本文來自:騰股創投(微信ID: tengguvc,BP投遞:[email protected])作者i30 Media創始人Ian Lamont,由騰股創投編譯。
三十年前,如果你是美國高性能閥門制造商的調度經理,你的日常計劃安排的非常慢,與合作伙伴的溝通需要通過電話、傳真或郵件進行。 員工手動記錄庫存并檢出運送貨物。定期的維修隊伍靠人眼檢查,司機可以通過雙向無線電聯系,如果他們足夠接近,但在許多情況下,傳遞關于特定貨物或新的接收位置的信息的唯一方法是讓司機定期通過打電話進行核查。 這些低效率存在于供應鏈上下游,從工廠到客戶設施。很落后,容易出現延誤,成本高昂。
時代變了,現代工業如今依靠先進的機械,先進的軟件和通信技術,以及強調精益庫存和集成供應鏈的現代管理技術。
什么是工業物聯網
但還有另一個趨勢:建筑,工廠設備,車輛,倉庫,托盤和工人本身正在越來越多地與網絡相連。設備范圍從微小的環境傳感器到復雜的工業機器人。 他們使用的網絡可能是有線或無線。 一些低功耗設備將使用電池供電或使用以太網供電(PoE)連接。 其他人必須插入或連接到建筑物的電氣系統。許多設備都有自己的固件,可以遠程更新或重新編程。
換句話說,傳感器,控制器和專用設備現在存在于網絡的邊緣,分配唯一的IP或網絡地址,收集數據和執行大量通知和擴展企業能力的任務。 這就是工業物聯網(IIoT),它將改變制造業、運輸業、建筑業、采礦和能源行業。
IIoT實踐
還是以高性能閥門制造商為例。在過去,管理人員只有在下車到倉庫后才要求新的庫存,并需要某人進行手動計數。 新零件的訂單通過傳真或快遞郵件發送給供應商,每端還需要少數人處理文書工作和會計。
今天,同樣的公司可以獲得更多的庫存的動檢,這得益于IIoT技術,如配備有射頻識別(RFID)托盤跟蹤和使用攝像頭和重量傳感器計算現有部件數量的倉庫。 這些數據與ERP和其他軟件系統集成。 當某一部件的供應下降到一定閾值時,系統會自動將訂單提交給供應商以進行補充。 員工很少需要參與下訂單,加快了整個供應鏈的出貨量,并減少了勞動力需求,以代替以前的手動,高接觸的過程。
IIoT帶來的效率可以擴展到成品閥門的運輸??ㄜ囁緳C靠電話亭和紙張清單進行檢查的日子已經過去了?,F在公司的IT系統使用優化模型來確定最有效的運輸車隊使用情況,并跟蹤全國各地的產品,將實時運輸數據反饋到總部,并通過移動應用程序或連接到網絡的其他設備即時傳送給驅動程序。啟用RFID的托盤在離開倉庫時被跟蹤,并被裝載到卡車上,并在交付后自動在客戶的接收中心登記。
板載傳感器作為電子測井設備(ELD)系統的一部分,監控車速和駕駛時間,甚至監控單個駕駛員使用制動器的頻率,這有助于節省燃料,提高駕駛員的安全性并減少空閑資源。如果某個卡車司機執行危險的機動操作或駕駛太長時間,系統會提醒駕駛員并通知調度員。此外,ELD符合聯邦對司機的監控要求,更換司機曾經需要每天填寫的紙質日志。
IIoT還可實現更好的車隊維護。車載傳感器不是將卡車帶入維修店進行定期維護,而是可以警告車隊經理遇到特定車輛的問題??ㄜ嚳梢怨潭ɑ蛑匦路峙涞礁菀遵{駛的路線,從而減少緊急維修和運輸延誤。
全球影響
類似的轉型正在各個產業中發生。德國汽車零部件制造商使用IoT等先進技術來管理其供應鏈和制造設施。為美國海軍建造潛艇的造船廠依靠RFID傳感器,設備和天線網絡來跟蹤工具使用和數十萬個部件。北美電力公司使用高分辨率傳感器來監控電網的性能,并主動與鄰近公用事業和地方當局合作,以防止停電等問題。在西澳大利亞的一個礦山,裝有攝像機和數百個傳感器的大型無人駕駛挖掘機增加了產量,提高了安全性。
