工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相較于傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化的不同之處

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是指在工業(yè)環(huán)境下，生產(chǎn)設(shè)備和產(chǎn)品的連接。智能制造則涵蓋整個(gè)制造生態(tài)系統(tǒng)。隨著工業(yè)化與信息化的深度融合，企業(yè)內(nèi)部及企業(yè)間生產(chǎn)控制系統(tǒng)和生產(chǎn)管理系統(tǒng)互聯(lián)互通的需求漸增，通過接入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)而達(dá)到提高產(chǎn)品質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率的需求更為強(qiáng)烈，工業(yè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將生產(chǎn)過程的每一個(gè)環(huán)節(jié)、設(shè)備變成數(shù)據(jù)終端，全方位采集底層基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行更深層面的數(shù)據(jù)分析與挖掘，從而提高效率、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)。與物聯(lián)網(wǎng)在消費(fèi)行業(yè)的應(yīng)用不同，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)已經(jīng)存在了幾十年。如過程控制和自動(dòng)化系統(tǒng)、工業(yè)化以太網(wǎng)連接和無線局域網(wǎng)（WALN）等系統(tǒng)已經(jīng)在工廠運(yùn)行多年，并接連可編程邏輯控制器（PLC）、無線傳感器和射頻識(shí)別技術(shù)標(biāo)簽（RFID）。

但是在傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化環(huán)境下，一切都只是發(fā)生在工廠自己的系統(tǒng)里，從來沒有與外部世界連接。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相較于傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化有以下四個(gè)特點(diǎn)：

數(shù)據(jù)收集范圍：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)利用RFID、傳感器、二維碼等手段隨時(shí)獲取產(chǎn)品從生產(chǎn)到銷售到最終用戶使用各個(gè)階段的信息數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集往往局限于生產(chǎn)質(zhì)檢階段。

互聯(lián)傳輸：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)利用專用網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合的方式，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地傳遞物體信息，對(duì)網(wǎng)絡(luò)依賴性更高，更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)交互。

智能處理：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)綜合利用云計(jì)算、云存儲(chǔ)、模糊識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能計(jì)算技術(shù)，對(duì)海量數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行分析和處理，并結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

自組織與自維護(hù)：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)為整個(gè)系統(tǒng)提供自己處理獲得的信息或決策數(shù)據(jù)，當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)失效或數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)根據(jù)邏輯關(guān)系做出相應(yīng)調(diào)整。

制造企業(yè)普遍認(rèn)同工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的重要性，但尚未形成清晰的物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略。根據(jù)調(diào)查顯示，89％的受訪企業(yè)認(rèn)同在未來五年內(nèi)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)對(duì)企業(yè)的成功至關(guān)重要，72％的企業(yè)已經(jīng)在一定程度上開始工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，但僅有46％的企業(yè)制定了比較清晰的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略和規(guī)劃。

與物聯(lián)網(wǎng)在消費(fèi)領(lǐng)域近乎從零開始的情況不同，傳感器、PLC等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)領(lǐng)域存在了幾十年。這也是為什么多數(shù)受訪企業(yè)認(rèn)為自己已經(jīng)在一定程度上開始工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的原因。但目前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用主要集中于感知，即通過硬件、軟件和設(shè)備的部署收集并傳輸數(shù)據(jù)，這只是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的開始。

由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)整體解決方案設(shè)計(jì)和實(shí)施的復(fù)雜性，雖然深知物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的重要性，很多企業(yè)還不確定自己是否做好準(zhǔn)備，也尚未形成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的清晰戰(zhàn)略。

制造企業(yè)仍處在數(shù)據(jù)應(yīng)用的初級(jí)階段，從“后知后覺”到“先見之明”尚需時(shí)日。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)。如工業(yè)傳感器實(shí)時(shí)采集設(shè)備及生產(chǎn)線上的溫度、壓力、振動(dòng)等信息，匯集成海量數(shù)據(jù)，再通過挖掘分析、處理、應(yīng)用，最終實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造。典型應(yīng)用包括故障預(yù)測(cè)、遠(yuǎn)程診斷、工業(yè)生產(chǎn)線分析、能耗優(yōu)化等諸多方面。

工業(yè)數(shù)據(jù)采集只是“信息價(jià)值環(huán)路”發(fā)揮作用的開始，如何分析和利用所采集到的海量數(shù)據(jù)支持決策才是價(jià)值創(chuàng)造的重點(diǎn)。我們的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，企業(yè)目前仍處在數(shù)據(jù)應(yīng)用的感知階段而非行動(dòng)階段。大部分企業(yè)利用采集到的數(shù)據(jù)解釋歷史表現(xiàn)的規(guī)律和根本原因，僅有少部分企業(yè)開始將數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)性分析指導(dǎo)企業(yè)行動(dòng)。

更深層次的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需要企業(yè)改變利用數(shù)據(jù)的方法——從“后知后覺”到“先見之明”。企業(yè)需要思考除了利用從各種傳感器采集到的數(shù)據(jù)解釋歷史業(yè)績(jī)的規(guī)律和根本原因，企業(yè)如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)后臺(tái)、中間和前臺(tái)業(yè)務(wù)流程改善？未來什么樣的產(chǎn)品和服務(wù)可能帶來新的收入？什么樣的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用可能開拓新的市場(chǎng)？

未來企業(yè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重點(diǎn)由設(shè)備和資產(chǎn)轉(zhuǎn)向產(chǎn)品和客戶。工業(yè)企業(yè)借助物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)成長(zhǎng)的主要途徑包括新的產(chǎn)品和服務(wù)和更緊密的客戶關(guān)系。為了開發(fā)更具吸引力的產(chǎn)品或提升現(xiàn)有客戶關(guān)系，企業(yè)將需要大量產(chǎn)品和客戶的相關(guān)信息支持。目前工業(yè)企業(yè)所獲得的產(chǎn)品和客戶的信息量遠(yuǎn)少于資產(chǎn)和設(shè)備的信息量，在效率提升和業(yè)務(wù)成長(zhǎng)的雙重訴求驅(qū)動(dòng)下，未來企業(yè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的關(guān)注度將由設(shè)備和資產(chǎn)轉(zhuǎn)向產(chǎn)品和客戶。

數(shù)據(jù)能力提升將以數(shù)據(jù)分析計(jì)算能力提升為投資優(yōu)先選擇。物聯(lián)網(wǎng)的整體突破不僅依賴于硬件能力和商業(yè)模式創(chuàng)新，算法與數(shù)據(jù)同樣不可或缺。中國(guó)制造企業(yè)多年基于應(yīng)用研發(fā)積累了大量經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如果將這些數(shù)據(jù)提取并模型化，形成可實(shí)用的專家算法，數(shù)據(jù)將變成具有良好盈利能力的金礦。

以上就是今天和大家分享的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容，我們專注于為制造型企業(yè)提供智能工廠規(guī)劃服務(wù)，如果覺得此文讓你小有收獲，可以搜索“德誠(chéng)智能”與我們進(jìn)行互動(dòng)學(xué)習(xí)。