解码工业物联网：一文看懂IIoT现状和未来

时代变了，现代工业如今依靠先进的机械，先进的软件和通信技术，以及强调精益库存和集成供应链的现代管理技术。

什么是工业物联网

但还有另一个趋势：建筑，工厂设备，车辆，仓库，托盘和工人本身正在越来越多地与网络相连。设备范围从微小的环境传感器到复杂的工业机器人。 他们使用的网络可能是有线或无线。 一些低功耗设备将使用电池供电或使用以太网供电（PoE）连接。 其他人必须插入或连接到建筑物的电气系统。许多设备都有自己的固件，可以远程更新或重新编程。

换句话说，传感器，控制器和专用设备现在存在于网络的边缘，分配唯一的IP或网络地址，收集数据和执行大量通知和扩展企业能力的任务。 这就是工业物联网（IIoT），它将改变制造业、运输业、建筑业、采矿和能源行业。

IIoT实践

以高性能阀门制造商为例。在过去，管理人员只有在下车到仓库后才要求新的库存，并需要某人进行手动计数。 新零件的订单通过传真或快递邮件发送给供应商，每端还需要少数人处理文书工作和会计。

今天，同样的公司可以获得更多的库存的动检，这得益于IIoT技术，如配备有射频识别（RFID）托盘跟踪和使用摄像头和重量传感器计算现有部件数量的仓库。 这些数据与ERP和其他软件系统集成。 当某一部件的供应下降到一定阈值时，系统会自动将订单提交给供应商以进行补充。 员工很少需要参与下订单，加快了整个供应链的出货量，并减少了劳动力需求，以代替以前的手动，高接触的过程。

IIoT带来的效率可以扩展到成品阀门的运输。卡车司机靠电话亭和纸张清单进行检查的日子已经过去了。现在公司的IT系统使用优化模型来确定最有效的运输车队使用情况，并跟踪全国各地的产品，将实时运输数据反馈到总部，并通过移动应用程序或连接到网络的其他设备即时传送给驱动程序。启用RFID的托盘在离开仓库时被跟踪，并被装载到卡车上，并在交付后自动在客户的接收中心登记。

板载传感器作为电子测井设备（ELD）系统的一部分，监控车速和驾驶时间，甚至监控单个驾驶员使用制动器的频率，这有助于节省燃料，提高驾驶员的安全性并减少空闲资源。如果某个卡车司机执行危险的机动操作或驾驶太长时间，系统会提醒驾驶员并通知调度员。此外，ELD符合联邦对司机的监控要求，更换司机曾经需要每天填写的纸质日志。

IIoT还可实现更好的车队维护。车载传感器不是将卡车带入维修店进行定期维护，而是可以警告车队经理遇到特定车辆的问题。卡车可以固定或重新分配到更容易驾驶的路线，从而减少紧急维修和运输延误。

全球影响

类似的转型正在各个产业中发生。德国汽车零部件制造商使用IoT等先进技术来管理其供应链和制造设施。为美国海军建造潜艇的造船厂依靠RFID传感器，设备和天线网络来跟踪工具使用和数十万个部件。北美电力公司使用高分辨率传感器来监控电网的性能，并主动与邻近公用事业和地方当局合作，以防止停电等问题。在西澳大利亚的一个矿山，装有摄像机和数百个传感器的大型无人驾驶挖掘机增加了产量，提高了安全性。

根据IDC的数据，物联网（包括消费级和工业级物联网）的全球支出在2016年达到了7370亿美元，将以每年15.6％的速度增长到2020年。在2016年，对物联网投资最大的行业包括制造业（1780亿美元），交通运输（780亿美元）和公共事业（690亿美元）。 增长已进入曲棍球棒效应（前期销量很低,到期末销量会有一个突发性的增长）阶段：联网设备数量已经超过人口数量，Gartner预计到2020年将联网设备达210亿以上，但Beecham Research等一些消息来源指出，鉴于现实世界的容量限制，包括资源投入不足，极高高增长率是不切实际的。

虽然一些公司对技术流行和供应商对颠覆性技术的炒作表示警惕，但是IIoT仍然是一个真正的趋势，将在未来几十年内影响许多行业。 工业供应商已经开始为IIoT的预期浪潮做好准备，并关注着垂直市场的巨大机会。 然而，企业面临的挑战是选择在其运营中实施IIoT，以及随之带来的很大的不确定性。

