．一文看懂工業物聯網的現在和未來

The 7 Principles of the Industrial IoT

康橋白光車牌攝影機，

來源：头条号/腾股创投

三十年前，如果你是美國高性能閥門製造商的調度經理，你的日常計劃安排的非常慢，與合作夥伴的溝通需要透過電話、傳真或郵件進行。員工手動記錄庫存並檢出運送貨物。

定期的維修隊伍靠人眼檢查，司機可以通過雙向無線電聯繫，如果他們足夠接近，但在許多情況下，傳遞關於特定貨物或新的接收位置的資訊的唯一方法，是讓司機定期透過打電話進行核查。這些低效率存在於供應鏈上下游，從工廠到客戶設施。很落後，容易出現延誤，成本高昂。

時代變了，現代工業如今依靠先進的機械，先進的軟體和通信技術，以及強調精益庫存，和整合供應鏈的現代管理技術。

什麼是工業物聯網

但還有另一個趨勢：建築，工廠設備，車輛，倉庫，托盤和工人本身，正在越來越多地與網路相連。設備範圍從微小的環境傳感器，到複雜的工業機器人。

他們使用的網路可能是有線或無線。一些低功耗設備將使用電池供電，或使用乙太網供電（PoE）連接。其他人必須插入或連接到建築物的電氣系統。許多設備都有自己的固件，可以遠端更新或重新編程。

換句話說，傳感器，控制器和專用設備現在存在於網路的邊緣，分配唯一的IP或網路地址，收集數據和執行大量通知和擴展企業能力的任務。這就是工業物聯網（IIoT），它將改變製造業、運輸業、建築業、採礦和能源行業。

IIoT實踐

還是以高性能閥門製造商為例。在過去，管理人員只有在下車到倉庫後，才要求新的庫存，並需要某人進行手動計數。新零件的訂單透過傳真或快遞郵件，發送給供應商，每端還需要少數人處理文書工作和會計。

今天，同樣的公司可以獲得更多的庫存的動檢，這得益於IIoT技術，如配備RFID托盤跟蹤，和使用攝影機和重量傳感器，計算現有零組件數量的倉庫。這些數據與ERP和其他軟體系統整合。

當某一部件的供應下降到一定閾值時，系統會自動將訂單提交給供應商以進行補充。員工很少需要參與下訂單，加快了整個供應鏈的出貨量，並減少了勞動力需求，以代替以前的手動，高接觸的過程。

IIoT帶來的效率，可以擴展到成品閥門的運輸。卡車司機靠電話亭和紙張清單，進行檢查的日子已經過去了。現在公司的IT系統使用優化模型，來確定最有效的運輸車隊使用情況，並跟蹤全國各地的產品，將急時運輸數據回饋到總部，並透過行動應用程序，或連接到網路的其他設備，即時傳送給驅動程序。

啓用RFID的托盤在離開倉庫時被跟蹤，並被裝載到卡車上，並在交付後自動在客戶的接收中心登記。

板載傳感器作為電子測井設備（ELD）系統的一部分，監控車速和駕駛時間，甚至監控單個駕駛員使用制動器的頻率，這有助於節省燃料，提高駕駛員的安全性並減少空閒資源。

如果某個卡車司機執行危險的機動操作，或駕駛太長時間，系統會提醒駕駛員並通知調度員。此外，ELD符合聯邦對司機的監控要求，更換司機曾經需要每天填寫的紙質日誌。

IIoT還可實現更好的車隊維護。車載傳感器不是將卡車帶入維修店進行定期維護，而是可以警告車隊經理，遇到特定車輛的問題。卡車可以固定或重新分配到，更容易駕駛的路線，從而減少緊急維修和運輸延誤。

全球影響

類似的轉型正在各個產業中發生。德國汽車零組件製造商，使用IoT等先進技術，來管理其供應鏈和製造設施。為美國海軍建造潛艇的造船廠，依靠RFID傳感器，設備和天線網路來跟蹤工具使用和數十萬個組件。

北美電力公司使用高解析度傳感器來監控電網的性能，並主動與鄰近公用事業和地方當局合作，以防止停電等問題。在西澳大利亞的一個礦山，裝有攝影機和數百個傳感器的大型無人駕駛挖掘機增加了產量，提高了安全性。

根據IDC的數據，物聯網（包括消費級和工業級物聯網）的全球支出在2016年達到了7370億美元，將以每年15.6％的速度成長到2020年。

在2016年，對物聯網投資最大的行業，包括製造業（1780億美元），交通運輸（780億美元）和公共事業（690億美元）。成長已進入曲棍球棒效應（前期銷量很低，到期末銷量會有一個突發性的成長）階段：聯網設備數量已經超過人口數量，Gartner預計到2020年將聯網設備達210億以上，但Beecham Research等一些消息來源指出，鑒於現實世界的容量限制，包括資源投入不足，極高高成長率是不切實際的。

