什么是工業物聯網
工業物聯網是將具有感知、監控能力的各類采集或控制傳感或控制器以及泛在技術、移動通信、智能分析等技術不斷融入到工業生產過程各個環節,從而大幅提高制造效率,改善產品質量,降低產品成本和資源消耗,最終實現將傳統工業提升到智能化的新階段。從應用形式上,工業物聯網的應用具有實時性、自動化、嵌入式(軟件)、安全性、和信息互通互聯性等特點。
工業物聯網的四個特點
數據收集范圍:工業物聯網利用RFID、傳感器、二維碼等手段隨時獲取產品從生產到銷售到最終用戶使用各個階段的信息數據,而傳統工業自動化的數據采集往往局限于生產質檢階段。
互聯傳輸:工業物聯網利用專用網絡與互聯網相結合的方式,實時準確地傳遞物體信息,對網絡依賴性更高,更強調數據交互。
智能處理:工業物聯網綜合利用云計算、云存儲、模糊識別、神經網絡等智能計算技術,對海量數據和信息進行分析和處理,并結合大數據技術,深入挖掘數據價值。
自組織與自維護:工業物聯網的每個節點為整個系統提供自己處理獲得的信息或決策數據,當某個節點失效或數據發生變化時,整個系統會自動根據邏輯關系做出相應調整。
工業物聯網的關鍵技術
工業物聯網技術的研究是一個跨學科的工程,它涉及自動化、通信、計算機以及管理科學等領域。工業物聯網的廣泛應用需要解決眾多關鍵技術問題(見下圖)
1、傳感器技術:價格低廉、性能良好的傳感器是工業物聯網應用的基石,工業物聯網的發展要求更準確、更智能、更高效以及兼容性更強的傳感器技術。智能數據采集技術是傳感器技術發展的一個新方向。信息的泛在化對工業傳感器和傳感裝置提出了更高的要求。具體如,微型化:元器件的微小型化,要求節約資源與能源;智能化:具備自校準、自診斷、自學習、自決策、自適應和自組織等人工智能技術;低功耗與能量獲取技術:供電方式為電池、陽光、風、溫度、振動等多種方式。
2、設備兼容技術:大部分情況下,企業會基于現有的工業系統建造工業物聯網,如何實現工業物聯網中所用的傳感器能夠與原有設備已應用的傳感器相兼容是工業物聯網推廣所面臨的問題之一。傳感器的兼容主要指數據格式的兼容與通信協議的兼容,兼容關鍵是標準的統一。目前,工業現場總線網絡中普遍采用的如Profibus、Modus協議,已經較好地解決了兼容性問題,大多數工業設備生產廠商基于這些協議開發了各類傳感器、控制器等。近年來,隨著工業無線傳感器網絡應用日漸普遍,當前工業無線的WirelessHART、ISA100.11a以及wIA—PA3大標準均兼容了IEEE802.15.4無線網絡協議,并提供了隧道傳輸機制兼容現有的通信協議,豐富了工業物聯網系統的組成與功能。
3、網絡技術:網絡是構成工業物聯網的核心之一,數據在系統不同的層次之間通過網絡進行傳輸。網絡分為有線網絡與無線網絡,有線網絡一般應用于數據處理中心的集群服務器、工廠內部的局域網以及部分現場總線控制網絡中,能提供高速率高帶寬的數據傳輸通道。工業無線傳感器網絡則是一種新興的利用無線技術進行傳感器組網以及數據傳輸的技術,無線網絡技術的應用可以使得工業傳感器的布線成本大大降低,有利于傳感器功能的擴展,因此吸引了國內外眾多企業和科研機構的關注。
傳統的有線網絡技術較為成熟,在眾多場合已得到了應用驗證。然而,當無線網絡技術應用于工業環境時,會面臨如下問題:工業現場強電磁干擾、開放的無線環境讓工業機器更容易受到攻擊威脅、部分控制數據需要實時傳輸。相對于有線網絡,工業無線傳感器網絡技術則正處在發展階段,它解決了傳統的無線網絡技術應用于工業現場環境時的不足,提供了高可靠性、高實時性以及高安全性,主要技術包括:自適應跳頻、確實性通信資源調度、無線路由、低開銷高精度時間同步、網絡分層數據加密、網絡異常監視與報警以及設備入網鑒權等。
4、信息處理技術:工業信息出現爆炸式增長,工業生產過程中產生的大量數據對于工業物聯網來說是一個挑戰,如何有效處理、分析、記錄這些數據,提煉出對工業生產有指導性建議的結果,是工業物聯網的核心所在,也是難點所在。
當前業界大數據處理技術有很多,如SAP的BW系統在一定程度上解決了大數據給企業生產運營帶來的問題。數據融合和數據挖掘技術的發展也使海量信息處理變得更為智能、高效。工業物聯網泛在感知的特點使得人也成為了被感知的對象,通過對環境數據的分析以及用戶行為的建模,可以實現生產設計、制造、管理過程中的人一人、人一機和機一機之間的行為、環境和狀態感知,更加真實地反映出工業生產過程中的細節變化,以便得出更準確的分析結果。