根據IDC的數據,物聯網(包括消費級和工業級物聯網)的全球支出在2016年達到了7370億美元,將以每年15.6%的速度增長到2020年。在2016年,對物聯網投資最大的行業包括制造業(1780億美元),交通運輸(780億美元)和公共事業(690億美元)。 增長已進入曲棍球棒效應(前期銷量很低,到期末銷量會有一個突發性的增長)階段:聯網設備數量已經超過人口數量,Gartner預計到2020年將聯網設備達210億以上,但Beecham Research等一些消息來源指出,鑒于現實世界的容量限制,包括資源投入不足,極高高增長率是不切實際的。
雖然一些公司對技術流行和供應商對顛覆性技術的炒作表示警惕,但是IIoT仍然是一個真正的趨勢,將在未來幾十年內影響許多行業。 工業供應商已經開始為IIoT的預期浪潮做好準備,并關注著垂直市場的巨大機會。 然而,企業面臨的挑戰是選擇在其運營中實施IIoT,以及隨之帶來的很大的不確定性。
為什么選擇 IIoT
雖然IIoT技術已經存在了十多年,但是IIoT的概念與IT和軟件革命之前的IT是不同。 如果說IT連接人,數據和業務系統,IIoT將進一步發展,為廣泛分布的傳感器和機器網絡提供IP連接,從而提高生產率并為企業帶來新的洞見。
這個趨勢背后是什么? 當然,最新的技術創新和應用趨勢使得IoT成為可能。 普華永道認為有以下幾個推動IIoT的因素:
-
廉價的新傳感器
-
更快的處理器
-
更便宜的存儲
-
可集成的開放平臺
-
供應商和合作伙伴鼓勵采用
-
核心業務系統功能更強大
-
數據分析和機器學習
IIoT不僅僅是一個技術故事。 普華永道的美國工業產品負責人Robert McCutcheon說,許多公司不僅將減少成本,同時還講加快生產和交付的速度,也將其作為增長平臺和有效競爭的途徑。
McCutcheon說:“IoT主要推動來自CEO和董事會,”它已經成為會議室中關于顛覆和競爭的話題。許多討論都是圍繞這一話題。“我們的競爭對手會從技術的角度來做什么? 客戶從技術角度做什么? 我們在這個過程中可能會有哪些顛覆性,我們有什么機會利用和影響市場呢?“
對于IT經理來說,lIoT的浪潮正在顛覆他們的傳統角色。 在實施IIoT技術的公司中,IT不能局限于服務器機房或桌面支持。 相反,IT越來越被視為關鍵的合作伙伴,因為設備和傳感器在車間和現場進行活動。
的確,采用IIoT代表了對系統、流程和知識中心的重新分配。 IT經理和員工以及制造,運營,分銷和供應鏈管理方面的同行必須擺脫困境,實施IIoT技術并獲得收益。 這對某些人來說是不舒服的,特別是要在傳統的孤島之外放棄權力和分享數據。
IIoT效率提升和人才短缺
目前,正在利用IIoT的工業企業往往是為了提高效率。可以簡化流程和可以連接的平臺是IIoT集成的主要目標。 在Georgia Tech制造業物聯網研討會上,研究所工業信息系統中心主任Andrew Dugenske列舉了可能被IIoT解決的一些領域:
-
資產和庫存管理
-
容量和性能監測
-
質量分析
-
實時提醒
-
安全和合規
-
吞吐量監測
-
倉庫優化
Dugenske認為,公司文化對一個團隊是否實施物聯網有很大的影響。 他表示:“欣賞物聯網好處并愿意投資新技術的公司將實現及時的回報和競爭優勢。” “延遲實施的公司將處于難以克服的不利地位。”
當然,隨著越來越多的公司轉向IIoT,他們將需要越來越多的合格人才來設計,實施和維護基于IIoT的系統的挑戰。 McCutcheon說:“這需要和新的技能,不同于傳統的制造環境。”
公司可以與當地政府和職業培訓中心等外部利益相關者合作,培訓能夠在未來工廠工作的技術人員。 但是McCutcheon警告說,企業也需要克服一個感知的差距。 McCutcheon說:“從歷史上看,制造業不一定是最高科技的環境。” “制造商必須改變這種觀念,我們現在有一些技術上最先進的工作正在出現,所以它也是吸引人才的途徑,而不僅僅是培訓。”
