cookieOptions = {...}; · 工業物聯網(IIoT)業務指南 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2022年7月6日 星期三

 
深入探討:工業物聯網


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工業物聯網 (工業物聯網或 IIoT)指南,包括定義、市場演變、用例、標準化工作、挑戰和全球策略方法。

工業物聯網是工業物聯網的縮寫,最初描述了物聯網(IoT),因為它被用於多個行業,例如製造業(工業 4.0)、物流、石油和天然氣、運輸、能源/公用事業、採礦和金屬、航空和其他工業部門,以及這些行業的典型應用案例。  

工業物聯網

就像一般的物聯網一樣,工業物聯網涵蓋了許多應用案例、行業和應用。工業物聯網最初專注於營運效率的優化和合理化/自動化/維護,對 IT 和 OT 的融合具有重要作用,在自動化、優化、智慧製造和智慧工業、資產績效管理等方面提供了大量機會、維修、工業控制,走向按需服務模式,服務客戶的新方式和創造新的收入模式,工業數位化轉型的目標更加成熟。

一切的核心:按照這個數據時代的慣例,來自資產和機器的連接和聚合數據,以及所有這些大數據如何轉化為知識、智慧、行動、價值,以及工業物聯網應用案例(請記住 DIKW 模型)。

工業物聯網的定義

儘管大多數工業物聯網專案,主要是內部環境下的自動化、優化和戰術或戰略目標 —— 並將繼續如此,但我們也看到了一些真正具有變革意義的工業物聯網(也稱為 IIoT)專案。更多關於以下許多 IIoT 專案的初始目標的資訊。現在,回到工業物聯網是什麼。

工業物聯網作為物聯網在工業轉型背景下的槓桿作用和現實

前面提到的工業物聯網主要用於區分,最初主要用於智慧製造(智慧工廠)和後來的其他行業,以及企業物聯網和消費者物聯網的應用案例、實際用途和特定技術另一方面的應用。

這種區分顯然有些人為,在各個層面上都有重疊。例如,成長最快的物聯網用例類別是跨行業的。此外,儘管所有物聯網層的一些技術、架構框架和應用不同(邊緣運算霧運算在工業物聯網中是典型的,但有不同類型的網路和連接工具,工業物聯網 Gateway 服務於其他用途,工業物聯網平台支持其他應用案例與物聯網平台相比,數位孿生主要是關於工業市場,擴增實境的應用案例不一樣等等)在工業物聯網和消費物聯網之間,一個普通的大型工業物聯網專案,將利用多種形式的連接和解決方案,其中一些也用於消費物聯網。

IIoT 的好處——工業物聯網驅動因素
IIoT 的優勢 —— 工業物聯網驅動力

GE 與工業物聯網成為工業網路的代名詞

工業物聯網還具有使事情複雜化的第二個含義。工業巨頭通用電氣創造了工業網路這個術語,它真正描述了機器、網路實體系統、高級分析、人工智慧、人、雲、物聯網邊緣運算等互聯環境中的工業轉型。

儘管你不會找到術語網路實體系統(本質上是工業物聯網,首先是在行動中,在自主和半自主決策和可操作智慧的背景下),但我們添加了它,因為工業網路在許多方面與工業 4.0 (有關此內容以及 IIoT 與工業網路之間的聯繫的更多資訊,請參見本報導底部)。

這與工業物聯網有什麼關係?嗯,通用電氣和它(共同)創立的工業網路聯盟,或 IIC 決定的 Industrial Internet of Things 或 IIoT,是工業網路的同義詞。

人們可能想知道,為什麼需要兩個術語來描述同一件事。當供應商參與時,人們可以考慮行銷,並比較搜索工業網路一詞的頻率,以及搜索 Industrial Internet of ThingsIIoT 和 Industrial IoT 等術語的頻率。這並不意味著工業網路意義上的工業物聯網沒有意義,當然恰恰相反。然而,它確實會導致混亂,這取決於你住在哪裡。如果有興趣,請在本報導下方詳細了解這些術語和定義。

工業互聯網——第三次工業創新浪潮——基於 GE SlideShare——見下文
GE 對工業網路的最初看法是第三次工業創新浪潮 —— 與第四次工業革命相比

對我們來說最重要的不是行話而是結果,儘管如果每個人都說同一種語言,並且不一直使用新術語會很好。在這方面,你還可以與萬物互聯(Cisco 創造並使用到 2016 年)的術語進行比較。在許多方面,工業環境中的萬物互聯更接近通用電氣方式的工業物聯網,而不是工業物聯網中的工業物聯網的第一感覺。

