南方电网:如何用好物联网技术

物联网0162

南方电网:如何用好物联网技术,第1张

传感器技术:价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石,物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如,微型化:元器件的微小型化,要求节约资源与能源;智能化:具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术;低功耗与能量获取技术:供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。

●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。

物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物体与因特网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

物联网这一概念提出已有20多年,但受全球各国重视是2008年和2009年这两年,各国纷纷推出物联网相关政策,我国也开启了物联网发展里程碑的年份,列为国家五大新兴战略性产业之一。经过10年发展,物联网已不再是高高在上的概念,在云+AI等技术加持下,让物联网得到了广泛应用,产业发展迅猛,也迎来了黄金发展时代。

运营商、半导体厂商、通信设备、云服务商和应用端等形成物联网产业链,而NB-IoT和LoRa等LPWA低功耗广域网通信技术,解决物联网大规模部署连接等需求,继而使得物联网在工业、零售、物流和交通等垂直领域得到广泛应用。

在产业链积极推动下,物联网连接规模成倍速度增长,LPWAN连接的复合年增长率为109%。此外物联网高级顾问杨剑勇指出,5G技术部署,也将把物联网带上更高的层次,也让万物互联成为可能,其中运营商是万物互联积极推动者,全球运营商纷纷转型寄望于在大连接时代,不再局限做一个管道提供者,希望能抢夺物联网应用端市场,例如面向工业、教育、医疗、车联网和智慧家庭等应用场景寻求机遇。

物联网在移动监测、智能可穿戴、POS机、气象、医疗和能源等行业用途很大,而且是实现设备联网不可或缺的产品,不少相关的top域名都被注册。

一、将真实的加工制造连接到工业40

如果使用了工业40技术,一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化,同时将产量提高10%,库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。

工业40是一场工业的革命,目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。

工业物联网(IIoT)设备要想创建工业40生产制造环境需要注意以下5个方面。

在工业40中,对机器工具或一组机器的操作,应该允许使用诸如智能手机或平板电脑这样的智能设备进行简单的连接。

1分布式智能

这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中,加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴,而不是从一个中央处理单元(CPU)来处理所有的动作。

2快速连接

在决定应该使用现场总线的什么功能时,应该看一下生产平台是否支持例如OPC UA(来自于OPC基金会)这样的标准。消除不同供应商系统的障碍,而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。

3开放标准和系统

开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成,并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。

4实时数据整合

可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据,支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更,以实现产品满足特定客户需求的愿景。

5自适应性

科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。

二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行

工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备(从传感器到大规模控制系统)、数据和分析之间提供更好的连接性,Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据,分析有助于做出更明智的决策。

物联网主要包括4个基本元素实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接,以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息,其结果是让人们做出精明的决策。

关于智能工厂的3个思考

在决定实施工业40之前,要对智能工厂提出的3个问题是:

1你是否想要自动完成快速的产品转换,以及对市场需求的响应更好?

2你是否想通过识别出可以进行持续改进的区域来提升你的设备综合效率(OEE)以及生产总产量?

3你是否想要根除浪费,例如能源、原材料和闲置时间?

在确定和完善真实世界里智能工厂的目标之后,采用基于PC控制的硬件和软件有助于帮助你早日成功。

三、为什么要部署工业物联网?

因为在工业世界里普遍使用了联网的传感器而比商业的物联网(IoT)更加先进,这些传感器就是物联网里面的“物”。数以亿计的联网的有线及无线压力、液位、流量、温度、震动、声波、位置、分析仪表以及其他传感器被用于工业领域,而且每年以数百万台的速度增加,为工厂提供了更多的监控、分析和优化。

IIoT通过将传感器连接到分析和其他系统中,来自动提高性能、安全性、可靠性和能源效率,具体方式为:

1从传感器上采集数据比以往经济有效得多,因为传感器很多都是电池供电和无线通讯的

2使用大数据分析和其他技术将这些数据翻译成可以理解的信息。

3将这些可操作的信息在正确的时间呈献给正确的人员,要么是工厂人员,要么是远程专家。

4如果工作人员采取了正确的操作,将带来性能上的提升。

四、基于平台的工具克服了IIoT的复杂性

基于平台的方式提供了一种灵活的硬件架构,可以部署在许多不同的应用场合中,消除了硬件的复杂性,并让每一个新的问题基本上都成为软件方面的挑战。系统设计师选择的平台应该基于一个对信息技术(IT)友好的操作系统(OS),这样它们可以安全地进行供给和配置,进而来正确地认证和授权用户维护系统的整体性,并让系统最大程度地可用。

五、基于数据的工业物联网

如果没有数据,就没有大数据、云和分析功能,也没有区别于物联网(IoT)的工业物联网(IIoT);PI北美组织的副总监Carl Henning说,IIoT中的“物”造就了IoT中的“物”。IIoT需要开放的标准,以太网和软件标准可以为控制和制定决策所需要的信息提供数据。

其中一部分)时,大多数人认为最有用的特性是实时功能。

六、优化布线是提升工业物联网性能的基石

通过将信息、自动化、以及运行在工业物联网上的生产系统之间不断融合,物联网正在积极地影响着未来的工业自动化,Softing 有限公司市场部副总裁Mark Knebusch指出。随着以太网速度越来越快,电缆系统的集成更加重要,而电缆的认证有助于提升工业网络的性能。

