工業物聯網如何創造價值

1. 工業物聯網可以實現哪些功能

物聯網的基本特徵從通信對象和過程來看，物與物、人與物之間的信息交互是物聯網的核心。物聯網的基本特徵可概括為整體感知、可靠傳輸和智能處理。
整體感知即可以利用射頻識別、二維碼、智能感測器等感知設備感知獲取物體的各類信息。可靠傳輸是通過對互聯網、無線網路的融合，將物體的信息實時、准確地傳送，以便信息交流、分享。
智能處理即使用各種智能技術，對感知和傳送到的數據、信息進行分析處理，實現監測與控制的智能化。根據物聯網的以上特徵，結合信息科學的觀點，圍繞信息的流動過程，可以歸納出物聯網處理信息的功能:

2. 物聯網市場巨大，該如何挖掘價值

十幾年前，物聯網還是一個相當陌生的詞，十幾年後，物聯網已成為人們觀念中普遍的存在。隨著國家大力推動物聯網產業的發展以及物聯網概念的逐漸普及，越來越多的人知道物聯網是怎麼一回事以及使用物聯網可以做什麼，基於物聯網技術的項目也越來越多的落地應用。

物聯網在今後很長一段時間內都將會是市場需求的重中之重。網路用戶對智能設備的需求以及消費者對生活質量的高追求，是消費級物聯網市場持續發展的重要推動力；在企業級物聯網方面，物聯網可以提升企業的管理水平和運營效率，改變傳統的運營模式，這將為未來物聯網萬億級產值的實現奠定基礎；工業物聯網因其前端感知層數據採集設備和後端網關管理平台對工業製造全流程的監控、對工業生產效率的提升、對企業資源消耗的監管等優勢，更能幫助體量龐大的製造業實現智能化的轉型升級。

3. 工業物聯網有哪些價值

物聯網與工業物聯網、工業4.0的概念既有交集也有差異。物聯網強調的是將生活和生產中一切硬體設備的連接；工業物聯網是指在工業環境下，生產設備和產品的連接；工業4.0則涵蓋整個製造生態系統。

隨著工業化與信息化的深度融合，企業內部及企業間生產控制系統和生產管理系統互聯互通的需求漸增，通過接入網路進而達到提高產品質量和運營效率的需求更為強烈，工業物聯網應運而生。

工業物聯網將生產過程的每一個環節、設備變成數據終端，全方位採集底層基礎數據，並進行更深層面的數據分析與挖掘，從而提高效率、優化運營。

與物聯網在消費行業的應用不同，物聯網在工業領域的基礎已經存在了幾十年。如過程式控制制和自動化系統、工業化乙太網連接和無線區域網(WALN)等系統已經在工廠運行多年，並接連可編程邏輯控制器（PLC）、無線感測器和射頻識別技術標簽（RFID）。但是在傳統工業自動化環境下，一切都只是發生在工廠自己的系統里，從來沒有與外部世界連接。

工業物聯網相較於傳統工業自動化有以下四個特點：

數據收集范圍：工業物聯網利用RFID、感測器、二維碼等手段隨時獲取產品從生產到銷售到最終用戶使用各個階段的信息數據，而傳統工業自動化的數據採集往往局限於生產質檢階段。

互聯傳輸：工業物聯網利用專用網路與互聯網相結合的方式，實時准確地傳遞物體信息，對網路依賴性更高，更強調數據交互。

智能處理：工業物聯網綜合利用雲計算、雲存儲、模糊識別、神經網路等智能計算技術，對海量數據和信息進行分析和處理，並結合大數據技術，深入挖掘數據價值。

自組織與自維護：工業物聯網的每個節點為整個系統提供自己處理獲得的信息或決策數據，當某個節點失效或數據發生變化時，整個系統會自動根據邏輯關系做出相應調整。

4. 關於工業物聯網的深度思考

工業物聯網是指在工業中應用物聯網技術，實現工業特有的價值增值的技術模式。

所有物聯網都是為了實現萬物互聯，特別是物與物的互聯，但是工業物聯網又有其專有屬性，原因是與工業物聯網相對的消費物聯網本身的聯網密度、聯網的實時性、聯網物的異質化要求都不高，而工業物聯網的要求主要表現在聯網密度、聯網實時性及聯網異質化三個方面。

