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物联网在实现工业自动化中的价值体现

发布时间:2017-05-02 来源:中国自动化网 类型:产业分析 人浏览
关键字:

工业自动化 物联网 生态系统

导  读:

物联网强调的是将生活和生产中一切硬件设备的连接;工业物联网是指在工业环境下,生产设备和产品的连接;工业自动化则涵盖整个制造生态系统。

物联网几乎可以把任何物体转化为有关该物体的信息源。它创造了一种区别产品和服务的新方式以及能够自主管理的全新价值源——信息及洞察力,从而帮助工业自动化体现其价值所在。

物联网使制造企业的竞争领域不仅限于产品功能及服务,而且扩展到通过使用这些产品或服务所创造的信息和数据。在清晰的战略指引下,数据分析可以帮助企业将物联网产生的信息转化为有意义的洞见,帮助决策者更清楚地了解他们的客户、产品和市场,继而协助企业开发新产品、服务和商业模式。如下图,以产品和服务的形式创造价值造就了“价值链”的概念,即企业将输入转化为输出的一系列活动以及活动的顺序。同样,充分发挥物联网的潜力有助于形成一个能获取一系列活动以及活动顺序的框架,企业由此通过信息创造价值,即“信息价值环路”。信息价值环路始于在全新环境中创造和交互信息。传感技术让一切行为都能产生信息,即“创造”阶段。网络(一般由通信服务供应商和管理)将“创造”和“交互”阶段连接起来,释放信息,激活闭环剩余环节。在两者的接合处外延了新形式和合作机遇。需注意的是,信息价值环路是一个闭环,即行为——现实世界中物体的状态或行为——产生信息。而后这些信息将被用于预知未来的行为。对于使闭环完整并创造价值的信息,它将会经历闭环内各个阶段,且每一个阶段都由特定的“技术”推动。创造信息的“传感器”会监控每一次行为。这些信息经过“网络”实现交互,而后技术、法律、监管或者社会的“标准”使它们跨越时空聚合到一起。“外延智能”是获取用与分析信息的各种形式分析支持的通用术语。信息价值环路最终由“外延行为”技术完成,这些技术能引发自动化的自发行为或以一种能够改进行为的方式形成人类决策。

物联网,工业自动化,生态系统

物联网大幅降低设备个别运算和数据储存的成本,更颠覆以往对于商业价值的定义与框架,我们可以从财务指标、运营指标、企业绩效改善指标来思考物联网所开启的商业价值和机会。从财务指标来看,公司的收益、支出和资产维持了它的运营平衡,但大部分公司的管理方式都在于减少开销、提高资产效率、较低负载等,而并非去发现如何经由创新方案开拓收入来源。从运营指标来看,公司的财务指标变动可以了解一间公司的三大核心营运流畅:客户生命周期、产品生命周期和设备生命周期。目前大部分企业在物联网上的投资专注于设备生命周期。对于客户生命周期及及产品生命周期,智能型的联网设备不但可以提供新的分析与性能,更可以有效管理公司如何发展客户和产品,甚至详细地知道客户存在周期、产品及相关收入和利润等细节。从企业绩效改善来看,目前物联网解决方案大多被应用在特定的事件,像是减少库存或是机器故障等。只有一小部分是从物联网分析出的数据去改善整体生产流程和产品设计。若欲善用物联网解决方案应延长绩效改进的期限,针对长期性的改善,而非专注在单一交易上,如此企业才能对比过去与未来的绩效,并做一个持续性的增值。

通过以上三个维度的分析,物联网商业价值将以效率提升、业务成长和风险管理提升为体现,无数的益处都可以归于其下。


物联网与工业物联网、工业自动化的概念既有交集也有差异。物联网强调的是将生活和生产中一切硬件设备的连接;工业物联网是指在工业环境下,生产设备和产品的连接;工业自动化则涵盖整个制造生态系统。

随着工业化与信息化的深度融合,企业内部及企业间生产控制系统和生产管理系统互联互通的需求渐增,通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈,工业物联网应运而生。

工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成数据终端,全方位采集底层基础数据,并进行更深层面的数据分析与挖掘,从而提高效率、优化运营。

与物联网在消费行业的应用不同,物联网在工业领域的基础已经存在了几十年。如过程控制和自动化系统、工业化以太网连接和无线局域网(WALN)等系统已经在工厂运行多年,并接连可编程逻辑控制器(PLC)、无线传感器和射频识别技术标签(RFID)。但是在传统工业自动化环境下,一切都只是发生在工厂自己的系统里,从来没有与外部世界连接。

工业物联网相较于传统工业自动化有以下四个特点:

数据收集范围:工业物联网利用RFID、传感器、二维码等手段随时获取产品从生产到销售到最终用户使用各个阶段的信息数据,而传统工业自动化的数据采集往往局限于生产质检阶段。

互联传输:工业物联网利用专用网络与互联网相结合的方式,实时准确地传递物体信息,对网络依赖性更高,更强调数据交互。

智能处理:工业物联网综合利用云计算、云存储、模糊识别、神经网络等智能计算技术,对海量数据和信息进行分析和处理,并结合大数据技术,深入挖掘数据价值。

自组织与自维护:工业物联网的每个节点为整个系统提供自己处理获得的信息或决策数据,当某个节点失效或数据发生变化时,整个系统会自动根据逻辑关系做出相应调整。

Forrest Research预测到2020年,世界上物物互联的业务将是人人互联业务的30倍。工业领域目前是物联网项目最多的应用领域。IoT Analytics认为制造业在物联网应用的占比约为25%,Harbor Research和CISCO估计为27%左右,Gartner预计在15%左右。尽管各机构预计数据有差距,但制造业在物联网中的重要地位显而易见。

中国物联网生态环境日趋成熟,物联网在工业领域的应用需求逐渐强烈。根据估算,2014年中国工业物联网规模达到约1157亿元,在整体物联网产业中的占比约为18%,2015年规模接近1500亿元,增长率达到29%。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。

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