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这工业物联网发展的几大进程,你在哪个位置?

发布时间:2021-06-15 12:06:35 所属栏目:交互 来源:互联网
导读:近几年,工业物联网发展的如火如荼,各种服务商、集成商如雨后春笋不断涌现,逐鹿市
近几年,工业物联网发展的如火如荼,各种服务商、集成商如雨后春笋不断涌现,逐鹿市场。但工业物联网在工业制造中部署落地的情况却不容乐观,那么,发展工业物联网,难度究竟在哪里?或者说哪些能力才是工业物联网厂商们的核心竞争力?
我们把工业物联网的难度总结为一个倒三角。
 
这工业物联网发展的几大阶段,你在哪个位置?
工业物联网的技术难度
 
但实际市场中,工业物联网的竞争状态,呈现出的是一个正三角。
 
这工业物联网发展的几大阶段,你在哪个位置?
工业物联网市场竞争者分布
 
为什么会呈现出这样的分布,要从工业物联网的技术体系说起。
 
我们将工业物联网的技术应用分为以下七层:
 
层级L1、C1: 设备联网,数据采集
 
随着工业物联网的快速发展,很多传统的工业制造企业将目光转向了设备数据,要实现智慧管理、数据处理,第一步需要拿到设备数据。那么对于工业设备来说,数据采集很难么?设备生产厂家自己不能做?当然不是。
 
其实工业设备数据采集,就是做一个硬件终端,与设备交互,只要弄明白交互的物理接口、交互协议、数据类型等,这个事情就不难。但拥有协议的设备厂家,为何自身没做数据采集,而是通过第三方来获取数据,其中的难点不在数据采集本身,因为工业设备的数据具有海量且无序的特点。
 
例如,单个数控机床设备,每秒产生的数据可以达到400M,按照一条产线上有10个工位十台设备来计算,五条产线的话,一个简单的工厂,其数据生产量每秒钟能达到20G,而我们使用的普通手机流量也不过是每月10G左右。
 
除了数据采集,还要对数据进行存储、分类、处理等等,这些都是厂家需要面临和解决的问题。中国制造业现状决定数据采集将是非常大的市场需求,正催生了大量的硬件制造商、数据采集集成商等提供基础数据互通能力的服务企业。
 
层级L2、C2:数据接收,数据存储,云平台
 
云平台很难吗?设备生产厂家自己做不了,其他软件公司不能做吗?MQTT就是物联网了吗?
 
当然是否定的。
 
云平台的难度当然比做一个数据采集终端要难一些,但云平台归根到底,还是一个解决终端规模接入处理能力,如何解决大规模并发的数据存储问题,这也是一个纯粹的技术问题,即便设备厂家做不了,还是有很多物联网公司能去做这件事,例如阿里云、华为云、汇川等企业。看中的正是它们的云部署能力和雄厚的实力,对于云中部署的数据有比较高的保障,这是一般的企业想做也没有能力做好的。
 
不过话说回来,工业物联网数据是一个时序数据,绝大多数情况下,并不能使用一般软件公司通常熟悉的关系数据库,这对物联网企业来说是一个不小的门槛,但这门槛并非不可逾越。
 
层级L3、C3:数据处理
 
云平台虽然解决了数据接收和存储需求,但业内人都知道,这是非常复杂的时序数据存储。数据被保存到云平台后,该怎么处理?这件事情是想着简单,实际部署却有一定难度。
 
近几年,市场中涌现了大量的物联网云平台服务商,但大多数能力有所差距,并未具备完善的数据处理能力,采集到的数据就像一堆面粉,非专业的云平台也就像一个面粉仓库,把一堆堆面粉放到仓库,期间只是面粉堆不断增大了而已,海量而零散的数据并不会给企业带来价值。
 
所谓数据处理,就是把数据进行高度的抽象,并进行必要的处理,让这些数据更加有序的保存,高效的检索,便于后续的数据应用、统计、分析计算。
 
数据处理这个环节,事实上很容易被忽略,绝大多数物联网服务商并不明白数据处理是怎么回事,更不知道如何去做好数据处理,只能把采集到保存过程中的数据直接应用,这就带来一系列问题:
 
面临大量数据,只能展现零散的数据,而无法准确判断数据关联关系,且无法辅助决策等等。到了这一层,各类物联网企业的实力差距就已经明显体现出来,能够有效处理数据的企业往往能够更快速的切入行业,为客户提供数据价值。
 
层级L4、C4:数据分析,分析结果应用
 
物联网平台开始走向平民化,非IT的专业人士可以轻松上手工业APP应用,对于绝大多数企业也无多大难度。
 
工业物联网的窘境,就是要面对一堆数据,却又无法从数据中看出有效信息,对于数据应用来说就更加困难。数据分析的目的就是弄清楚,这些工业数据背后的含义。这个事情的难度,远远超过前面的三件事情,即使是软件公司也不一定有这个能力,因为这些事情程序员做不了,数学工程师也不一定就能做。想要实现数据的分析与应用,就要跨越数学与工程的鸿沟,建立数学与工程桥梁。
 
数据分析对工业物联网来说,两个方面:
 
-A- 分析数据,形成分析结果,这是数据分析必须要做的一个基础的事情。
 
-B- 合理应用分析结果。
 
现阶段的工业物联网企业,普遍还处在第一个“分析数据”,极少数开始做第二个。
 
分析是手段,而非目的,分析的目的就是要把分析的结果应用起来。对于智物联而言,分析的目的即是实现安全生产+节能减排+提高效率。这件事情是一件实实在在的事情,只是吹捧概念、无法真正落地的企业是很难做到预测性维护。智物联已经实现了设备连接、数据处理、业务应用的综合使能平台,可以面向各类工业场景应用,并处理各种设备和数据,目前的工业设备接入量达20万台,累积超过10T的工业运行数据。
 
层次L5、C5:工业物联网体系化建设
 
工业物联网体系化建设,是工业物联网解决方案提供商最值得自豪的地方,在某种程度上,这也是区别于其他物联网企业的地方,是企业在市场竞争中真正的软实力。
 
在物联网洪流中,也许做数据采集、云平台、数据处理、数据分析的人或者企业会很多,但真正形成一个完整体系的却甚少。思科就是一个行业典范,当他们研制出第一台网络路由器的时候,这台路由器已经是思科体系中的成员了,他们的体系中包括了产品系列、产品线、思科标准、思科统一脚本语言等。

(编辑:济南站长网)

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