工业物联网(IIoT):15万亿美元的想象空间

2020-10-18 09:15:00 栏目:kepware动态 TAG标签: 工业物联网 智能互联 数字化服务 查看()

工业物联网(IIoT):15万亿美元的想象空间

当“工业”与“物联网”相互碰撞,未来制造业的蓝图将会怎样?

自从工业革命发生以来,200余年间工业的唯一的主题就是“降本增效”。当时间来到20世纪末、21世纪初,随着工程控制理论的完善、机器人学科的进步以及AI概念的大火,加速工业领域自动化的步伐已经成为业界共识。

工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是将具有感知、监控能力的各类采集或控制传感或控制器以及泛在技术、移动通信、智能分析等技术不断融入到包括制造和能源管理在内的工业应用中,使工业生产过程各个环节联网

这种网络连接使得数据收集、交换和分析成为可能,有可能促进生产力和效率的提高以及其他经济效益的提高。从本质上来说,IIoT是分布式控制系统(DCS)的演进,通过使用云计算来完善和优化过程控制,从而实现更高程度的自动化。从应用形式上,工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。

IIoT的历史演进

工业物联网(IIoT)的历史始于1968年迪克·莫利(Dick Morley)发明的可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)。PLC是一种具有微处理器的数字电子设备,用于自动化控制的数字逻辑控制器,可以将控制指令随时载入存储器内储存与执行。

工业物联网(IIoT):15万亿美元的想象空间

Dick Morley

在PLC出现之前,一般要使用成百上千的继电器以及计数器才能组成具有相同功能的自动化系统,而现在,经过编程的简单的可程序逻辑控制器模块基本上已经代替了这些大型装置。现在工业上使用PLC已经相当接近于一台轻巧型计算机所构成,甚至已经出现整合个人计算机(采用嵌入式操作系统)与PLC结合架构的可编程自动化控制器(Programmable Automation Controller,PAC)。

1960年代,PLC甫一问世,通用汽车公司就在其自动变速箱制造部门使用了这种控制器,这些PLC可以对制造链中的各个元素进行精细控制。比起传统继电器的控制方式,已具有容易修改、安装、诊断不占空间等优点。

1975年,霍尼韦尔(Honeywell)和日本横河电机(YOKOGAWA)分别推出了世界上第一个数据交换系统(DCS)TDC 2000和CENTUM系统。这些DCS的进步性在于通过将控制分布在整个系统中,消除了中央控制室的单点故障,从而获得了备份冗余的额外好处。这为实现整个工厂的过生产程灵活控制打下了基础。

随着1980年以太网的引入,业界在1982年就开始探索智能设备网络的概念,当时卡内基梅隆大学的一台经过改装的可乐机成为第一台连接互联网的电器,其能够报告其库存情况和新装的饮料是否是冰的。

工业物联网(IIoT):15万亿美元的想象空间

到了1994年,联网设备的概念被赋予了更广阔的的工业应用设想,Reza Raji在《IEEE Spectrum》中对这一概念的描述是:“将小包数据移动到一大组节点上,从而实现从家用电器到整个工厂的集成和自动化。”

1999年,通过麻省理工学院(MIT)的Auto-ID中心和相关的市场分析出版物,物联网的概念首次流行起来。当时Kevin Ashton(原Auto-ID中心的创始人之一)认为射频识别技术(RFID)是实现物联网的前提条件。

当时的构想是,如果日常生活中的所有物体和人都配备有识别标志,计算机就可以对其进行管理和记录。除了使用射频识别技术,还可以通过近场通信、条形码、二维码和数字水印等技术实现对物品的标记。

至于目前流行的工业物联网(IIoT)的概念是在2002年云技术出现后产生的,云技术使得大规模的数据存储以及历史趋势研究成为可能

工业物联网普及后带来的首要好处是将创建即时和无间断的库存控制,同时能够搭建数字孪生系统。利用这个数字孪生体可以进一步优化系统,允许对来自云端的新数据进行实验,而不必停止生产或冒潜在的生产风险。另外,数字孪生系统还可以作为新员工的培训工具。