思考所有問題都需要從宏觀到微觀的細化過程，工業物聯網也不能例外，我認為對工業物聯網進行深度思考，需要從以下五個維度進行分析，否則將會要麼帶來一葉障目，要麼帶來好高騖遠。

首先需要我們思考的問題是，工業物聯網的價值、意義和目的是什麼；第二個是工業物聯網需要連什麼的問題，這是一個范圍的概念；第三個需要我們思考的是連入物聯網的物的層級問題，也就是深度的問題；第四個需要我們思考的是實現物聯的價值成本分析；第五個需要我們思考的是如何建設工業物聯網。

互聯網實現了計算機與計算機的連接，或者說實現了人與人的連接，這個連接帶來了人的交互的便利，在這個基礎上涌現出很多全新的、顛覆性的商業模式，例如，電子商務、即時通訊，社交媒體等等；而物聯網將實現人與物、物與物的連接，同樣我們也期望帶來全新的、顛覆性的商業模式，甚至更進一步，期望帶來人類生活、生產方式的全新的顛覆性的模式。

作為物聯網主戰場的工業物聯網，人們對其的期許是在工業設計、製造、流通環節帶來革命性的變革，為傳統工業注入新的活力，提供新的勢能，驅動工業在更高維度上發展、創新、乃至變革。隨著計算、存儲能力的提升，特別是大數據、人工智慧的發展，任何行業對數據獲取手段都提出了前所未有的要求。對數據獲取手段的要求主要表現在四個特徵，第一是高效性；第二是准確性；第三是實時性；第四是經濟型；在當前技術能力下，能夠同時滿足這四個特徵的就是工業物聯網，首先，晶元技術已經發展到一個具有較強計算能力的MCU在美元以下，RFID晶元價格甚至已經到美分這個量級，使得工業物聯網有了物質基礎，同時滿足了經濟性要求；近三十年的通訊技術的發展，從模擬到數字，從簡單調制到復雜調制技術的商用化，使無線通訊可以很廉價地覆蓋幾百米甚至數公里的范圍，滿足了數據獲取的密集部署要求，同時由於工業物聯網的永久在線的特徵，使工業物聯網滿足數據獲取的高效性、實時性要求；微電子技術在近年也發生了突飛猛進的發展，不論在價格上還是在進度上都有了長足的突破，滿足了數據獲取的准確性。

總而言之，工業物聯網的出現是在以下幾個條件成熟時涌現出來的不可逆轉的趨勢：

1、快速變化的市場需要數據支撐，產生了市場對數據獲取的急切要求；

2、MCU的發展使得計算能力快速提升；

3、以調制技術為核心的通訊技術發展為聯網建立的管道基礎；

4、感測技術，特別是以MEMS為標志的微電子技術的發展給予感知世界提供的保證；

工業物聯網不是規劃出來的，是各種技術與需求發展進化的產物，是生活、生產、經濟發展到一定高度後自然而然出現的，是在需求的驅動下，眾多行業創新帶了的自然產物。

通過工業物聯網，可以把傳統經濟中不可數字化之物數字化，可以把傳統不可數字化之行為數字化，可以把傳統不可能變為可能，甚至變為容易獲得、解決的方案。

這個問題是第一個問題的延續，如果不考慮經濟性，那麼我們可以說工業物聯網連接一切可連接之物，但是，當我們在做一個務實的、有價值的方案時就不能不考慮可行性及經濟性，那麼工業物聯網連什麼呢？我們認為這是一個從哪裡來到哪裡去的問題，我們通過上面對價值、意義和目的分析可知，我們應該從目的反推，一切從目的出發，時刻盯緊企業需要彌補的最關鍵環節，例如，如果對量化OEE有需求，那麼我們就要連接設備狀態；如果要減少在製品，那麼我們就要對在製品進行追蹤；如果能源消耗對企業是重中之重，那麼我們就要把能效物聯化，等等。世界上不存在同樣的兩片樹葉，同樣地，世界上也不存在同樣的兩個企業，我們只能對企業本身進行深入分析，緊緊聚焦於企業價值，在保證經濟性的基礎上，確定工業物聯網的實施范圍方案。聯網范圍一個核心點是連入物的屬性，也就是說我們通過分析連入物的屬性與企業建設工業物聯網目標的耦合度，決定需要實施工業物聯網的廣度。

