2018年中國工業(yè)物聯網發(fā)展現狀及工業(yè)物聯網發(fā)展前景分析[圖]

    工業(yè)物聯網是將具有感知、監(jiān)控能力的各類采集、控制傳感器或控制器，以及移動通信、智能分析等技術不斷融入到工業(yè)生產過程各個環(huán)節(jié)，從而大幅提高制造效率，改善產品質量，降低產品成本和資源消耗，最終實現將傳統工業(yè)提升到智能化的新階段。從應用形式上，工業(yè)物聯網的應用具有實時性、自動化、嵌入式(軟件)、安全性、和信息互通互聯性等特點。

    一、現狀

    電力物聯網是工業(yè)物聯網率先建設的一環(huán)，國家電網全面部署泛在電力物聯網建設。根據調查數據顯示，國家電網將緊抓2019-2021年的戰(zhàn)略突破期，到2021年初步建成泛在物聯網，經過三年的技術攻堅，到2024年建成泛在電力物聯網。到2018年底，國網接入的終端設備超過5.4億只，采集數據日增量超過60TB，覆蓋用戶4.5億戶，預計到2025年接入終端設備將超過10億只，到2030年將超過20億只。

國家電網《泛在電力物聯網建設大綱》計劃

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    工業(yè)物聯網部署占比較高的行業(yè)為工業(yè)產品（25%）其次是電子和高科技（23%）、汽車行業(yè)（13%），據IoTAnalytics的報告，其預測全球工業(yè)物聯市場將從2017年的470億美元增長到2023年的3100億美元，年復合增長率高達37%，隨著高端產業(yè)的智能升級，將推動工業(yè)物聯市場繼續(xù)增長。

工業(yè)物聯部署行業(yè)占比（%）

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2017-2023年工業(yè)物聯網全球規(guī)模增速及預測

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    隨著5G基礎建設的起步，工業(yè)物聯網的全方位鋪設有望再次提速。

    二、格局

    1、西門子

    西門子是一家位于德國慕尼黑的公司，提供名為MindSphere的軟件，這是一種基于云的操作系統，可使工廠內的機器和設備收集數據。西門子聲稱這可以幫助制造商使用基于機器學習的分析來監(jiān)控其工業(yè)資產的狀況。

    西門子聲稱傳感器從各種機器收集數據并將其上傳到云中的公司數據庫。然后，這些數據通過MindSphere的機器學習算法運行，在儀表板上為分析提供信息
例如，在MindSphere平臺上運行的電池工廠的生產可能會設置為每天生產100,000個電池，但傳感器數據可能會告知，分析顯示生產在過去兩天內已經下降。此信息在設施維護經理的計算機屏幕上以可視圖表的形式呈現。MindSphere可能會進一步顯示哪個特定機器表現不佳。

    MindSphere還可以在表現不佳的機器上運行診斷程序。一旦其背后的機器學習模型發(fā)現問題，MindSphere可以通知機器維護操作員有關該問題，并建議修復或退出機器。

    西門子報告稱，MindSphere可用于各種工業(yè)環(huán)境，包括航空航天、汽車和能源領域。

    西門子聲稱通過減少系統停機時間和中斷，幫助希思羅機場改進了帶傳感器和MindSphere的行李處理系統。據該公司稱，2016年約有7600萬人通過希思羅機場，其中大部分都有行李。

    希思羅機場希望將行李處理系統的維護從定期維護轉移到按需維護。為此，西門子技術人員在系統的重要組件上安裝了傳感器以對其進行監(jiān)控。傳感器定期收集有關諸如聲學等因素的數據，這些因素可能會導致系統出現問題，并將數據傳輸到MindSphere平臺。

    案例研究沒有提供整合MindSphere的結果，但希思羅機場行李運營資產經理GrantWaring表示，“超過80%的乘客已經將希思羅機場評為非常優(yōu)秀或優(yōu)秀。這種積極的評估是對我們的肯定和激勵。西門子作為我們的創(chuàng)新合作伙伴之一，我們希望保持并進一步提高我們的高標準。”

    西門子還將Atos，埃森哲，微軟，亞馬遜網絡服務，Evosoft，BluVision，SAP列為其部分客戶和合作伙伴。

    RolandBusch是西門子的首席技術官和董事會成員。他擁有埃爾蘭根-紐倫堡大學的物理學博士學位。

    2、IBMWatson

    IBM提供IBMWatson平臺，它聲稱可以幫助礦業(yè)公司進行地下分析，這可能會降低鉆井成本，改進礦物勘探的預測，并利用圖像識別和機器學習加速地質分析。

    IBM聲稱該應用程序使地質學家能夠圍繞地球科學數據解釋，油藏勘探和礦物勘探進行地下分析。為此，用戶可以在平臺的搜索界面中輸入查詢。然后，搜索引擎的算法將通過地質數據存儲庫運行關鍵字，其中包含來自各種來源的結構化和非結構化數據，例如鉆井數據庫，區(qū)塊模型，地球化學，地質形狀文件，核心照片和X射線熒光數據。然后，系統將關于礦物含量的預測以圖表返回。