为什么选择 IIoT

虽然IIoT技术已经存在了十多年，但是IIoT的概念与IT和软件革命之前的IT是不同。 如果说IT连接人，数据和业务系统，IIoT将进一步发展，为广泛分布的传感器和机器网络提供IP连接，从而提高生产率并为企业带来新的洞见。

这个趋势背后是什么？ 当然，最新的技术创新和应用趋势使得IoT成为可能。 普华永道认为有以下几个推动IIoT的因素：

• 廉价的新传感器

• 更快的处理器

• 更便宜的存储

• 可集成的开放平台

• 供应商和合作伙伴鼓励采用

• 核心业务系统功能更强大

• 数据分析和机器学习

IIoT不仅仅是一个技术故事。 普华永道的美国工业产品负责人Robert McCutcheon说，许多公司不仅将减少成本，同时还讲加快生产和交付的速度，也将其作为增长平台和有效竞争的途径。

McCutcheon说：“IoT主要推动来自CEO和董事会，”它已经成为会议室中关于颠覆和竞争的话题。许多讨论都是围绕这一话题。“我们的竞争对手会从技术的角度来做什么？ 客户从技术角度做什么？ 我们在这个过程中可能会有哪些颠覆性，我们有什么机会利用和影响市场呢？“

对于IT经理来说，lIoT的浪潮正在颠覆他们的传统角色。 在实施IIoT技术的公司中，IT不能局限于服务器机房或桌面支持。 相反，IT越来越被视为关键的合作伙伴，因为设备和传感器在车间和现场进行活动。

的确，采用IIoT代表了对系统、流程和知识中心的重新分配。 IT经理和员工以及制造，运营，分销和供应链管理方面的同行必须摆脱困境，实施IIoT技术并获得收益。 这对某些人来说是不舒服的，特别是要在传统的孤岛之外放弃权力和分享数据。

IIoT效率提升和人才短缺

目前，正在利用IIoT的工业企业往往是为了提高效率。可以简化流程和可以连接的平台是IIoT集成的主要目标。 在Georgia Tech制造业物联网研讨会上，研究所工业信息系统中心主任Andrew Dugenske列举了可能被IIoT解决的一些领域：

• 资产和库存管理

• 容量和性能监测

• 质量分析

• 实时提醒

• 安全和合规

• 吞吐量监测

• 仓库优化

Dugenske认为，公司文化对一个团队是否实施物联网有很大的影响。 他表示：“欣赏物联网好处并愿意投资新技术的公司将实现及时的回报和竞争优势。” “延迟实施的公司将处于难以克服的不利地位。”

当然，随着越来越多的公司转向IIoT，他们将需要越来越多的合格人才来设计，实施和维护基于IIoT的系统的挑战。 McCutcheon说：“这需要和新的技能，不同于传统的制造环境。”

公司可以与当地政府和职业培训中心等外部利益相关者合作，培训能够在未来工厂工作的技术人员。 但是McCutcheon警告说，企业也需要克服一个感知的差距。 McCutcheon说：“从历史上看，制造业不一定是最高科技的环境。” “制造商必须改变这种观念，我们现在有一些技术上最先进的工作正在出现，所以它也是吸引人才的途径，而不仅仅是培训。”

IIoT数据管理的挑战

IIoT系统产生惊人的数据量。 配备IIoT系统的石油钻井平台可在一天内产生高达8TB的数据。 配备IIoT传感器的运输设备则更加多样化，从汽车（每天1 PB的运行数据）到喷气式飞机（每分钟生成333GB数据的单个波音737发动机）。 随着越来越多的公司建立其IIoT基础架构和更多传感器上线，数据量将会越来越多。

如何处理所有数据？ 如果最终目标是简化操作，通知管理人员并产生可操作的见解，则数据将需要传输，处理，汇总，可视化和存储。 IT需求非常强大。 配备单个IIoT的建筑物或车辆可能有成千上万的传感器和设备通过无线或有线网络连接发送数据。 数据可以在车间，远程园区或车辆控制系统上用芯片或专用硬件来处理。 数据还可以使用API或定制软件挂钩进行转换或共享，或者放入存储器中。

当这样的系统扩展到整个公司，包括其核心园区以及卫星设施，合作伙伴位置，远程站点，车队和员工设备时，显而易见，IIoT具有很大的数据维度。 这意味着需要大量数据方法来确保数据使用，例如转向基于云的应用程序和存储。