5、安全技術:工業物聯網安全主要涉及數據采集安全、網絡傳輸安全等過程,信息安全對于企業運營起到關鍵作用,例如在冶金、煤炭、石油等行業采集數據需要長時問的連續運行,如何保證在數據采集以及傳輸過程中信息的準確無誤是工業物聯網應用于實際生產的前提。
工業物聯網的應用
1、制造業供應鏈管理:企業利用物聯網技術,能及時掌握原材料采購、庫存、銷售等信息,通過大數據分析還能預測原材料的價格趨向、供求關系等,有助于完善和優化供應鏈管理體系,提高供應鏈效率,降低成本。空中客車通過在供應鏈體系中應用傳感網絡技術,構建了全球制造業中規模最大、效率最高的供應鏈體系。
2、生產過程工藝優化:工業物聯網的泛在感知特性提高了生產線過程檢測、實時參數采集、材料消耗監測的能力和水平,通過對數據的分析處理可以實現智能監控、智能控制、智能診斷、智能決策、智能維護,提高生產力,降低能源消耗。鋼鐵企業應用各種傳感器和通信網絡,在生產過程中實現了對加工產品的寬度、厚度、溫度實時監控,提高了產品質量,優化了生產流程。
3、生產設備監控管理:利用傳感技術對生產設備進行健康監控,可以及時跟蹤生產過程中各個工業機器設備的使用情況,通過網絡把數據匯聚到設備生產商的數據分析中心進行處理,能有效地進行機器故障診斷、預測,快速、精確地定位故障原因,提高維護效率,降低維護成本。GEOil&Gas集團在全球建立了13個面向不同產品的i-Center(綜合服務中心),通過傳感器和網絡對設備進行了在線監測和實時監控,并提供了設備維護和故障診斷的解決方案。
4、環保監測及能源管理:工業物聯網與環保設備的融合可以實現對工業生產過程中產生的各種污染源及污染治理環節關鍵指標的實時監控。在化工、輕工、火電廠等企業布署傳感器網絡,不僅可以實時監測企業排污數據,而且可以通過智能化的數據報警及時發現排污異常并停止相應的生產過程,防止突發性環境污染事故發生。電信運營商已開始推廣基于物聯網的污染治理實時監測解決方案。
5、工業安全生產管理:“安全生產”是現代化工業中的重中之重。工業物聯網技術通過把傳感器安裝到礦山設備、油氣管道、礦工設備等危險作業環境中,可以實時監測作業人員、設備機器以及周邊環境等方面的安全狀態信息,全方位獲取生產環境中的安全要素,將現有的網絡監管平臺提升為系統、開放、多元的綜合網絡監管平臺,有效保障了工業生產安全。
工業物聯網的價值與意義
(一)物聯網價值的來源及體現
物聯網幾乎可以把任何物體轉化為有關該物體的信息源。它創造了一種區別產品和服務的新方式以及能夠自主管理的全新價值源——信息及洞察力。
物聯網使制造企業的競爭領域不僅限于產品功能及服務,而且擴展到通過使用這些產品或服務所創造的信息和數據。在清晰的戰略指引下,數據分析可以幫助企業將物聯網產生的信息轉化為有意義的洞見,幫助決策者更清楚地了解他們的客戶、產品和市場,繼而協助企業開發新產品、服務和商業模式。如下圖,以產品和服務的形式創造價值造就了“價值鏈”的概念,即企業將輸入轉化為輸出的一系列活動以及活動的順序。同樣,充分發揮物聯網的潛力有助于形成一個能獲取一系列活動以及活動順序的框架,企業由此通過信息創造價值,即“信息價值環路”。信息價值環路始于在全新環境中創造和交互信息。傳感技術讓一切行為都能產生信息,即“創造”階段。網絡(一般由通信服務供應商和管理)將“創造”和“交互”階段連接起來,釋放信息,激活閉環剩余環節。在兩者的接合處外延了新形式和合作機遇。需注意的是,信息價值環路是一個閉環,即行為——現實世界中物體的狀態或行為——產生信息。而后這些信息將被用于預知未來的行為。對于使閉環完整并創造價值的信息,它將會經歷閉環內各個階段,且每一個階段都由特定的“技術”推動。創造信息的“傳感器”會監控每一次行為。這些信息經過“網絡”實現交互,而后技術、法律、監管或者社會的“標準”使它們跨越時空聚合到一起。“外延智能”是獲取用與分析信息的各種形式分析支持的通用術語。信息價值環路最終由“外延行為”技術完成,這些技術能引發自動化的自發行為或以一種能夠改進行為的方式形成人類決策。