工业物联网应用案例

过程自动化:工业物联网最好的应用案例之一是许多行业的自动化进程。在可以通过云计算系统相互连接的智能传感器网络的帮助下,各行业已经能够将一些关键的流程自动化,并实现了更高的生产力和效率。

另一方面,工业物联网能够提供更好的过程控制,并大大减少完成工作所需的人员数量。以餐饮业为例,餐厅一直在使用流程自动化来减少食品浪费。随着物联网技术的不断发展,传统行业的进化将成为必然。

工业物联网(IIoT):15万亿美元的想象空间

预测性维护:为了能够进行有效的预测性维护,各行业一般需要处理大量的数据,并且必须基于这些数据运行复杂的算法。传统的数据采集与监视控制系统(SCADA)显然无法应对这样的工作。

因此,在几台计算机上引入了一种基于物联网的解决方案势在必行。它可以存储TB级的数据,并且仍然可以运行所需的机器学习算法,在保持进度跟踪的同时,可以做到对工业设备的故障有事先的了解。

当下,一个强大的基于物联网的预测性维护生态系统已经成为现代工业的必要条件。而要完成该架构的搭建,现场网关、云网关、流数据处理器、数据湖(Data lake)和机器学习算法都不可少。

资产跟踪:随着基于物联网的数字资产跟踪现在可以连接业务链的不同组成部分,并创建一个综合战略系统,资产管理和跟踪正在变得更加简单和高效。

设想中的系统将由多个利益相关者、流程、劳动力和资产连接到一个单一的数字物联网驱动,该系统提供了一个统一的流程视图,以有效的数据分析作为支持。工业物联网对传统解决方案的介入将使其更加智能化,并获得自动化工作流程、实时警报、资产的动态边缘控制、跨域分析、实时可见性等。

车队管理:物联网解决方案将使车队管理发生了革命性的变化,使这一过程更加环保。物联网解决方案可以帮助监测碳排放和监测车队的服务状况。

工业物联网(IIoT):15万亿美元的想象空间

各行业如果建立配备传感器的车队,可以发送自动信号和警告警报,如系统故障、低电量、发动机温度或维护等。基于物联网的解决方案还可以调节驾驶员的行为,从而提高燃油效率。车队负责人可以随时掌握所有此类数据,物联网解决方案允许管理者做出有数据支持的决策。

工业物联网中的技术

前端边缘设备:传感器数据是工业物联网的核心,所以包含传感器在内的硬件也就成为了IIoT系统的重要组成部分。同时,这些设备必须是可靠的,而且质量非常高,这样才能保证采集的数据流是一致的、准确的。

另一方面,信息的泛在化对工业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。

连接技术:工业物联网解决方案主要依靠无线技术来传输和接收来自云端的命令。最常见的方案包括Wi-Fi、蓝牙、多跳网络(Mesh Network)、蜂窝网络、LPWAN技术。在进行方案选择前要考虑不同的连接技术的有效范围和容量。

另外,如果是在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等场景,首先选择的还是有线网络,因为其能提供高速率高带宽的数据传输通道,费用低且可靠性高。

数据分析的工业物联网平台:在数据分析部分,工业物联网平台可以分析收集和传输的数据,也可以被训练或编程,为流程做出决策。

工业物联网(IIoT):15万亿美元的想象空间

物联网平台充当了数据和流程或应用之间的中间人,它可以帮助连接硬件、接入点和数据网络,也可以连接终端用户应用。而所有的数据和命令管理都借助于实时任务管理和数据可视化管理。

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,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。

总结

埃森哲的研究表明,在2022年估计的290亿个联网设备中,预计有180亿个与物联网相关。到2030年,工业物联网(IIoT)将为全球经济贡献超过15万亿美元的GDP。可以想见,工业物联网将以智能互联的设备和机器为基础,帮助企业拓展全新的数字化服务和商业模式,成为下一个重要的价值创造领域。