演進中的工業物聯網:從營效率到創新

大多數工業物聯網佈署和大多數組織,事實上的核心焦點仍然是營效率以及成本優化。或者正如 IDC 所說:效率優化和連接自動化孤島,是關鍵驅動因素。但是,需要一種具有額外收入和創新目標的更全面的方法。

這種整體策略已經存在於更「成熟」的工業組織中,它們已經轉向商業模式、服務和新的收入機會方面,並帶來了確實的成果和創新的解決方案。他們準備成為各自行業的顛覆者,在這些行業,競爭已經很激烈,市場條件不確定和複雜。

物聯網的力量來自收集大量數據,並將其轉換為有用資訊的能力(Bertil Thorvaldson,ABB Robotics)

另一方面,為了在 IIoT 成熟度和可能性/機會現實中上升,工業組織顯然需要從某個地方開始。了解市場挑戰和許多工業市場中最容易實現的目標是,在 IIoT 空間的初始階段,連接專注於一組有限的目標和收益是正常的。然而,制訂長期的路線圖或計劃很重要。我們在 IIoT 發展中看到的整體挑戰,與我們在主要 IIoT 市場製造業的數位化轉型中,看到的挑戰完全相同,這並非巧合。

最後但並非最不重要的一點是,優化和自動化並不是在更大的工業環境中以客戶為中心的敵人,在這種環境中,速度和增強的流程是客戶所期望的。

跨主要行業的工業物聯網

工業物聯網可以定義為「機器、電腦和人員使用高級數據分析實現智慧工業營運以實現轉型業務成果」 (參見底部的資訊圖)。

在這個工業 4.0 或「工業網路」的背景下,我們基本上發現 IIoT 作為其占據中心舞台的整合方法的一部分,數據是關鍵資產,而分析是產品互聯領域(在其整個生命週期中)的必要條件)、生產資產等。

工業物聯網是目前物聯網最大和最重要的部分,但從支出的角度來看,消費應用將迎頭趕上,主要是從 2018 年開始。不過,工業物聯網在整個物聯網中更為重要和先進圖片。

製造業:最大的工業物聯網市場

第一個是製造業。從物聯網支出(軟體、硬、連接和服務)的角度來看,它也是最大的行業。

2016 年,僅製造業務就佔了 1025 億美元的物聯網支出,總計 1780 億美元,製造中所有物聯網應用案例的總和。總體而言,製造業的總支出為 178 美元,是迄今為止物聯網和工業物聯網中最大的行業,製造業營運部分超過了所有行業(包括消費者)的所有其他物聯網應用案例投資。

根據 IDC 於 2017 年初發布的上述研究,從支出的角度來看,除了營運之外,另外兩個物聯網應用案例在製造業中很重要,它們是生產資產管理和維護以及現場服務。

製造業中的物聯網在我們的物聯網製造頁面上,更詳細地概述了製造業 IIoT 市場的演變,包括更多數據、優勢和 IIoT 案例。
製造運營 - 2016 年主要的物聯網製造用例佔製造業物聯網總支出的 57% 以上
製造營運 —— 2016 年主要的物聯網製造用例佔製造業物聯網總支出的 57% 以上

互聯物流和運輸中的工業物聯網

從物聯網支出的角度來看,交通運輸是第二大市場。運輸和物流 (T&L) 公司,正在尋求透過物聯網支持的先進通信和監控系統提升價值鏈。

到 2020 年,全球互聯物流市場有望以約 30% 的複合年成長率成長。

運輸市場的物聯網支出達到 780 億美元,並有望繼續快速成長,就像物聯網製造市場一樣。運輸中的主要用例是貨運監控,這對整個運輸物聯網支出的大部分有利,總計 559 億美元,並且在 2020 年之前仍然是市場的主要驅動力。

如果我們看一下運輸和物流領域的整體 IIoT 演變,我們會看到數位供應鏈和互聯物流現實的日益出現,這同時也是製造業和運輸與物流市場等眾多領域面臨的挑戰之一,參與者沒有適當的數位化策略,並被敦促加快他們的數位化轉型工作。正如你在此處所看到的,運輸與物流中約 20% 的數位化轉型成本,將分配給供應鏈轉型。很明顯,物聯網在這裡發揮著重要作用。