企业如果没有充分利用他们可用的数据，将存在真正的风险。 麦肯锡的报告指出，只有1％的石油钻机数据将有30,000个传感器。 这是因为传感器主要用于检测问题，而不是优化和预测分析。这浪费了大数据。

还有IIoT安全角度要考虑。 这对于处理数据中心，办公系统和个人设备的网络安全的公司而言还是一个未知的领域。 在IIoT环境中，需要更加重视如何在远远超出IT传统范围的地方保护设备，数据，通信和处理能力。

IIoT硬件，软件和网络连接的性质导致了一些意想不到的安全性后果。 许多低成本的设备，如远程摄像机，路由器甚至DVR都的安全功能有限（包括硬编码的默认密码和telnet访问），或者从来不会更新补丁。 一旦遭到破坏，它们将造成DDoS攻击和恶意软件分发等等问题。 一个令人讨厌的名为“Mira”的IIoT僵尸网络已经在全球存在，到今天仍然是一个问题。

整合lloT

正如你所期望的，整个企业范围的IIoT系统的推出非常复杂。 要求包括低成本，强大的传感器和可与现有系统集成的其他设备。 管理者还必须确定设备如何供电并与数据网络连接。 事实上，系统架构可能需要进行修改以适应IIoT，并且可能存在显着的整合挑战。

佐治亚理工大学的Dugenske表示：“IoT需要的传感器，带宽，处理能力和通信能力都在降低。” “但是它并没有解决一个关键问题：使用的具体数据结构和协议是什么？这些巨大的成本驱动因素通常被忽略。

理论上，无论你是处理通用控制器还是特定行业的产品，IIoT标准都可以缓解整合。 公司可以随时转向基于现有标准构建的产品，无论它们是全球IT标准（如802.11ac）还是为工业用途明确开发的产品，例如用于电表的IEEE标准1377-2012。

这也推动了联盟的组建，促进新标准的制定。 它们包括工业互联网联盟，其促进能源，医疗卫生，制造业，交通运输和智能城市的通用架构，互操作性和开放标准。

目前还不清楚哪个标准将占据主导地位，但这是一个对IIoT有重大影响的问题，估计到2020年，LPWAN将达到3.45亿次（约占总数的26％）。不确定性导致潜在的整合问题， 并鼓励一些工业企业采取“等待观望”，然后再对某一产品线或技术标准进行下注。

lloT的未来

工业仍处于由llot，大数据和其他新兴技术驱动的技术转型的大浪潮的早期阶段。 这不是炒作，而是影响到几乎全球经济每一个部门的软件，硬件，网络和系统的进步的必然后果。

一些公司已经在利用IIoT来提高生产力并开发新的产品和服务。 随着越来越多的先进传感器，处理能力和数据存储的价格不断下降，主流工业企业及其竞争对手将会转向IIoT以保持竞争力，并寻找新的增长机会。

然而仍然存在严重的障碍。 对安全性，人员配置和互操作性的担忧可能会使一些工业公司陷入困境。 其他人可能对利益，成本和投资回报有疑问。 某些技术仍处于发展的早期阶段，这是标准或技术和物理限制（如电池）的不确定性所阻碍。

将新技术引入车间或装配线，进入车辆维护舱以及远程站点也是一个挑战。 现代工业设备是复杂和强大的，但其中大部分还没有连接到IP网络。 此外，还有一些类型的工业机械通常在很少人知道的的垂直领域有非常专业的用途，这些机械设备在未来几年可能不会具备llot能力。 更换或改装是可能的， 事实上，随着转型的速度加快，这将是必须的。 但对于今天的业务或IT经理来说，那天可能看起来很遥远。 在2015年的制造商调查中，近一半的人表示，他们没有没有计划使用智能传感器的数据来改进制造和运营。

一些人表示谨慎，其他人则看到一个巨大的机会。 前瞻性工业公司以及能源，交通运输和制造业的创业公司正在对IIoT和大数据进行大量投资。 这些公司希望为未来做好准备，使用IIoT获得重大竞争优势或开发新产品和服务。

想象一个传感器，系统，数据甚至机器人和人工智能无处不在的世界。 装配线，供应链和远程站点将主要由自主设备和算法运行，减少延误，同时增加工人的安全。 道路上和空中的自驾车将能够与他们正在运输的托盘“交谈”，以更好地监控其内容并协调交付。 这不是科幻小说，通过lloT这一切都是可能的。