IIoT數據管理的挑戰
IIoT系統產生驚人的數據量。 配備IIoT系統的石油鉆井平臺可在一天內產生高達8TB的數據。 配備IIoT傳感器的運輸設備則更加多樣化,從汽車(每天1 PB的運行數據)到噴氣式飛機(每分鐘生成333GB數據的單個波音737發動機)。 隨著越來越多的公司建立其IIoT基礎架構和更多傳感器上線,數據量將會越來越多。
如何處理所有數據? 如果最終目標是簡化操作,通知管理人員并產生可操作的見解,則數據將需要傳輸,處理,匯總,可視化和存儲。 IT需求非常強大。 配備單個IIoT的建筑物或車輛可能有成千上萬的傳感器和設備通過無線或有線網絡連接發送數據。 數據可以在車間,遠程園區或車輛控制系統上用芯片或專用硬件來處理。 數據還可以使用API或定制軟件掛鉤進行轉換或共享,或者放入存儲器中。
當這樣的系統擴展到整個公司,包括其核心園區以及衛星設施,合作伙伴位置,遠程站點,車隊和員工設備時,顯而易見,IIoT具有很大的數據維度。 這意味著需要大量數據方法來確保數據使用,例如轉向基于云的應用程序和存儲。
企業如果沒有充分利用他們可用的數據,將存在真正的風險。 麥肯錫的報告指出,只有1%的石油鉆機數據將有30,000個傳感器。 這是因為傳感器主要用于檢測問題,而不是優化和預測分析。這浪費了大數據。
還有IIoT安全角度要考慮。 這對于處理數據中心,辦公系統和個人設備的網絡安全的公司而言還是一個未知的領域。 在IIoT環境中,需要更加重視如何在遠遠超出IT傳統范圍的地方保護設備,數據,通信和處理能力。
IIoT硬件,軟件和網絡連接的性質導致了一些意想不到的安全性后果。 許多低成本的設備,如遠程攝像機,路由器甚至DVR都的安全功能有限(包括硬編碼的默認密碼和telnet訪問),或者從來不會更新補丁。 一旦遭到破壞,它們將造成DDoS攻擊和惡意軟件分發等等問題。 一個令人討厭的名為“Mira”的IIoT僵尸網絡已經在全球存在,到今天仍然是一個問題。
整合llot
正如你所期望的,整個企業范圍的IIoT系統的推出非常復雜。 要求包括低成本,強大的傳感器和可與現有系統集成的其他設備。 管理者還必須確定設備如何供電并與數據網絡連接。 事實上,系統架構可能需要進行修改以適應IIoT,并且可能存在顯著的整合挑戰。
佐治亞理工大學的Dugenske表示:“IoT需要的傳感器,帶寬,處理能力和通信能力都在降低。” “但是它并沒有解決一個關鍵問題:使用的具體數據結構和協議是什么?這些巨大的成本驅動因素通常被忽略。
理論上,無論你是處理通用控制器還是特定行業的產品,IIoT標準都可以緩解整合。 公司可以隨時轉向基于現有標準構建的產品,無論它們是全球IT標準(如802.11ac)還是為工業用途明確開發的產品,例如用于電表的IEEE標準1377-2012。
這也推動了聯盟的組建,促進新標準的制定。 它們包括工業互聯網聯盟,其促進能源,醫療衛生,制造業,交通運輸和智能城市的通用架構,互操作性和開放標準。
目前還不清楚哪個標準將占據主導地位,但這是一個對IIoT有重大影響的問題,估計到2020年,LPWAN將達到3.45億次(約占總數的26%)。不確定性導致潛在的整合問題, 并鼓勵一些工業企業采取“等待觀望”,然后再對某一產品線或技術標準進行下注。
llot的未來
工業仍處于由llot,大數據和其他新興技術驅動的技術轉型的大浪潮的早期階段。 這不是炒作,而是影響到幾乎全球經濟每一個部門的軟件,硬件,網絡和系統的進步的必然后果。