Technavio 定義的互聯物流系統的四大支柱也是如此: IT 安全、通信系統、供應鏈監控系統和車輛/運輸追踪。與雲端和分析一起,工業物聯網是互聯物流領域的驅動力,貨運監控處於領先地位。

智慧供應鏈管理(物流 4.0)也是數據密集型和物聯網密集型的,重點是(半)自主決策。

根據 Technavio 的說法,互聯物流系統的 4 個支柱

能源和公用事業中的工業物聯網

石油和天然氣、智慧電網,以及能源和公用事業市場的大量其他演變,和應用案例也是工業物聯網市場的主要部分。

根據前面提到的 IDC 數據,僅公用事業是物聯網支出背景下的第三個行業,2016 年的總支出達到 690 億美元。這裡還有一個明顯突出的投資領域:電力和智慧電網天然氣,2016 年的銷售額高達 578 億美元。

工業物聯網在大生態系統的許多部分和價值鏈,組成部分向數位供應鏈的整體數位化轉型中發揮著關鍵作用,這顯然也涉及零售/面向消費者的方面。

然而,從純粹的工業網路角度來看,智慧電網是供應和網路傳輸/分配的關鍵。其他包括智慧電網和支持物聯網的營運和服務,帶來的工廠效率、維護和數據驅動機會。

數字化轉型中的公用事業行業
公用事業數位化轉型中的工業物聯網

其他行業的工業物聯網

IIoT 支持的維護和服務,是幾乎所有工業網路行業的兩個關鍵領域。

從服務到控制和營運優化等多個領域的預測性維護、數據支持服務和遠端可能性,也出現在醫療保健(遠端健康監測、設備維護等)、航空等行業的許多其他 IIoT 用例中、機器人和協作機器人、石油和天然氣、採礦、金屬等。

如前所述,根據行業主體的不同,更廣泛的 IIoT 環境也經常用於農業、智慧城市等領域的用例。

背景中的工業物聯網

我們看到了 IIoT 項目的最初目的,通常是如何自動化、節省成本,和以通常相當孤立和臨時的方式進行優化,以及擁有更全面的觀點和策略是多麼重要,從而轉向創新目標,更好以客戶為中心的服務產品,利用新的數據驅動收入來源,建立價值生態系統和生態系統範圍的數位化轉型目標。

如前所述,工業物聯網使行業能夠重新思考商業模式。例如,從 IIoT 設備生成可操作的資訊和知識,可以創建具有新收入流,和合作夥伴關係的數據共享生態系統。

反過來說,來自感測器和資訊源的聚合和即時數據,可以透過內置功能「諮詢」也導致機器人的發展,這些機器人可以採取特定行動,因為這些內置功能使 IIoT 成為「決策」設備的驅動力。這已經在一些倉庫中發生,被稱為機器人物聯網 (IoRT)。它用於工業物聯網環境,但也用於消費者物聯網環境。

在更廣泛的背景下,工業物聯網的使用最終會從特定專案和「智慧」IIoT 應用案例,轉向連接的生態系統。

供應鏈成為連接的供應鏈,工廠成為連接的工廠等等。從這個意義上說,連通性遠遠超出了,設備和工業資產的簡單連通性,和數據驅動的結果,延伸到了一個更加互聯的生態系統,由此擴展的企業獲得了新的意義。

這就是為什麼工業物聯網主要用於工業 4.0、工業網路和全球相關倡議的背景下,它們都有自己的名稱,從智慧生產到智慧工廠或智慧工業,正如我們在介紹中解決的那樣(定義部分)。工業 4.0(我們將在下面的 IIoT 上下文中更深入地討論)描述了一場新的工業革命,重點是自動化、創新、數據、網路實體系統、流程和人員。除了 IIoT,工業 4.0 還涉及其他技術;與它有關的。

工業 4.0 和物聯網 - 工廠示例

示例包括機器人技術、雲端運算和營運技術 (OT) 的演變。在工業物聯網中,IT 和 OT 需要並相互滿足。工業 4.0 進一步指的是網路與實體生產系統(CPPS),典型嵌入了所謂的第三平台技術和加速器,即所謂的數位化轉型或DX 經濟

工業物聯網應用案例

儘管與工廠、製造業和重工業(如採礦、航空、石油和天然氣、國防、電力和電力和能源)有聯繫,但如前所述,IIoT 也經常用於描述消費性網路之外的若干物聯網應用的事物。