通過分析工業物聯網連什麼後，我們得到了連入物的內容，接下來需要我們決定是對每個/每類連入物我們該數字化哪些屬性，這里遇到工業物聯網特有的一個障礙，需要連入工業物聯網的物的可連通性問題， 特別是在設備互聯時，可連通性表現的特別突出，例如，有的設備具有開放的通訊協議和可用的通訊介面，有的設備不開放協議等等，那麼可連通性就是對方案供應商的很大的考驗，我們的經驗是有四種方案可供選擇：

1、使用設備開放的協議；

2、使用設備自帶的感測器；

3、添加新的感測器；

4、改變觀察側面及維度，使用全新的採集模式；

其中第四條，改變觀察的側面和維度，使用全新的連接方式是使用第一性原理，避開設備不開放協議或介面的阻礙，避開被設備供應商牽著鼻子走的方向，從本質上獲取數據。例如：通過能效檢測獲得設備的使用狀態，通過震動感測分析設備部件的故障、甚至是轉速等，只要通過第一性原理從你需要的信息入手，而不是被動地從設備可以提供的數據入手來提供物聯解決方案的方式。直接把我們需要的信息做為目標，觀察除了直接連接設備外，我們還能夠如何獲得需要的信息，因為只有我們獲得的數據能夠與設備提供的數據在信息上能夠「同構」即可。例如，我們可以在我們的物聯設備上安裝一個震動感測器，從感測器獲得的數據中，我們即得到了設備是否開機，又得到了是否啟動工作，同時還得到設備的轉速。如果不用第一性原理，而是硬要跟設備互聯，那至少要採集三個數據，並且未必設備能夠給你。這就是典型的邊緣計算的案例，邊緣計算的計算規則一定要具有定製能力，可以說邊緣計算一定是一個知識容器，可以方便地把客戶、廠家，甚至是第三方的知識融入的容器，我們開發的支持腳本的設備已經具有了初步的邊緣計算的功能，我們需要在這個方面繼續加大支持力度。

所以，通過分析企業價值和物的可連通性，我們就可以明確定義需要連入物層級，也就明確了連入物的連接深度；

在連入物聯網的物的層級中一個重要的概念是管理粒度，對於製造業來說，連入物的管理粒度大概分為如下幾個層級：

1、感測級；

2、設備級；

3、產線級；

4、車間級；

5、企業級；

也就是說我們要在經濟性可行的前提下定義數據獲取的粒度。理論上講，細粒度一定比粗粒度更好，更有價值，但是當加入成本分析後，可能並不一定粒度越細越好，需要按照各種制約因素找到一個平衡點。

價值成本永遠在企業行為中持有權值最高的贊同或者否決的一票，通過前三項分析，我們僅剩下最後一個問題沒有解決，這也是關乎價值成本的關鍵：管理粒度問題，我們到底需要在多細的粒度下進行管理？這帶來了一個哲學問題：世界是不是需要黑盒子。什麼意思呢？當我們確定一個管理粒度後，比管理粒度更細的信息將被隱藏在黑盒子中，這個黑盒子將成為我們分析深度或者認知深度的制約因素和約束條件。我們可以通過價值成本分析來找到這個平衡點，從而明確黑盒子的大小，並最終確定連入工業物聯網的物的特性。

我們的期許是工業物聯網建設的價值觀，其他一起都是方法論。首先，我們在規劃物聯網時要本著既要有高瞻遠矚，又要有務實可行的精神。在思考黑盒子的大小時我們要高瞻遠矚，設計方案盡可能地以黑盒子盡量小為目標，而實施方案則按照價值成本分析選擇合適的黑盒子的大小，也就是選擇合適的管理粒度，從而保證投入收益的平衡，甚至我們可以把黑盒子盡量定義的大些，用以驗證工業物聯網的可行性，最大可能地降低工業物聯網實施的風險。

總之，我們應該從以幾個方案來確定工業物聯網的建設原則：

1、期望獲得什麼結果？

2、期望用什麼方式獲得想要的結果？

3、需要信息基礎提供什麼？

4、工業物聯網是否能夠獲得這些信息？

5、工業物聯網如何獲得這些信息？

6、獲得這些信息的性價比如何？

7、回歸分析，評估預期結果是否符合經濟利益？

8、落地實施。