一些公司已經在利用IIoT來提高生產力并開發新的產品和服務。 隨著越來越多的先進傳感器,處理能力和數據存儲的價格不斷下降,主流工業企業及其競爭對手將會轉向IIoT以保持競爭力,并尋找新的增長機會。
然而仍然存在嚴重的障礙。 對安全性,人員配置和互操作性的擔憂可能會使一些工業公司陷入困境。 其他人可能對利益,成本和投資回報有疑問。 某些技術仍處于發展的早期階段,這是標準或技術和物理限制(如電池)的不確定性所阻礙。
將新技術引入車間或裝配線,進入車輛維護艙以及遠程站點也是一個挑戰。 現代工業設備是復雜和強大的,但其中大部分還沒有連接到IP網絡。 此外,還有一些類型的工業機械通常在很少人知道的的垂直領域有非常專業的用途,這些機械設備在未來幾年可能不會具備llot能力。 更換或改裝是可能的, 事實上,隨著轉型的速度加快,這將是必須的。 但對于今天的業務或IT經理來說,那天可能看起來很遙遠。 在2015年的制造商調查中,近一半的人表示,他們沒有沒有計劃使用智能傳感器的數據來改進制造和運營。
一些人表示謹慎,其他人則看到一個巨大的機會。 前瞻性工業公司以及能源,交通運輸和制造業的創業公司正在對IIoT和大數據進行大量投資。 這些公司希望為未來做好準備,使用IIoT獲得重大競爭優勢或開發新產品和服務。
想象一個傳感器,系統,數據甚至機器人和人工智能無處不在的世界。 裝配線,供應鏈和遠程站點將主要由自主設備和算法運行,減少延誤,同時增加工人的安全。 道路上和空中的自駕車將能夠與他們正在運輸的托盤“交談”,以更好地監控其內容并協調交付。 這不是科幻小說,通過lloT這一切都是可能的。
騰股創投是一家由前華為資深人士成立的早期風險投資公司。投資方向包括5G、云計算、SaaS、大數據、物聯網、人工智能、機器人。投資階段天使、Pre-A、A。聯系郵箱:[email protected]
本文來自:騰股創投(微信ID: tengguvc,BP投遞:[email protected])作者i30 Media創始人Ian Lamont,由騰股創投編譯。
三十年前,如果你是美國高性能閥門制造商的調度經理,你的日常計劃安排的非常慢,與合作伙伴的溝通需要通過電話、傳真或郵件進行。 員工手動記錄庫存并檢出運送貨物。定期的維修隊伍靠人眼檢查,司機可以通過雙向無線電聯系,如果他們足夠接近,但在許多情況下,傳遞關于特定貨物或新的接收位置的信息的唯一方法是讓司機定期通過打電話進行核查。 這些低效率存在于供應鏈上下游,從工廠到客戶設施。很落后,容易出現延誤,成本高昂。
時代變了,現代工業如今依靠先進的機械,先進的軟件和通信技術,以及強調精益庫存和集成供應鏈的現代管理技術。
什么是工業物聯網
但還有另一個趨勢:建筑,工廠設備,車輛,倉庫,托盤和工人本身正在越來越多地與網絡相連。設備范圍從微小的環境傳感器到復雜的工業機器人。 他們使用的網絡可能是有線或無線。 一些低功耗設備將使用電池供電或使用以太網供電(PoE)連接。 其他人必須插入或連接到建筑物的電氣系統。許多設備都有自己的固件,可以遠程更新或重新編程。
換句話說,傳感器,控制器和專用設備現在存在于網絡的邊緣,分配唯一的IP或網絡地址,收集數據和執行大量通知和擴展企業能力的任務。 這就是工業物聯網(IIoT),它將改變制造業、運輸業、建筑業、采礦和能源行業。
IIoT實踐
還是以高性能閥門制造商為例。在過去,管理人員只有在下車到倉庫后才要求新的庫存,并需要某人進行手動計數。 新零件的訂單通過傳真或快遞郵件發送給供應商,每端還需要少數人處理文書工作和會計。