因此,事實上它也用於農業、互聯物流、金融、政府部門(包括智慧城市)、醫療保健(醫院和醫療保健設施)等行業,以及跨行業的物聯網應用案例,如智慧建築等。設施管理。根據在工業物聯網環境中理解的觀點和行業,這會導致更少或更多的 IIoT 應用案例。

以下是一些典型的 IIoT 應用案例和業務環境 —— 如果我們將 IIoT 擴展到製造等領域之外

  • 智慧工廠應用和智慧倉儲。
  • 預測性和遠端維護。
  • 貨運、貨物和運輸監控。
  • 互聯物流。
  • 智慧計量和智慧電網
  • 智慧環境解決方案。
  • 智慧城市應用。
  • 智慧農業和牲畜監測。
  • 工業安全系統
  • 能耗優化
  • 工業供暖、通風和空調
  • 製造設備監控。
  • 資產追踪和智慧物流。
  • 工業環境中的臭氧、氣體和溫度監測。
  • 工人的安全和健康(條件)監測。
  • 資產績效管理
  • 遠端服務、現場服務、遠端維護和控制應用案例。


工業物聯網市場:規模、成長和對經濟的影響

IIoT 的市場機會是巨大的。根據 IndustryARC 研究(2016 年 6 月),到 2021 年,工業物聯網市場預計將達到 1238.9 億美元,複合年成長率很高。

在下圖中,你還可以看到摩根史坦利的一些預測、埃森哲關於 IIoT 對全球經濟影響的數據,以及 Research and Markets 的另一項預測。工業物聯網領域的領導者,如通用電氣,也有令人印象深刻的預測,但同樣,這完全取決於你準確衡量的內容,以及你如何定義工業物聯網。

工業物聯網的規模和市場影響
工業物聯網的規模和市場影響 —— 來源: 摩根史坦利、 IndustryARC、 埃森哲研究與市場

工業物聯網採用障礙:主要挑戰

儘管工業物聯網有望顯著成長,但挑戰依然存在。

本文底部的 Visual Capitalist 的資訊圖顯示了一些,摩根史坦利和其他人的研究也是如此。高階管理者認為的 IIoT 挑戰概述。

工業物聯網採用的挑戰和障礙 - 來源
工業物聯網採用的挑戰和障礙

數據整合挑戰(數據是 IIoT 的關鍵)。

由於資訊圖中提到的原因(基於 IDC 2016 數據),工業數據很複雜,其中大多數也是我們這個時代的(大)數據挑戰之一。

想想數據源類型的多樣性、大數據量(當然是在「重」工業應用中)、不同的日期頻率和複雜的數據關係。答案,就像大數據「混亂」的整體圖景一樣:智慧數據系統。

根據 64% 的受訪者的研究,數據整合是第一大障礙。這是從數據到商業價值的永恆挑戰,這在 IIoT 環境中變得清晰。然而,數據,更具體地說,共享生態系統中的洞察力和知識,是未來收入機會所在。

缺乏技能(和獲得技能)

調查顯示,企業還沒有為工業物聯網做好準備的另一個主要原因是缺乏技能。

對於 36% 的受訪者來說,獲得正確技能和專業知識的機會有限是一個問題。這種缺乏技能的問題不僅是數據整合問題之一,也是 IIoT 所需的其他技能之一。

摩根史坦利 - 自動化世界工業自動化調查中,也提到了缺乏熟練工人,其中 24% 的受訪者表示缺乏熟練工人。總體上缺乏高度具體的技能,但同時也可能認為,有必要更多地「走出去」以獲得正確的技能。在這個數位化轉型和工業物聯網時代,如果有一件事是明確的,那就是沒有任何組織可以獨自完成這一切,合作夥伴的網路、生態系統和平台對於成功相當重要。

網路安全和數據安全

到目前為止,在摩根史坦利和自動化世界雜誌的調查中,高管們面臨的主要挑戰是網路安全和數據安全。

事實上,當摩根史坦利在 2016 年 4 月發布了一些調查結果時,它表示數據安全,對於依賴通用連接的組織來說,更加令人擔憂,這當然是工業應用中經常需要的物聯網的典型特徵。物聯網連接解決方案的組合,具體取決於應用案例。

這就是為什麼作為服務提供商,積極參與工業物聯網的公司,為工業應用提供混合物聯網連接解決方案,從蜂窩物聯網和低功耗廣域網 ( LPWAN ) 到工業連接解決方案、固定及其他解決方案。