    IBM聲稱通過創(chuàng)建機器學習模型來預測礦山中特定位置的金礦化，幫助GoldCorp提高了現有勘探和生產業(yè)務的生產率。算法在存儲庫中搜索各種地質信息，如果將這些信息結合在一起，則可以得出明智的預測。

    這些信息包括巖性，脈紋，礦化，蝕變和結構信息，如斷層和褶皺。該信息是從多個來源收集的，例如鉆孔數據，芯片數據，地圖以及目標位置內和周圍的地質模型。該位置的預測黃金含量以圖形格式顯示。

    根據GoldCorp的說法，使用Watson幫助該公司將其140塊模型，鉆井日志和其他形式的非結構化數據整合到一個數據庫中。以前，該公司一次只能加載兩個或三個塊模型。

    IBM還將Sandvik和ValenjeCoalMine列為其部分采礦客戶。

    RomeoKienzler是Watson物聯網的全球首席數據科學家，深度學習/人工智能工程師，自2008年以來擔任過各種職務。他擁有蘇黎世聯邦理工學院的信息系統、統計學和生物信息學碩士學位。在其職業(yè)生涯早期，Kienzler曾在CSSVersicherungAG擔任軟件工程師。

    3、通用電氣

    通用電氣提供BrilliantFactory，一套硬件資產、軟件和咨詢服務，用于將工廠升級為工業(yè)物聯網。GE聲稱這可以幫助制造商使用預測分析來提高工廠的性能。

    GE稱，使用數據驅動的BrilliantFactory套件可以降低成本，提高產品和服務的質量，并加快生產流程。該平臺使企業(yè)能夠監(jiān)控工廠機械和設備的健康狀況和性能，并管理生產過程。

    這是通過將機器和設備連接到單個網絡，在每臺機器上實現傳感器，以及在存儲和組織數據的數據庫中收集結構化和非結構化數據來完成的。該公司聲稱該軟件可以處理來自不同行業(yè)的所有類型設備的數據。

    據報道，BrilliantFactory的機器學習模型接受了GE制造資產和服務歷史數據的培訓，定期對工廠設備進行診斷，以確定機器的狀況或產品的質量。如果算法識別出存儲在其數據庫中的基準的任何偏差，則將通過儀表板上顯示出的圖表來提醒操作員。

    例如，在一家拉面條工廠，連接到混合配料的桶的傳感器可能確定正在使用過多的面粉。這可能取決于面條的重量或烹飪所需的時間，機器學習算法與其數據庫中記錄的標準相比較。將通過減少面粉量來提醒操作員改進配方。這種原材料減少的額外好處是節(jié)省了業(yè)務。

    GE聲稱，在合作伙伴Factora的幫助下，幫助PremierFoods優(yōu)化了工廠的性能。Premier的傳統流程和系統沒有傳感器來監(jiān)控機器。流程和工廠績效不一致。該公司需要確定問題的根本原因并改進關鍵過程，如水活度、生產線速度、輥速和熱溫。

    使用iFIX作為BrilliantFactory套件的一部分，Factora連接Premier的機器來收集數據，建模流程并分析結果，并制定改進計劃。

    例如，Factora推薦的解決方案幫助Premier實現了蛋糕零食生產線的潛在銷售。通過穩(wěn)定這一過程，Premier能夠減少原材料的使用量，并減少每種零食的卡路里數，這對某些客戶來說是一個吸引人的賣點。除了節(jié)省原材料，Premier現在可以跟蹤其關鍵流程。這使他們能夠采取行動，以確保一致的質量和控制，并優(yōu)化產量。

    GE還將斯巴魯，LekPharmaceuticals，Spomlek，CascadesTissueGroup，ValeFertilizantes和TorayPlastics列為其過去的客戶。

    4、協作機器人

    RethinkRobot提供Sawyer，一種在名為Intera的軟件上運行的協作機器人。該公司聲稱，Sawyer可以幫助制造商利用機器視覺實現更高的生產率和更高質量的產品。

    RethinkRobots聲稱Sawyer嵌入了康耐視視覺系統，可以通過物體檢測技術檢測物體或檢查零件。該視覺系統捕獲要處理和傳輸到機器人定位系統(RPS)的物品的圖像，該應用程序查找機器人環(huán)境中的變化并使用戶能夠調整其設置。用戶還可以將外部攝像頭集成到協作機器人中。