今天,同樣的公司可以獲得更多的庫存的動檢,這得益于IIoT技術,如配備有射頻識別(RFID)托盤跟蹤和使用攝像頭和重量傳感器計算現有部件數量的倉庫。 這些數據與ERP和其他軟件系統集成。 當某一部件的供應下降到一定閾值時,系統會自動將訂單提交給供應商以進行補充。 員工很少需要參與下訂單,加快了整個供應鏈的出貨量,并減少了勞動力需求,以代替以前的手動,高接觸的過程。
IIoT帶來的效率可以擴展到成品閥門的運輸??ㄜ囁緳C靠電話亭和紙張清單進行檢查的日子已經過去了?,F在公司的IT系統使用優化模型來確定最有效的運輸車隊使用情況,并跟蹤全國各地的產品,將實時運輸數據反饋到總部,并通過移動應用程序或連接到網絡的其他設備即時傳送給驅動程序。啟用RFID的托盤在離開倉庫時被跟蹤,并被裝載到卡車上,并在交付后自動在客戶的接收中心登記。
板載傳感器作為電子測井設備(ELD)系統的一部分,監控車速和駕駛時間,甚至監控單個駕駛員使用制動器的頻率,這有助于節省燃料,提高駕駛員的安全性并減少空閑資源。如果某個卡車司機執行危險的機動操作或駕駛太長時間,系統會提醒駕駛員并通知調度員。此外,ELD符合聯邦對司機的監控要求,更換司機曾經需要每天填寫的紙質日志。
IIoT還可實現更好的車隊維護。車載傳感器不是將卡車帶入維修店進行定期維護,而是可以警告車隊經理遇到特定車輛的問題??ㄜ嚳梢怨潭ɑ蛑匦路峙涞礁菀遵{駛的路線,從而減少緊急維修和運輸延誤。
全球影響
類似的轉型正在各個產業中發生。德國汽車零部件制造商使用IoT等先進技術來管理其供應鏈和制造設施。為美國海軍建造潛艇的造船廠依靠RFID傳感器,設備和天線網絡來跟蹤工具使用和數十萬個部件。北美電力公司使用高分辨率傳感器來監控電網的性能,并主動與鄰近公用事業和地方當局合作,以防止停電等問題。在西澳大利亞的一個礦山,裝有攝像機和數百個傳感器的大型無人駕駛挖掘機增加了產量,提高了安全性。
根據IDC的數據,物聯網(包括消費級和工業級物聯網)的全球支出在2016年達到了7370億美元,將以每年15.6%的速度增長到2020年。在2016年,對物聯網投資最大的行業包括制造業(1780億美元),交通運輸(780億美元)和公共事業(690億美元)。 增長已進入曲棍球棒效應(前期銷量很低,到期末銷量會有一個突發性的增長)階段:聯網設備數量已經超過人口數量,Gartner預計到2020年將聯網設備達210億以上,但Beecham Research等一些消息來源指出,鑒于現實世界的容量限制,包括資源投入不足,極高高增長率是不切實際的。
雖然一些公司對技術流行和供應商對顛覆性技術的炒作表示警惕,但是IIoT仍然是一個真正的趨勢,將在未來幾十年內影響許多行業。 工業供應商已經開始為IIoT的預期浪潮做好準備,并關注著垂直市場的巨大機會。 然而,企業面臨的挑戰是選擇在其運營中實施IIoT,以及隨之帶來的很大的不確定性。
為什么選擇IIoT
雖然IIoT技術已經存在了十多年,但是IIoT的概念與IT和軟件革命之前的IT是不同。 如果說IT連接人,數據和業務系統,IIoT將進一步發展,為廣泛分布的傳感器和機器網絡提供IP連接,從而提高生產率并為企業帶來新的洞見。
這個趨勢背后是什么? 當然,最新的技術創新和應用趨勢使得IoT成為可能。 普華永道認為有以下幾個推動IIoT的因素:
廉價的新傳感器
更快的處理器
更便宜的存儲
可集成的開放平臺
供應商和合作伙伴鼓勵采用
核心業務系統功能更強大
數據分析和機器學習
IIoT不僅僅是一個技術故事。 普華永道的美國工業產品負責人Robert McCutcheon說,許多公司不僅將減少成本,同時還講加快生產和交付的速度,也將其作為增長平臺和有效競爭的途徑。