需要注意的重要事項:網路安全和數據安全,是摩根史坦利研究中的第一個 IIoT 採用挑戰,在 2016 年底之前,主要的 IoT 安全問題和網路攻擊,即使這些並非都使用人們,認為的設備類型和連接性 IIoT 環境。我們之前已經解決了這些物聯網安全優先事項。

然而,工業物聯網帶來了特定的安全挑戰,其中包括 IT 和 OT 的整合,以及重新設計安全架構的需求。

其他 IIoT 採用障礙

根據摩根史坦利提到的調查,缺乏標準化也是一個問題,而且還有更多問題。

根據調查,IIoT 採用面臨的前 5 大挑戰分別是:1)網路安全(46%)、2) 缺乏標準化 (35%)、3) 傳統安裝基礎 (34%)、4)大量的前期投資(30%)和 5)提到的缺乏熟練工人(24%)。

如下圖所示,數據完整性排名第六(23%)。其他人也報告了其中一些挑戰,並且似乎普遍存在。

IIoT 採用:工業物聯網的驅動優勢

根據摩根史坦利的研究,工業物聯網採用的主要驅動因素是:

  • 提高營運效率。
  • 提高生產力。
  • 創造新的商業機會。
  • 減少停機時間。
  • 最大限度地利用資產。

報告中有更多驅動因素。

啟動和優化 IIoT 項目的 5 個步驟 - 基於戴爾 IIoT 演示
啟動和優化 IIoT 項目的 5 個步驟 —— 基於戴爾 IIoT 演示

建立夥伴關係

如前所述,OT 和 IT 之間的伙伴關係極為重要。

但當然,業務決策者也需要參與其中。更進一步,建立夥伴關係並與可能看起來不太明顯的各方(內部和外部)聯合起來 —— 正如 IDC 為任何數位化轉型專案所建議的那樣。

明確業務成果和投資報酬率

這聽起來很明顯,但幾乎所有物聯網專家都會經常告訴你,商業利益還不夠清楚。

不清楚的商業利益對 IIoT 專案來說簡直是致命的,就像對其他專案一樣。IIoT 專案始於發現的想法、需求或機會。但商業案例需要明確。

從小處著手

這通常是物聯網和工業物聯網項目中的實際方法。

試點、增量成長、從小處著手、失敗、迭代、擴大規模、擴展,你知道方法及其帶來的好處(當然,如果你擁有合適的生態系統,則有理由快速佈署)。

安全第一

雖然與關鍵利益相關者,和其他人的業務成果和合作夥伴關係,顯然是必不可少的,但安全性至少同樣重要。

觀察與你合作的物聯網供應商,從端到端的角度看待安全性,因為涉及的組件太多:從連接到設備和連接的應用。設計安全和嵌入式安全是必須的。與所有轉型專案一樣,儘早涉及安全問題。

分析架構師

這一切都與大數據有關 —— 以及你如何使用它:智慧、行動、自動化。

它是關於你在工業物聯網專案中,將數據轉化為洞察力、行動和自動化的數據,以及使用分析將數據轉化為這些洞察力的需求,以及專案可能已經擁有的數據。

實踐中的工業網路(物聯網):現實生活中的例子/案例

如前所述,有幾個物聯網應用案例,其中一些特定於行業,一些是跨行業的。

從製造營運的優化到預測性和遠端維護:還有大量現有的物聯網佈署案例,顯示了現實生活中的好處。案例可以很好地幫助你,在沒有太多理論的情況下看到好處。

製造:ABB Robotics 提供的 IIoT 互聯服務

工業物聯網使 ABB Robotics 能夠實現更高的效率、增強客戶支持,並引入新的互聯服務方法。

ABB Robotics 是自動化跨國公司 ABB 的一個部門,為客戶製造工業機器人。在這種技術密集型的環境中,物聯網使公司能夠從事後解決機器人問題轉向遠端維護,並有可能徹底改變公司的服務產品。

透過建立公司為客戶安裝的工業機器人的互聯生態系統,有時在難以到達的地方,工程師可以分析問題而無需去找客戶。對於客戶而言,這會在正常運行時間極為重要的環境中,帶來實實在在的好處。對於 ABB Robotics 而言,物聯網的佈署 —— 以及利用從中獲得的數據和洞察力的平台 —— 為開發附加服務和支持監控、資產優化等的 Web 應用打開了新的大門。