物聯網大幅降低設備個別運算和數據儲存的成本,更顛覆以往對于商業價值的定義與框架,我們可以從財務指標、運營指標、企業績效改善指標來思考物聯網所開啟的商業價值和機會。從財務指標來看,公司的收益、支出和資產維持了它的運營平衡,但大部分公司的管理方式都在于減少開銷、提高資產效率、較低負載等,而并非去發現如何經由創新方案開拓收入來源。從運營指標來看,公司的財務指標變動可以了解一間公司的三大核心營運流暢:客戶生命周期、產品生命周期和設備生命周期。目前大部分企業在物聯網上的投資專注于設備生命周期。對于客戶生命周期及及產品生命周期,智能型的聯網設備不但可以提供新的分析與性能,更可以有效管理公司如何發展客戶和產品,甚至詳細地知道客戶存在周期、產品及相關收入和利潤等細節。從企業績效改善來看,目前物聯網解決方案大多被應用在特定的事件,像是減少庫存或是機器故障等。只有一小部分是從物聯網分析出的數據去改善整體生產流程和產品設計。若欲善用物聯網解決方案應延長績效改進的期限,針對長期性的改善,而非專注在單一交易上,如此企業才能對比過去與未來的績效,并做一個持續性的增值。
通過以上三個維度的分析,物聯網商業價值將以效率提升、業務成長和風險管理提升為體現,無數的益處都可以歸于其下。
(二)工業領域的價值
物聯網與工業物聯網、工業4.0的概念既有交集也有差異。物聯網強調的是將生活和生產中一切硬件設備的連接;工業物聯網是指在工業環境下,生產設備和產品的連接;工業4.0則涵蓋整個制造生態系統。
隨著工業化與信息化的深度融合,企業內部及企業間生產控制系統和生產管理系統互聯互通的需求漸增,通過接入網絡進而達到提高產品質量和運營效率的需求更為強烈,工業物聯網應運而生。
工業物聯網將生產過程的每一個環節、設備變成數據終端,全方位采集底層基礎數據,并進行更深層面的數據分析與挖掘,從而提高效率、優化運營。
與物聯網在消費行業的應用不同,物聯網在工業領域的基礎已經存在了幾十年。如過程控制和自動化系統、工業化以太網連接和無線局域網(WALN)等系統已經在工廠運行多年,并接連可編程邏輯控制器(PLC)、無線傳感器和射頻識別技術標簽(RFID)。但是在傳統工業自動化環境下,一切都只是發生在工廠自己的系統里,從來沒有與外部世界連接。
工業物聯網應用現狀
制造企業普遍認同工業物聯網的重要性,但尚未形成清晰的物聯網戰略。根據Deloitte2016年調查顯示,89%的受訪企業認同在未來五年內工業物聯網對企業的成功至關重要,72%的企業已經在一定程度上開始工業物聯網應用,但僅有46%的企業制定了比較清晰的工業物聯網戰略和規劃。
與物聯網在消費領域近乎從零開始的情況不同,傳感器、PLC等物聯網技術已經在工業領域存在了幾十年。這也是為什么多數受訪企業認為自己已經在一定程度上開始工業物聯網應用的原因。但目前制造企業物聯網應用主要集中于感知,即通過硬件、軟件和設備的部署收集并傳輸數據,這只是物聯網應用的開始。由于工業物聯網整體解決方案設計和實施的復雜性,雖然深知物聯網戰略的重要性,很多企業還不確定自己是否做好準備,也尚未形成工業物聯網的清晰戰略。
制造企業仍處在數據應用的初級階段,從“后知后覺”到“先見之明”尚需時日。工業物聯網是數據驅動的產業。如工業傳感器實時采集設備及生產線上的溫度、壓力、振動等信息,匯集成海量數據,再通過挖掘分析、處理、應用,最終實現價值創造。典型應用包括故障預測、遠程診斷、工業生產線分析、能耗優化等諸多方面。
正如前文所述,數據采集只是“信息價值環路”發揮作用的開始,如何分析和利用所采集到的海量數據支持決策才是價值創造的重點。我們的調查發現,企業目前仍處在數據應用的感知階段而非行動階段。大部分企業利用采集到的數據解釋歷史表現的規律和根本原因,僅有少部分企業開始將數據用于預測性分析指導企業行動。
更深層次的工業物聯網應用需要企業改變利用數據的方法——從“后知后覺”到“先見之明”。企業需要思考除了利用從各種傳感器采集到的數據解釋歷史業績的規律和根本原因,企業如何利用數據驅動后臺、中間和前臺業務流程改善?未來什么樣的產品和服務可能帶來新的收入?什么樣的物聯網應用可能開拓新的市場。
工業物聯網的未來發展趨勢
未來企業工業物聯網應用的重點由設備和資產轉向產品和客戶。工業企業借助物聯網實現業務成長的主要途徑包括新的產品和服務和更緊密的客戶關系。為了開發更具吸引力的產品或提升現有客戶關系,企業將需要大量產品和客戶的相關信息支持。目前工業企業所獲得的產品和客戶的信息量遠少于資產和設備的信息量,在效率提升和業務成長的雙重訴求驅動下,未來企業工業物聯網應用的關注度將由設備和資產轉向產品和客戶。
數據能力提升將以數據分析計算能力提升為投資優先選擇。物聯網的整體突破不僅依賴于硬件能力和商業模式創新,算法與數據同樣不可或缺。中國制造企業多年基于應用研發積累了大量經驗數據,如果將這些數據提取并模型化,形成可實用的專家算法,數據將變成具有良好盈利能力的金礦。
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