McCutcheon說:“IoT主要推動來自CEO和董事會,”它已經成為會議室中關于顛覆和競爭的話題。許多討論都是圍繞這一話題。“我們的競爭對手會從技術的角度來做什么? 客戶從技術角度做什么? 我們在這個過程中可能會有哪些顛覆性,我們有什么機會利用和影響市場呢?“
對于IT經理來說,lIoT的浪潮正在顛覆他們的傳統角色。 在實施IIoT技術的公司中,IT不能局限于服務器機房或桌面支持。 相反,IT越來越被視為關鍵的合作伙伴,因為設備和傳感器在車間和現場進行活動。
的確,采用IIoT代表了對系統、流程和知識中心的重新分配。 IT經理和員工以及制造,運營,分銷和供應鏈管理方面的同行必須擺脫困境,實施IIoT技術并獲得收益。 這對某些人來說是不舒服的,特別是要在傳統的孤島之外放棄權力和分享數據。
IIoT效率提升和人才短缺
目前,正在利用IIoT的工業企業往往是為了提高效率??梢院喕鞒毯涂梢赃B接的平臺是IIoT集成的主要目標。 在Georgia Tech制造業物聯網研討會上,研究所工業信息系統中心主任Andrew Dugenske列舉了可能被IIoT解決的一些領域:
資產和庫存管理
容量和性能監測
質量分析
實時提醒
安全和合規
吞吐量監測
倉庫優化
Dugenske認為,公司文化對一個團隊是否實施物聯網有很大的影響。 他表示:“欣賞物聯網好處并愿意投資新技術的公司將實現及時的回報和競爭優勢。” “延遲實施的公司將處于難以克服的不利地位。”
當然,隨著越來越多的公司轉向IIoT,他們將需要越來越多的合格人才來設計,實施和維護基于IIoT的系統的挑戰。 McCutcheon說:“這需要和新的技能,不同于傳統的制造環境。”
公司可以與當地政府和職業培訓中心等外部利益相關者合作,培訓能夠在未來工廠工作的技術人員。 但是McCutcheon警告說,企業也需要克服一個感知的差距。 McCutcheon說:“從歷史上看,制造業不一定是最高科技的環境。” “制造商必須改變這種觀念,我們現在有一些技術上最先進的工作正在出現,所以它也是吸引人才的途徑,而不僅僅是培訓。”
IIoT數據管理的挑戰
IIoT系統產生驚人的數據量。 配備IIoT系統的石油鉆井平臺可在一天內產生高達8TB的數據。 配備IIoT傳感器的運輸設備則更加多樣化,從汽車(每天1 PB的運行數據)到噴氣式飛機(每分鐘生成333GB數據的單個波音737發動機)。 隨著越來越多的公司建立其IIoT基礎架構和更多傳感器上線,數據量將會越來越多。
如何處理所有數據? 如果最終目標是簡化操作,通知管理人員并產生可操作的見解,則數據將需要傳輸,處理,匯總,可視化和存儲。 IT需求非常強大。 配備單個IIoT的建筑物或車輛可能有成千上萬的傳感器和設備通過無線或有線網絡連接發送數據。 數據可以在車間,遠程園區或車輛控制系統上用芯片或專用硬件來處理。 數據還可以使用API或定制軟件掛鉤進行轉換或共享,或者放入存儲器中。
當這樣的系統擴展到整個公司,包括其核心園區以及衛星設施,合作伙伴位置,遠程站點,車隊和員工設備時,顯而易見,IIoT具有很大的數據維度。 這意味著需要大量數據方法來確保數據使用,例如轉向基于云的應用程序和存儲。
企業如果沒有充分利用他們可用的數據,將存在真正的風險。 麥肯錫的報告指出,只有1%的石油鉆機數據將有30,000個傳感器。 這是因為傳感器主要用于檢測問題,而不是優化和預測分析。這浪費了大數據。
還有IIoT安全角度要考慮。 這對于處理數據中心,辦公系統和個人設備的網絡安全的公司而言還是一個未知的領域。 在IIoT環境中,需要更加重視如何在遠遠超出IT傳統范圍的地方保護設備,數據,通信和處理能力。