雖然一些公司對技術流行，和供應商對顛覆性技術的炒作表示警惕，但是IIoT仍然是一個真正的趨勢，將在未來幾十年內影響許多行業。

工業供應商已經開始為IIoT的預期浪潮做好準備，並關注著垂直市場的巨大機會。然而，企業面臨的挑戰，是選擇在其營運中實施IIoT，以及隨之帶來的很大的不確定性。

為什麼選擇 IIoT

雖然IIoT技術已經存在了十多年，但是IIoT的概念與IT和軟體革命之前的IT是不同。如果說IT連接人，數據和業務系統，IIoT將進一步發展，為廣泛分布的傳感器，和機器網路提供IP連接，從而提高生產率並為企業帶來新的洞見。

這個趨勢背後是什麼？當然，最新的技術創新和應用趨勢，使得IoT成為可能。普華永道認為有以下幾個推動IIoT的因素：

·廉價的新傳感器

·更快的處理器

·更便宜的儲存

·可整合的開放平台

·供應商和合作夥伴鼓勵採用

·核心業務系統功能更強大

·數據分析和機器學習

IIoT不僅僅是一個技術故事。普華永道的美國工業產品負責人Robert McCutcheon說，許多公司不僅將減少成本，同時還講加快生產和交付的速度，也將其作為成長平台，和有效競爭的途徑。

McCutcheon說：「IoT主要推動來自CEO和董事會，」它已經成為會議室中關於顛覆和競爭的話題。許多討論都是圍繞這一話題。「我們的競爭對手會從技術的角度來做什麼？客戶從技術角度做什麼？我們在這個過程中，可能會有哪些顛覆性，我們有什麼機會利用和影響市場呢？

對於IT經理來說，lIoT的浪潮正在顛覆他們的傳統角色。在實施IIoT技術的公司中，IT不能局限於服務器機房或桌面支持。相反，IT越來越被視為關鍵的合作夥伴，因為設備和傳感器在車間和現場進行活動。

的確，採用IIoT代表了對系統、流程和知識中心的重新分配。 IT經理和員工以及製造、營運、分銷和供應鏈管理方面的同行必須擺脫困境，實施IIoT技術並獲得收益。這對某些人來說是不舒服的，特別是要在傳統的孤島之外，放棄權力和分享數據。

IIoT效率提升和人才短缺

目前，正在利用IIoT的工業企業往往是為了提高效率。可以簡化流程和可以連接的平台，是IIoT集成的主要目標。在Georgia Tech製造業物聯網研討會上，研究所工業資訊系統中心主任Andrew Dugenske列舉了可能被IIoT解決的一些領域：

·資產和庫存管理

·容量和性能監測

·品質分析

·即時提醒

·安全和合規

·吞吐量監測

·倉庫優化

Dugenske認為，公司文化對一個團隊是否實施物聯網有很大的影響。他表示：「欣賞物聯網好處並願意投資新技術的公司將實現即時的回報和競爭優勢。」「延遲實施的公司將處於難以克服的不利地位。」

當然，隨著越來越多的公司轉向IIoT，他們將需要越來越多的合格人才來設計，實施和維護基於IIoT的系統的挑戰。

McCutcheon說：「這需要和新的技能，不同於傳統的製造環境。」

公司可以與當地政府和職業培訓中心等外部利益相關者合作，培訓能夠在未來工廠工作的技術人員。但是McCutcheon警告說，企業也需要克服一個感知的差距。 McCutcheon說：「從歷史上看，製造業不一定是最高科技的環境。」「製造商必須改變這種觀念，我們現在有一些技術上，最先進的工作正在出現，所以它也是吸引人才的途徑，而不僅僅是教育訓練。」

IIoT數據管理的挑戰

IIoT系統產生驚人的數據量。配備IIoT系統的石油鑽井平台，可在一天內產生高達8TB的數據。配備IIoT傳感器的運輸設備則更加多樣化，從汽車（每天1 PB的運行數據）到噴氣式飛機（每分鐘生成333GB數據的單個波音737發動機）。隨著越來越多的公司，建立其IIoT基礎架構和更多傳感器上線，數據量將會越來越多。

如何處理所有數據？如果最終目標是簡化操作，通知管理人員並產生可操作的見解，則數據將需要傳輸、處理、匯總，可視化和儲存。

IT需求非常強大。配備單個IIoT的建築物或車輛，可能有成千上萬的傳感器和設備，透過無線或有線網露連接發送數據。數據可以在車間，遠端園區或車輛控制系統上，用經片或專用硬體來處理。數據還可以使用API或訂製軟體掛鈎，進行轉換或共享，或者放入儲存器中。