    例如，將Sawyer從裝配線的一部分重新定位到另一部分意味著需要調整視覺系統，以便Sawyer能夠檢測到它將在新工作區(qū)域中拾取、放置和保持的物品的新位置。另一個例子是當操作人員意外撞到桌子、傳送帶或者協作機器人本身時，拾取或放置物品的物理位置將不再與視覺系統中保存的物品相匹配。這些微小的變化可能導致協作機器人在拾取和放置物體時出錯。發(fā)生這種情況時，必須重新調整RPS以允許視覺系統檢測對象的新位置。

    作為Sawyer“面部”的平板電腦也可作為機器人操作員進行調整的界面。

    Intera軟件允許操作員通過移動手臂并展示拾取、放置和保持的移動來訓練協作機器人。Sawyer還可以執(zhí)行諸如在操作機器時監(jiān)督機器，注塑和吹塑，測試和質量檢查，以及處理金屬沖壓或金屬壓制過程的功能。這些過程通常在汽車供應鏈，金屬制造，一般制造，包裝和塑料工廠自動化中完成。

    RethinkRobotics聲稱已幫助AssaAbloy自動化其依賴于體力勞動的生產線。該公司求助于RethinkRobots的經銷商Active8Robots。AssaAbloy的網站進行了評估，最初在現場部署了兩臺Sawyer協助機器人。案例研究補充說，AssaAbloy現在已經在全球各地的工廠部署了Sawyer協助機器人。根據案例研究，Sawyer通過自動化每天幫助手動組裝和包裝約18,000對鉸鏈。

    Rethink機器人還將AcornSalesCompany，RapidLine，Tuthill，CornellDubilier，DHL，Moduform，Templasco和Trellidor列為其過去的一些客戶。

    RethinkRobots成立于2008年，已從BezosExpeditions，CharlesRiverVentures，HighlandCapitalPartners，SigmaPartners，DraperFisherJurvetson和TwoSigmaVentures籌集了1.49億美元的資金。

    RodneyBrooks自2008年以來一直擔任RethinkRobots的首席技術官和執(zhí)行官。他擁有麻省理工學院的計算機科學博士學位。此前，Brooks曾擔任iRobot的首席技術官兼董事長達21年。

    三、趨勢

    工業(yè)物聯網與人工智能和大數據相結合，通過預測分析，讓客戶更深入地了解他們通過物聯網傳感器收集的數據。這可以幫助制造商做出更好的業(yè)務決策。

    在機器人領域，視覺系統繼續(xù)推動現在所謂的協作機器人。雖然協作機器人旨在與人類合作，以支持或減輕操作員重復性任務，但目前尚不清楚協作機器人是否能夠自動執(zhí)行更多的智能任務，或者它們是否可以連接到工業(yè)物聯網網絡。

    技術趨勢

    由云端數據處理向邊緣傾斜。工業(yè)物聯網是一個多元化整合、不同元素之間相互探索的平臺，能夠將生產現場的各種傳感器、變送器、執(zhí)行器、控制器、數控機床等生產設備連接起來。隨著工業(yè)物聯網的發(fā)展，連入工業(yè)物聯網的智能設備將日趨多元化，網絡互連所產生的海量數據能夠輸送到全球任何一個地方。此外，隨著數據量的增大，傾向于在數據源頭處理數據的邊緣計算不需要將數據傳輸到云端，更加適合數據的實時和智能化處理，因此更加安全、快捷、易于管理，在可預見的未來將得到更加有效的利用。

    模式趨勢

    由產業(yè)個體向生態(tài)系統轉型。工業(yè)物聯網是集合了硬件制造商、系統集成商、軟件提供商、解決方案搭建商的產業(yè)生態(tài)系統。隨著產業(yè)的發(fā)展，工業(yè)物聯網領域的公司將由單一的產業(yè)個體向價值鏈的參與者轉變，公司將建立并發(fā)展緊密的戰(zhàn)略合作關系，成為工業(yè)物聯網解決方案供應商的生態(tài)系統的一分子。在此生態(tài)系統中，公司能夠根據客戶需求、競爭環(huán)境靈活響應，利用互相連接的產品和客戶，通過合作，使整個價值鏈的所有參與者都從中受益。

    應用趨勢

    由設備資產向產品客戶轉移。工業(yè)物聯網不僅能夠實現設備的互聯，還能夠通過優(yōu)化產品類型、維護客戶關系為企業(yè)服務。然而，目前工業(yè)企業(yè)所獲得的產品和客戶的信息量遠少于資產和設備的信息量，因此未來工業(yè)企業(yè)為了開發(fā)更具吸引力的產品或提升現有客戶關系，企業(yè)需要大量產品和客戶的相關信息支持。在效率提升和業(yè)務成長的雙重訴求驅動下，未來企業(yè)工業(yè)物聯網應用的關注度將由設備和資產轉向產品和客戶。

    相關報告：智研咨詢發(fā)布的《2019-2025年中國工業(yè)物聯網行業(yè)市場全景評估及發(fā)展趨勢預測研究報告》