IIoT硬件,軟件和網絡連接的性質導致了一些意想不到的安全性后果。 許多低成本的設備,如遠程攝像機,路由器甚至DVR都的安全功能有限(包括硬編碼的默認密碼和telnet訪問),或者從來不會更新補丁。 一旦遭到破壞,它們將造成DDoS攻擊和惡意軟件分發等等問題。 一個令人討厭的名為“Mira”的IIoT僵尸網絡已經在全球存在,到今天仍然是一個問題。
整合llot
正如你所期望的,整個企業范圍的IIoT系統的推出非常復雜。 要求包括低成本,強大的傳感器和可與現有系統集成的其他設備。 管理者還必須確定設備如何供電并與數據網絡連接。 事實上,系統架構可能需要進行修改以適應IIoT,并且可能存在顯著的整合挑戰。
佐治亞理工大學的Dugenske表示:“IoT需要的傳感器,帶寬,處理能力和通信能力都在降低。” “但是它并沒有解決一個關鍵問題:使用的具體數據結構和協議是什么?這些巨大的成本驅動因素通常被忽略。
理論上,無論你是處理通用控制器還是特定行業的產品,IIoT標準都可以緩解整合。 公司可以隨時轉向基于現有標準構建的產品,無論它們是全球IT標準(如802.11ac)還是為工業用途明確開發的產品,例如用于電表的IEEE標準1377-2012。
這也推動了聯盟的組建,促進新標準的制定。 它們包括工業互聯網聯盟,其促進能源,醫療衛生,制造業,交通運輸和智能城市的通用架構,互操作性和開放標準。
目前還不清楚哪個標準將占據主導地位,但這是一個對IIoT有重大影響的問題,估計到2020年,LPWAN將達到3.45億次(約占總數的26%)。不確定性導致潛在的整合問題, 并鼓勵一些工業企業采取“等待觀望”,然后再對某一產品線或技術標準進行下注。
llot的未來
工業仍處于由llot,大數據和其他新興技術驅動的技術轉型的大浪潮的早期階段。 這不是炒作,而是影響到幾乎全球經濟每一個部門的軟件,硬件,網絡和系統的進步的必然后果。
一些公司已經在利用IIoT來提高生產力并開發新的產品和服務。 隨著越來越多的先進傳感器,處理能力和數據存儲的價格不斷下降,主流工業企業及其競爭對手將會轉向IIoT以保持競爭力,并尋找新的增長機會。
然而仍然存在嚴重的障礙。 對安全性,人員配置和互操作性的擔憂可能會使一些工業公司陷入困境。 其他人可能對利益,成本和投資回報有疑問。 某些技術仍處于發展的早期階段,這是標準或技術和物理限制(如電池)的不確定性所阻礙。
將新技術引入車間或裝配線,進入車輛維護艙以及遠程站點也是一個挑戰。 現代工業設備是復雜和強大的,但其中大部分還沒有連接到IP網絡。 此外,還有一些類型的工業機械通常在很少人知道的的垂直領域有非常專業的用途,這些機械設備在未來幾年可能不會具備llot能力。 更換或改裝是可能的, 事實上,隨著轉型的速度加快,這將是必須的。 但對于今天的業務或IT經理來說,那天可能看起來很遙遠。 在2015年的制造商調查中,近一半的人表示,他們沒有沒有計劃使用智能傳感器的數據來改進制造和運營。
一些人表示謹慎,其他人則看到一個巨大的機會。 前瞻性工業公司以及能源,交通運輸和制造業的創業公司正在對IIoT和大數據進行大量投資。 這些公司希望為未來做好準備,使用IIoT獲得重大競爭優勢或開發新產品和服務。
想象一個傳感器,系統,數據甚至機器人和人工智能無處不在的世界。 裝配線,供應鏈和遠程站點將主要由自主設備和算法運行,減少延誤,同時增加工人的安全。 道路上和空中的自駕車將能夠與他們正在運輸的托盤“交談”,以更好地監控其內容并協調交付。 這不是科幻小說,通過lloT這一切都是可能的。
騰股創投是一家由前華為資深人士成立的早期風險投資公司。投資方向包括5G、云計算、SaaS、大數據、物聯網、人工智能、機器人。投資階段天使、Pre-A、A。聯系郵箱:[email protected]