制，无法完成全自动；
工业物联网是工业40的支撑框架。物联网被称为继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮。它的发展离不开应用，面向工业自动化的工业互联网技术是物联网的关键组成部分[1]。工业物联网通过将具有感知能力的智能终端、无处不在的移动计算模式、泛在的移动网络通信方式应用到工业生产的各个环节，提高制造效率，把握产品质量，降低成本，减少污染，从而将传统工业提升到智能工业的新阶段[2]。
工业物联网框架中，整个系统具有强大的数据服务器，能够进行大数据的计算。在数据量足够的时候能够利用网络智能来帮助企业进行决策、配方优化和自动的设备维护等。
整个控制系统具有分布式智能能力。整个系统中，可以把数据都送到中控部分来完成；也可以将一些需要及时处理的，如温度控制等，直接由现场控制来完成。电话O1O56O14679 系统通常分为中央控制单元和分布的现场控制单元，中央控制单元由工业控制计算机充当，现场控制单元则由高可靠、抗干扰的工业级微控制器和与当前控制需求相配套的附加电路模块组成。依托微控制器的实时处理能力可以完成对现场生产进行实时调节控制，并且通过总线实现现场控制单元与中央控制单元进行数据交互，使生产过程表现出整体性、协调性，从而优化生产工艺、提高生成效率。
系统通过总线把各个独立的控制模块组织成在一起。控制模块的独立性，使得系统中各个分布的控制模块检修、升级、数量扩充都很方便，也为在生产规模扩大时控制系统扩充预留了接口。
整个的物联网和服务网是未来智慧工厂的一个基本架构，是信息技术的基础。包括软件、管理的技术，包括整个生产线相关的控制系统，以及产品制造的技术等。当前，在典型的工厂控制系统和管理系统信息集成的三层架构的基础上，充分利用正在迅速发展的物联网技术和服务网技术。
处在最上层的是与生产计划、物流、能源和经营相关的ERP、SCR、CRM等，以及产品设计、技术相关的PLM，与服务网紧紧相连；而与制造生产设备和生产线控制、调度、排产等相关的PCS、MES功能通过CPS物理信息系统实现，这一层与工业物联网紧紧相连。从制成品形成和产品生命周期服务的维度，智慧工厂还需要和具有智慧的原材料供应，以及智慧产品的售后服务这些环节构成实时互联互通的信息交换；而具有智慧的原材料供应和智慧产品的售后服务，具有充分利用服务网和物联网的功能。
参考资料：
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）