採礦業中的工業 4.0 和 IIoT:鄧迪貴金屬案例

根據 IDC(2016 年底)的數據,儘管 77% 的礦業公司,仍處於數位化轉型之旅的初期,但一些礦山已經在工業物聯網方面採取了重要措施。

一個例子是保加利亞的切洛佩奇礦。這是一個地下金銅礦,由加拿大鄧迪貴金屬公司經營。在現代化、數位化和行動 IP 網路的實施(與山特維克、達索系統 GEOVIA 和思科等公司的通信和網路部分)的基礎上,工業 4.0 專案幫助實現了多項收益。

其中:增加生產、即時維護、更好和更便宜的通信可能性、快速的生產力數據(無需更多紙張)、更好的協作、快速解決對生產產生負面影響的問題,以及添加標籤礦工的頭盔和車輛,概述了誰和什麼在何時何地。這不僅會帶來洞察力,還會增加礦工的安全性。

在實踐中尋找更多工業化(而非工業化)的物聯網示範案例?

查看我們示例頁面上的列表(除了上述案例之外,還有來自航空領域的勞斯萊斯、醫療保健領域的 Great Lakes NeuroTechnologies、戴姆勒卡車、ELM 能源等公司的其他示例)。

工業物聯網和連接:IIoT 連接和連接解決方案和演進

儘管存在一些重疊,但為工業物聯網 (IIoT) 提供動力的連接,和通信解決方案,與面向消費者的應用不同。

這並不意味著對於 IIoT 解決方案的特定元素之間的通信,不能有任何主要用於消費者應用的技術。示例包括感測器節點和感測器 HUB 之間的短距離通信。

這也不意味著某些方法(例如 LPWA 或 Wi-Fi),不能用於工業物聯網和非工業應用。

我們確實看到的是,在工業物聯網中,連接類型和連接方法通常是不同的。製造業(工業 4.0)當然也是如此。下圖顯示了 IIoT 連接數量和類型的主要演變,以及 IIoT 連接技術的演變。

工業物聯網連接 - 2017-2021 年的 IIoT 連接和 IIoT 連接解決方案

大多數 IIoT 連接跨固定線路技術運行,從 DSL 和電纜調制解調器,到乙太網和 PSTN。在 2021 年之前的這段時間裡,無線 IIoT 連接變得更加重要,其中包括轉向 4G LTE 技術和 LPWA 作為成長最快的技術。

2017 年,工業物聯網 1300 萬個新連接中,有 25% 用於無線 IIoT 連接。

全球工業物聯網:標準化、行業機構和倡議

工業物聯網在全球各國,和行業機構發起、開發和實施的工業轉型專案中,佔據中心位置。我們之前已經提到了一些,並按照承諾進行了更深入的研究。

為什麼你需要了解有關 IIoT 的全球倡議:架構和標準

了解行業機構,了解他們涵蓋的行業以及工業物聯網,如何適應這一點很重要。

尤其重要的是要了解這些不同的舉措、他們開發的參考架構,以及他們發布的與安全和工業物聯網、IIoT 標準等有關的出版物如何演變,以及它們如何協作並試圖相互協調。

為什麼這很重要?首先,由於標準化和促進工業物聯網的使用,是他們努力的關鍵,因此標準在工業物聯網中必不可少,並且在某一時刻會有某種認證,來確定工業物聯網「產品」和解決方案,符合製定規則的機構內商定的要求。

跨國公司需要全球 IIoT 專業知識和營運靈活性

其次,製造業、物流業、石油和天然氣等行業通常是國際化的。

GE、西門子和博世等公司在全球展開業務,並且通常同時是多個行業機構的成員。製造商和物流公司(也包括航運、航空等),甚至更小的公司,也在全球營運,最後但並非最不重要的一點,是工業物聯網解決方案的所有供應商,在上述三個供應商之上(想想思科、IBM、SAP 等)也在全球工作(並且是這些聯盟的活躍成員)。

最後,幾個倡議和行業機構,是有關工業物聯網的深入材料的關鍵來源。他們(及其成員)提供了大量關於 IIoT 等的資訊、最佳實踐和建議。換句話說:如果你有工業物聯網專案,或更廣泛的適合 IIoT 的專案,它們也可以幫助你取得成功。