早在2014年11月的时候,全球最具影响力的管理思想家之一、哈佛商学院教授迈克尔·波特和PTC首席执行官Jim Heppelman 在《哈佛商业评论》上发表了一篇具有重大影响力的文章——《智能互联产品如何改变竞争》。他们认为,物联网互联产品将改变传统的产业结构、商业模式以及许多行业的竞争本质。

自从这篇文章发表以来,世界上已经出现了许多颠覆性的物联网商业模式创新。例如:iRobot公司凭借其自主物联网连接的吸尘机器人,实现了从零到900万台物联网连接设备的销售量,从而改变整个吸尘器行业的状态;Thyssenkrupp电梯物联网连接的电梯已经从零增加到130,000个,其三个主要竞争对手Otis、Schindler和Kone都引入了类似的基于IoT的商业模式;共享单车行业,在美国已经从零发展到3900万人次,基本上就是通过物联网技术的出现而创建的。

还有成千上万的新智能产品/物联网商业模式的例子,还在酝酿中。那些目前正在(或计划将)智能互联产品推向市场的企业,可以从这些早期的创新者身上学到什么?前不久,市场咨询公司IoT Analytics发布了《2020 IoT商业化和商业模式采用》,探讨了全球领先的设备和产品制造商(OEM)在过去5年如何成功推出智能互联物联网产品以及心得体会。

开发一个物联网业务模式或业务模型并将之商业化并不简单,但可能会是颠覆性的“ 游戏 规则改变者”。61%参与了IoT Analytics研究报告者声称,与竞争对手相比,物联网商业模式让其公司获得了竞争优势。

将智能连接产品推向市场时,需要进行很多考量,例如:是首先接触现有客户,还是瞄准新客户;可以通过硬件、软件、服务或数据获利,还是这些的组合;是一次性收费,还是按月收费,甚至可能是按使用量收费;是否免费提供某些功能;是按成本定价,还是按利润率定价,或者是通过亏损以获得早期市场份额;是直接销售给客户,还是通过第三方(市场)销售等等。

物联网商业模式与产品开发和产品商业化这两个相邻的环节紧密相连。IoT Analytics将其分为3个部分: 开发物联网产品(例如上市时间和开发功能)、开发物联网商业模式(该分析主要基于Zollenkop框架,着眼于三个要素:市场定位、价值链和收入模型)以及物联网产品的商业化(例如:确定合适的价格水平、推动采用的措施和衡量成功的KPI)。

IoT Analytics的报告就这些问题给出了相应的6个观点,并强调了哪些物联网商业模式被认为更成功。

观点1。智能连接物联网产品,从内部项目启动到第一个付费用户平均需要23个月。然而,从开始到第一次付费客户所需的总时间,相比平均值有巨大差异。最快的实现发生在8个月,而最长的可能需要长达76个月(根据IoT Analytics的分析)。

观点2。有许多因素驱动了将智能互联物联网产品推向市场的复杂性。特别是较大的公司必须花更多的时间来协调多个部门和流程。根据分析,典型的物联网产品的引入会“主要影响”到6个部门(其中IT和R&D受影响最大)。

推动IT和研发部门工作的,是在IoT互联产品中加入许多软件特性和服务。物联网产品平均拥有12项新功能,几乎所有物联网公司(91%)都为客户提供监控仪表板,而库存管理或工作流优化等功能则很少见。

观点3。在这次分析中,近四分之三的受访者开发了一款全新的或主要经过重新设计的产品,而这种产品以前并不存在。大多数受访者还表示,物联网产品的销售对象是一些新的决策者(以及一些现有的决策者)。结果是,52%的物联网商业模式可以归类为“多元化”,只有11%归类为“市场渗透”,即在现有产品加上小的附加功能,销售给和以前完全相同的决策者。

观点4。目前,超过95%的物联网硬件都已获利。然而,在大多数情况下,硬件只是多种变现方式的一部分。大多数研究参与者预计,未来两年,服务(包括传统和数字)和数据的重要性将显著提高。随着硬件获利重要性的下降,预计基于时间、使用和成功而盈利的模式的重要性将会增加。

欧洲某 汽车 行业高级IT经理表示:“我们未来的重点将更多地放在数字服务上。当前我们对用户只有一个接触点:安装硬件。展望未来,随着数据日趋成熟,以及拥有更好的远程软件更新能力,我们将能够提供更多以用户为中心的SaaS产品/功能,客户可以在网上购买。”

观点5。物联网解决方案的成功商业化在产品推出前很久就开始了。美国某机械设备制造商高级产品经理表示:“在构建和销售解决方案之前,清楚了解客户的需求至关重要。”

分析显示,不同地区的客户采用率存在巨大差异,一些功能显然比其它功能更受客户欢迎。客户采用率排名占前四分之一的两项功能分别是“状态监视”和“预测性维护”,这与IoT Analytics先前关于预测性维护主题的报告相符。

因此,许多研究参与者指出,教育自己的团队,特别是面向客户的员工的重要性就不足为奇了。美国某机械设备制造商高级产品经理表示:“对员工的培训是一项艰巨的任务,因为该技术对公司整体来说是新技术,并且所有领域的专家都需要接受培训。”

当前,我们正在进入全新的“咆哮20年”的开始。这是ARM与经济学人在今年上半年推出的《物联网商业指数2020》所提示的变化:即所有产业面对的障碍正逐渐降低,超过一半的受访企业已经处于物联网网络部署初期或大规模部署阶段。《物联网商业指数2020》强调,物联网的“商业价值之路”已经出现,企业在物联网方面的初期投资通常能够明确的投资回报,而随着物联网数据与其它数据集的结合以及纳入整体分析中,物联网的价值也在上升。

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