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工業物聯網發展幾大階段,你在哪個位置?

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-12-22 11:52:33 本文摘自:億歐

近幾年,工業物聯網發展的如火如荼,各種服務商、集成商如雨后春筍不斷涌現,逐鹿市場。但工業物聯網在工業制造中部署落地的情況卻不容樂觀,那么,發展工業物聯網,難度究竟在哪里?或者說哪些能力才是工業物聯網廠商們的核心競爭力?

我們將工業物聯網的技術應用分為以下七層:

層級L1、C1: 設備聯網,數據采集

隨著工業物聯網的快速發展,很多傳統的工業制造企業將目光轉向了設備數據,要實現智慧管理、數據處理,第一步需要拿到設備數據。那么對于工業設備來說,數據采集很難么?設備生產廠家自己不能做?當然不是。

其實工業設備數據采集,就是做一個硬件終端,與設備交互,只要弄明白交互的物理接口、交互協議、數據類型等,這個事情就不難。但擁有協議的設備廠家,為何自身沒做數據采集,而是通過第三方來獲取數據,其中的難點不在數據采集本身,因為工業設備的數據具有海量且無序的特點。

除了數據采集,還要對數據進行存儲、分類、處理等等,這些都是廠家需要面臨和解決的問題。中國制造業現狀決定數據采集將是非常大的市場需求,正催生了大量的硬件制造商、數據采集集成商等提供基礎數據互通能力的服務企業。

層級L2、C2:數據接收,數據存儲,云平臺

云平臺很難嗎?設備生產廠家自己做不了,其他軟件公司不能做嗎?MQTT就是物聯網了嗎?

當然是否定的。

云平臺的難度當然比做一個數據采集終端要難一些,但云平臺歸根到底,還是一個解決終端規模接入處理能力,如何解決大規模并發的數據存儲問題,這也是一個純粹的技術問題,即便設備廠家做不了,還是有很多物聯網公司能去做這件事,例如阿里云、華為云、匯川等企業。看中的正是它們的云部署能力和雄厚的實力,對于云中部署的數據有比較高的保障,這是一般的企業想做也沒有能力做好的。

層級L3、C3:數據處理

云平臺雖然解決了數據接收和存儲需求,但業內人都知道,這是非常復雜的時序數據存儲。數據被保存到云平臺后,該怎么處理?這件事情是想著簡單,實際部署卻有一定難度。

所謂數據處理,就是把數據進行高度的抽象,并進行必要的處理,讓這些數據更加有序的保存,高效的檢索,便于后續的數據應用、統計、分析計算。

數據處理這個環節,事實上很容易被忽略,絕大多數物聯網服務商并不明白數據處理是怎么回事,更不知道如何去做好數據處理,只能把采集到保存過程中的數據直接應用,這就帶來一系列問題:

面臨大量數據,只能展現零散的數據,而無法準確判斷數據關聯關系,且無法輔助決策等等。到了這一層,各類物聯網企業的實力差距就已經明顯體現出來,能夠有效處理數據的企業往往能夠更快速的切入行業,為客戶提供數據價值。

層級L4、C4:數據分析,分析結果應用

物聯網平臺開始走向平民化,非IT的專業人士可以輕松上手工業APP應用,對于絕大多數企業也無多大難度。

數據分析對工業物聯網來說,兩個方面:

A分析數據,形成分析結果,這是數據分析必須要做的一個基礎的事情。

B合理應用分析結果。

現階段的工業物聯網企業,普遍還處在第一個“分析數據”,極少數開始做第二個。

分析是手段,而非目的,分析的目的就是要把分析的結果應用起來。對于智物聯而言,分析的目的即是實現安全生產+節能減排+提高效率。這件事情是一件實實在在的事情,只是吹捧概念、無法真正落地的企業是很難做到預測性維護。智物聯已經實現了設備連接、數據處理、業務應用的綜合使能平臺,可以面向各類工業場景應用,并處理各種設備和數據,目前的工業設備接入量達20萬臺,累積超過10T的工業運行數據。

層次L5、C5:工業物聯網體系化建設

工業物聯網體系化建設,是工業物聯網解決方案提供商最值得自豪的地方,在某種程度上,這也是區別于其他物聯網企業的地方,是企業在市場競爭中真正的軟實力。

在物聯網洪流中,也許做數據采集、云平臺、數據處理、數據分析的人或者企業會很多,但真正形成一個完整體系的卻甚少。思科就是一個行業典范,當他們研制出第一臺網絡路由器的時候,這臺路由器已經是思科體系中的成員了,他們的體系中包括了產品系列、產品線、思科標準、思科統一腳本語言等。

這件事情如果不是一開始做好,后面體系基本上是無法建設和完善的。

層次L6、C6:商業模式

工業物聯網的商業模式,與互聯網模式有很大的不同,一不留神就會陷入困境。

拿智物聯來說,很早便瞄準了—設備生產廠家,我們認為這是一條直接敲開設備數據大門的最佳路徑。

設備廠家普遍的工業物聯網需求,即讓廠家知道他們的客戶都是誰,以及設備位置、設備操作方法、設備運行方式、故障問題、故障處理,了解同一種設備在不同的地方使用所造成的差異、不同的用戶使用習慣對設備運行帶來的不同影響等。毫無疑問,通過物聯網,讓他們把服務從被動變成主動。