工業物聯網 - 與信息物理系統的關係,在工業 4.0 和工業互聯網中無處不在
工業物聯網 —— 與資訊實體系統的關係,在工業 4.0 和工業網路中無處不在

促進和標準化工業物聯網的主要全球舉措

事實上,將工業物聯網置於其工作中心的幾個國家、地區和全球行業機構和倡議,根據其背景而具有不同的名稱、框架/模型和方法。主要的概述。

工業 4.0 平台中的工業物聯網視圖

源自德國製造業和政府的工業 4.0,在歐洲和全球越來越受到關注。

它的主要重點是製造和物流,在網路實體系統中發揮著重要作用。

工業 4.0 中的 IIoT 和網路實體系統

雖然嚴格來說網路實體系統與工業物聯網不同,但 IIoT 在整個工業 4.0 願景中是必不可少的。

它的建構模組,網路實體系統,基於最新的控制系統、嵌入式軟體系統,和使用 IP(網路協議)地址的連接能力。

這意味著網路實體系統與物聯網,當然還有工業物聯網有許多共同特徵:實體和網路現實的橋樑(物聯網還有什麼?)以及連接到網路的能力.

從工業 4.0 的角度來看,網路實體系統是工程和機械學的下一個階段,本質上,下一個階段是工業物聯網(製造資產、產品和生產過程的連通性,重點關注數據)。工業 4.0 視圖中的網路實體系統是工業 4.0 的建構模組,但它們也為製造等提供了新功能。

工業 4.0 中的新功能是 IIoT 用例,支持智慧工業

這些功能本質上也就是我們所說的,物聯網或工業物聯網應用例,屬於工業 4.0 的工業焦點:踪和追溯、結構健康監測、遠端診斷和控制:它們都是典型的應用

再次從工業 4.0 的角度來看,新功能(或物聯網用例)反過來又支持任何「智慧」:智廠房、智工廠、智物流、智家庭、智建築,應有盡有。鏈接很清楚。

正如你在我們的工業 4.0 頁面上看到的那樣,波士頓諮詢集團將工業 4.0 視為九種數位工業技術的融合:先進機器人技術、增材製造、擴增實境、模擬、水平/垂直整合、雲、網路安全、大數據和分析,以及工業網路。

工業物聯網幾乎在所有提到的融合技術中都回歸了。先進的機器人和協作機器人需要物聯網,情境模擬(想想數位雙胞胎)需要物聯網,事實上的大數據(也)是關於 IIoT 數據的,不勝枚舉。

關於工業 4.0 和 IIoT,你還需要了解什麼

有趣的是,我們接下來要討論的工業網路,被 BCG 稱為一項技術(但實際上並非如此),這完全是關於 IIoT 和另一個行業組織:工業網路聯盟。它的主要任務?促進和規範……工業物聯網。

雖然上述工業 4.0 起源於德國,具有工程、製造、德國政府在工業轉型和學術界的努力的背景,但它正在蔓延。

這是由於德國「工業 4.0 平台」努力將工業 4.0 作為歐洲標準化平台。這是在歐盟機構內,透過與法國和義大利等國家的雙邊協議完成的,就像其他歐洲國家有自己的工業轉型項目一樣,IIoT 佔據中心舞台,例如智慧工廠(例如荷蘭)、未來工業(法國)等等。

除了推動工業 4.0 視圖和架構參考模型(見下一點)之外,「工業 4.0 平台」和強大的德國工業市場(我們提到了一些公司)也在將工業 4.0 推向全球。

這是透過類似的國際合作夥伴關係完成的,例如與日本機器人革命倡議和工業網路聯盟的合作,我們在下面提到並進一步解釋。很明顯,這種合作很重要,即使只是因為實踐中的大型工業參與者,是各種行業機構的成員,他們對工業 4.0 或工業網路等名稱的關心,不如對他們的業務的關心。

最後,請注意Plattform Industrie 4.0有一個架構參考模型。

它涵蓋了工業 4.0 的幾個方面,在實踐過程中,協議、數據、網路實體系統和事實上的工業物聯網都得到了解決。這個工業 4.0 的參考架構模型稱為RAMI 4.0

是時候進入下一個工業物聯網必不可少的工業機構了(並且已經開發了另一種架構模型,這也是合作的原因):工業網路聯盟。

工業網路聯盟視圖中的工業物聯網

我們之前已經多次提到工業網路。儘管工業網路的術語和概念,最初與工業物聯網並不相同,但在今天事實上它已被用作同義詞。

正是在這裡,我們的第二個行業機構進入了工業物聯網更加突出的領域,與工業 4.0 相比,涵蓋了更多的行業。

IIoT 和工業網路聯盟:背景

工業網路聯盟 (IIC) 由美國工業巨頭 GE 共同創立,GE 還創造了工業網路一詞,是工業物聯網的主要參與者之一。

工業網路聯盟今天主要忙於推廣 IIoT 的使用,這必須從使用數據的範圍來看,以改善營運、增強服務和發現新的機會。下圖顯示了工業網路的定義。

GE 自動化對工業互聯網的定義
GE 自動化對工業網路的定義

從一開始,由 GE 和思科、IBM、英特爾和 AT&T 等工業(技術)市場的其他大公司創立的 IIC 就肩負著創建「連接對象、感測器和大型運算系統」的標準的使命。

