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走进工业物联网核心技术体系

物联网进入与传统产业深度融合发展的崭新阶段。未来10年内,全球物联网将创造10多万亿美元的价值,约占全球经济的1/10,并与城市管理、生产制造、汽车驾驶、能源环保等形成数个千亿级规模以上的细分市场。

其中,工业制造领域的转型升级成为工业物联网发展的重要驱动力, 世界各国纷纷发布相关的战略举措,抢占新一轮发展战略机遇。有分析认为,到2020年,工业物联网在整体物联网产业中的占比将达到25%,规模将突破4500亿元。

一、从政府引领到需求主导

*工业物联网的本质和六大典型特征

随着物联网技术的快速发展,中国制造2025、美国先进制造伙伴计划、德国工业4.0等一系列国家战略的提出和实施,在此背景下, 工业物联网应运而生,可以说是智能制造的基石(支撑级技术体系), 成为全球工业体系智能化变革的重要推手。

中国电子技术标准化研究院指出:工业物联网即通过工业资源的网络互连、数据互通和系统互操作, 实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、 制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应, 达到资源的高效利用,从而构建服务驱动型的新工业生态体系。

用工业物联网改造传统产业,将对企业的生产、 经营和管理模式带来深刻变革,提高生产制造效率,提升产业的经济附加值,实现节能减排,有力推动我国经济发展方式由生产驱动向创新驱动的转变,促进我国产业结构的调整。

*工业物联网参考体系架构

当前我国工业物联网由政府引领转向应用需求为主导,企业开始应用工业物联网解决自身所面临的实际问题, 比如:

1、通过传感器仪器仪表实时监控生产设备、原材料、在制品及工作人员的状态,实现制造过程的智能执行, 提高生产效率和产品质量;

2、通过RFID等识到技术建设智能仓储, 并与生产过程进行联接,提高制造原料的高效配置;

3、耐用性的设备产品通过感知于段获取数据实现预测性预警、远程维护等服务,提高设备产品的附加值。

工业物联网在工业制造领域各环节的深入应用, 有助于改善产能过剩、 成本压力增加等诸多困境。

二、工业物联网的布局路线

*工业物联网实施的四个阶段

工业物联网的实施一般包括四个实施阶段:

1、智能的感知控制阶段,即利用基于末端的智能感知技术(传感器、REID、无线传感网络等)随时、 随地进行工业数据的采集和设备控制的智能化;

2、全面的互联互通阶段,通过多种通信网络互联互通手段(工业网关、短距离无线通信、低功耗广域网和OPC UA等)整合信息化共性技术和行业特征,将采集到的数据实时、安全、高效地传递出去;

3、深度的数据应用阶段, 即利用云计算、 大数据等相关技术,对数据进行建模、 分析和优化,实现多源异构数据的深度开发应用,从数据仓库中提取隐藏的预测性信息,挖掘出数据间潜在的关系,快速而准确地找出有价值的信息,有效提高系统的决策支持能力;

4、创新的服务模式阶段,主要利用信息管理、智能终端和平台集成等技术,提供定制服务、增值服务、运维服务、升级服务、培训服务、咨询服务和实施服务等方面,广泛应用于智能工厂、智能交通、工艺流程再造、环境监测、远程维护、设备租赁等物联网应用示范领域,全方位构建工业物联网创新的服务模式生态圈,提升产业价值,优化服务资源。

三、起底技术体系和发展趋势

*工业物联网技术体系

工业物联网技术体系主要以下四块:

1、感知控制技术

主要包括传感器(测量或感知特定物体的状态和变化,并转化为可传输、可处理、可存储的电子信号或其他形式的信息)、射频识别(非接触自动识别技术)、多媒体、工业控制(SCADA系统、DCS和PLC)等, 是工业物联网部署实施的核心;

2、网络通信技术

三大主流技术是工业以太网、短距离无线通信技术、低功耗广域网,核心技术包括时间同步、确定性调度、跳信道、路由和安全技术等,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, 是工业物联网互联互通的基础;

3、信息处理技术

主要包括数据清洗、 数据分析、数据建模和数据存储等,为工业物联网应用的提供支撑;

4、安全管理技术

包括加密认证、防火墙、入侵检测等,是工业物联网部署的关键。

目前,工业物联网的发展趋势为:

1、终端智能化,包括底层传感器设备自身向着微型化和智能化的方向发展,以及工业控制系统的开放逐渐扩大,使得工业控制系统与各种业务系统的协作成为可能;

2、联接泛在化。工业控制通信网络经历了现场总线、工业以太网和工业无线等多种工业通信网络技术,将监控设备与系统, 同生产现场的各种传感器、 变送器、执行器、 伺服驱动器、运动控制器,甚至CNC数控机床、工业机器人和成套生产线等生产装备连接起来;

3、计算边缘化,数据不用再传到遥远的云端,更适合实时的数据分析和智能化处理,具有安全、快捷、易于管理等优势, 能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行, 满足网络的实时需求;

4、网络扁平化,使信息在真实世界和虚拟空间之间智能化流动,实现对生产制造的实时控制、精确管 理和科学决策进行了大量的研究与探索。

5、服务平台化,提升连接灵活、扩展用户规模、增强数据的安全性、应用开发的简易友好,根据用户实际需求提供设备远程管理、预防性维护和故障诊断等服务。