當這樣的系統擴展到整個公司，包括其核心園區以及衛星設施，合作夥伴位置，遠程站點，車隊和員工設備時，顯而易見，IIoT具有很大的數據維度。這意味著需要大量數據方法來確保數據使用，例如轉向基於雲的應用程序和存儲。

企業如果沒有充分利用他們可用的數據，將存在真正的風險。麥肯錫的報告指出，只有1％的石油鑽機數據將有30,000個傳感器。這是因為傳感器主要用於檢測問題，而不是優化和預測分析。這浪費了大數據。

還有IIoT安全角度要考慮。這對於處理數據中心，辦公系統和個人設備的網路安全的公司而言，還是一個未知的領域。在IIoT環境中，需要更加重視如何在遠遠超出IT傳統範圍的地方保護設備、數據、通信和處理能力。

IIoT硬體、軟體和網路連接的性質，導致了一些意想不到的安全性後果。許多低成本的設備，如遠程攝影機，路由器甚至DVR都的安全功能有限（包括硬編碼的默認密碼和Telnet訪問），或者從來不會更新補丁。一旦遭到破壞，它們將造成DDoS攻擊和惡意軟件分發等等問題。一個令人討厭的名為「Mira」的IIoT僵屍網路已經在全球存在，到今天仍然是一個問題。

整合llot

正如你所期望的，整個企業範圍的IIoT系統的推出非常複雜。要求包括低成本，強大的傳感器和可與現有系統整合的其他設備。管理者還必須確定設備，如何供電並與數據網路連接。事實上，系統架構可能需要進行修改以適應IIoT，並且可能存在顯著的整合挑戰。

喬治亞理工大學的Dugenske表示：「IoT需要的傳感器、頻寬，處理能力和通信能力都在降低。」「但是它並沒有解決一個關鍵問題：使用的具體數據結構和協議是什麼？這些巨大的成本驅動因素通常被忽略。

理論上，無論你是處理通用控制器，還是特定行業的產品，IIoT標準都可以緩解整合。公司可以隨時轉向基於現有標準構建的產品，無論它們是全球IT標準（如802.11ac）還是為工業用途明確開發的產品，例如用於電表的IEEE標準1377-2012。

這也推動了聯盟的組建，促進新標準的制訂。它們包括工業互聯網聯盟，其促進能源，醫療衛生，製造業，交通運輸和智慧城市的通用架構，互操作性和開放標準。

目前還不清楚哪個標準將佔據主導地位，但這是一個對IIoT有重大影響的問題，估計到2020年，LPWAN將達到3.45億次（約佔總數的26％）。不確定性導致潛在的整合問題，並鼓勵一些工業企業採取「等待觀望」，然後再對某一產品線或技術標準進行下注。

llot的未來

工業仍處於由llot，大數據和其他新興技術驅動的技術轉型的大浪潮的早期階段。這不是炒作，而是影響到幾乎全球經濟每一個部門的軟體、硬體、網路和系統的進步的必然後果。

一些公司已經在利用IIoT，來提高生產力，並開發新的產品和服務。隨著越來越多的先進傳感器，處理能力和數據儲存的價格不斷下降，主流工業企業及其競爭對手，將會轉向IIoT以保持競爭力，並尋找新的成長機會。

然而仍然存在嚴重的障礙。對安全性，人員配置和互操作性的擔憂可能會使一些工業公司陷入困境。其他人可能對利益，成本和投資回報有疑問。某些技術仍處於發展的早期階段，這是標準或技術和物理限制（如電池）的不確定性所阻礙。

將新技術引入車間或裝配線，進入車輛維護艙，以及遠端站點也是一個挑戰。現代工業設備是複雜和強大的，但其中大部分還沒有連接到IP網路。

此外，還有一些類型的工業機械，通常在很少人知道的的垂直領域有非常專業的用途，這些機械設備在未來幾年，可能不會具備llot能力。更換或改裝是可能的，事實上，隨著轉型的速度加快，這將是必須的。

但對於今天的業務或IT經理來說，那天可能看起來很遙遠。在2015年的製造商調查中，近一半的人表示，他們沒有沒有計劃使用智慧傳感器的數據，來改進製造和營運。

一些人表示謹慎，其他人則看到一個巨大的機會。前瞻性工業公司以及能源，交通運輸和製造業的創業公司，正在對IIoT和大數據進行大量投資。這些公司希望為未來做好準備，使用IIoT獲得重大競爭優勢，或開發新產品和服務。

想像一個傳感器、系統、數據，甚至機器人和人工智慧無處不在的世界。裝配線，供應鏈和遠端站點，將主要由自主設備和算法運行，減少延誤，同時增加工人的安全。

道路上和空中的自駕車，將能夠與他們正在運輸的托盤「交談」，以更好地監控其內容並協調交付。這不是科幻小說，透過lloT這一切都是可能的。