換句話說:工業物聯網側重於智慧機器、高級分析和工作人員是三個關鍵要素。

IIC 與工業 4.0 平台合作,2016 年 11 月,該組織還與具有類似目標的聯盟簽署了「合作備忘錄,MOU,memorandum of understanding:物聯網加速聯盟或 ITAC。

來自工業物聯網聯盟的 IIoT 架構和框架:從 BSIF 和 IIRA 到 IICF

就像工業 4.0 平台一樣,物聯網聯盟也開發了一個框架。它被稱為 IIRA,是工業網路參考架構的縮寫。

第一版於 2015 年發布,IIRA 1.8 版於 2017 年 1 月發布。目的在幫助參與工業物聯網專案的各類專家,一致地設計 IIoT 解決方案架構,並佈署可互操作的工業物聯網系統.

請記住,如前所述,工業網路聯盟涵蓋更多行業,因此也涵蓋 IIoT 應用案例和佈署,而不僅僅是製造業。除了製造業,它們還包括能源、醫療保健、智慧城市和交通。

然而,有了 IIRA v1.8,IIC 確實希望,涵蓋幾乎所有行業的應用。有些與上面提到的主要行業(採礦、公共基礎設施)有關,有些則不是真正的或部分的(農業)。

在 IIRA 模型之上,工業網路聯盟還在 2017 年 2 月發布了所謂的 IICF,即工業網路連接框架的縮寫。

最後但同樣重要的是,正如我們在關於工業網路的報導中提到的那樣,IIC 還有一個於 2016 年底發布的商業策略和創新框架 (BSIF)。

很多事情要經歷,但顯然值得付出努力。

工業物聯網和智慧製造時間表

牢記工業物聯網或 IIoT 的不同可能定義(因此,作為工業網路的同義詞,或者本質上,作為物聯網在工業市場和應用案例中的使用,其性質、範圍往往非常不同,以下是 Kepware 員工在智慧製造和工業物聯網方面,取得進展的一些重要發展的時間表(閱讀 Kepware 的 Sam Elsner 關於使用工業協議的客座博客) 使用資訊圖中提到的一些協議將物聯網與邊緣行業連接起來)。

它實際上是各種選定事件的混合,從 PLC (可程式邏輯控制器)的發明、第一台 M2M 設備、乙太網的標準化(它仍然在 IIoT 應用中發揮著非常重要的作用,尤其是在新的乙太網供電或 PoE 中)適用於當今許多 …… 控制器和 M2M 設備(從工業控制系統到聯網照明和房間控制)的應用)、Web 和 http、TCP/IP、OPC 數據訪問、IoT 由 Kevin Ashton 和雲端運算到 OPC 統一架構,感測器價格的下降(這肯定導致物聯網的使用不斷增加)等等。

當然,還可以添加更多內容,從 EDI 和 RFID 到 MEMS 和智慧感測器等晶片技術的多項突破等等,但當然需要在某個地方停止時間線。而在未來呢?嗯,IT 和 OT 的融合可能仍需要一些時間,但會以不同的速度快速發展。同時,將數位雙胞胎和智慧產品、人工智慧、機器學習和區塊鏈(不僅僅是區塊鏈和物聯網)添加到你腦海中的時間表中,相信我們。

太糟糕了,還沒有通用的互操作性標準。

工業物聯網 - IIoT 時間線 - 源 kepware
工業物聯網 —— 工業物聯網時間線 —— 源 kepware

工業物聯網資訊圖

Visual Capitalist 的工業物聯網資訊圖,以及我們在本文中提到的一些研究數據。

工業物聯網——Visual Capitalist 的工業物聯網障礙和機遇
工業物聯網 —— Visual Capitalist 認為 IIoT 的障礙和機會

3S MARKET:這篇報導根本就是描述監控與自動化產業,現在與未來的未來發展 ⋯⋯



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