不同的企業在出發的時候,或多或少會走彎路,但是最終會走出屬于自己的商業模式,而選擇怎樣的商業模式就決定了在一段時期內企業將如何增長,在市場中占據什么樣的位置。模式本無對錯,但市場會做出適當的選擇。

層級L7、C7:市場營銷,項目落地,知識體系傳遞

這是一個終極環節,也是價值兌現的“最后一公里”。

無論是政策的推動還是市場紅海,工業物聯網的市場營銷已經逐漸成熟,國內也有大量實施項目落地,從工信委的示范項目到廣東省的“上云上平臺”,展現出的是一片欣欣向榮的昌盛景象。

深入一些,就是讓客戶學會如何利用 MIXIOT平臺解決更加復雜的問題,從單體設備到多個設備組成的裝置,到多種裝置構成的生產線、多個產線組成的車間,到整個工廠…….,更深層次的意義,就是 MIXIOT 成為解決問題的標準,而這個標準的創立者是智物聯。

往往,我們不單要告訴客戶你需要什么樣的工業物聯網,同時能夠提供有效的工具和標準的方法。要清楚地知道,廠商不應只著眼于提供各種硬件、軟件、平臺、數據模型,而是要向使用者提供這些硬件、軟件、平臺、數據模型,為自己服務的方法。

關鍵字:發展物聯網工業

本文摘自:億歐

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工業物聯網發展幾大階段,你在哪個位置?

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-12-22 11:52:33 本文摘自:億歐

近幾年,工業物聯網發展的如火如荼,各種服務商、集成商如雨后春筍不斷涌現,逐鹿市場。但工業物聯網在工業制造中部署落地的情況卻不容樂觀,那么,發展工業物聯網,難度究竟在哪里?或者說哪些能力才是工業物聯網廠商們的核心競爭力?

我們將工業物聯網的技術應用分為以下七層:

層級L1、C1: 設備聯網,數據采集

隨著工業物聯網的快速發展,很多傳統的工業制造企業將目光轉向了設備數據,要實現智慧管理、數據處理,第一步需要拿到設備數據。那么對于工業設備來說,數據采集很難么?設備生產廠家自己不能做?當然不是。

其實工業設備數據采集,就是做一個硬件終端,與設備交互,只要弄明白交互的物理接口、交互協議、數據類型等,這個事情就不難。但擁有協議的設備廠家,為何自身沒做數據采集,而是通過第三方來獲取數據,其中的難點不在數據采集本身,因為工業設備的數據具有海量且無序的特點。

除了數據采集,還要對數據進行存儲、分類、處理等等,這些都是廠家需要面臨和解決的問題。中國制造業現狀決定數據采集將是非常大的市場需求,正催生了大量的硬件制造商、數據采集集成商等提供基礎數據互通能力的服務企業。

層級L2、C2:數據接收,數據存儲,云平臺

云平臺很難嗎?設備生產廠家自己做不了,其他軟件公司不能做嗎?MQTT就是物聯網了嗎?

當然是否定的。

云平臺的難度當然比做一個數據采集終端要難一些,但云平臺歸根到底,還是一個解決終端規模接入處理能力,如何解決大規模并發的數據存儲問題,這也是一個純粹的技術問題,即便設備廠家做不了,還是有很多物聯網公司能去做這件事,例如阿里云、華為云、匯川等企業。看中的正是它們的云部署能力和雄厚的實力,對于云中部署的數據有比較高的保障,這是一般的企業想做也沒有能力做好的。

層級L3、C3:數據處理

云平臺雖然解決了數據接收和存儲需求,但業內人都知道,這是非常復雜的時序數據存儲。數據被保存到云平臺后,該怎么處理?這件事情是想著簡單,實際部署卻有一定難度。

所謂數據處理,就是把數據進行高度的抽象,并進行必要的處理,讓這些數據更加有序的保存,高效的檢索,便于后續的數據應用、統計、分析計算。

數據處理這個環節,事實上很容易被忽略,絕大多數物聯網服務商并不明白數據處理是怎么回事,更不知道如何去做好數據處理,只能把采集到保存過程中的數據直接應用,這就帶來一系列問題:

面臨大量數據,只能展現零散的數據,而無法準確判斷數據關聯關系,且無法輔助決策等等。到了這一層,各類物聯網企業的實力差距就已經明顯體現出來,能夠有效處理數據的企業往往能夠更快速的切入行業,為客戶提供數據價值。

層級L4、C4:數據分析,分析結果應用

物聯網平臺開始走向平民化,非IT的專業人士可以輕松上手工業APP應用,對于絕大多數企業也無多大難度。

數據分析對工業物聯網來說,兩個方面:

A分析數據,形成分析結果,這是數據分析必須要做的一個基礎的事情。

B合理應用分析結果。

現階段的工業物聯網企業,普遍還處在第一個“分析數據”,極少數開始做第二個。

分析是手段,而非目的,分析的目的就是要把分析的結果應用起來。對于智物聯而言,分析的目的即是實現安全生產+節能減排+提高效率。這件事情是一件實實在在的事情,只是吹捧概念、無法真正落地的企業是很難做到預測性維護。智物聯已經實現了設備連接、數據處理、業務應用的綜合使能平臺,可以面向各類工業場景應用,并處理各種設備和數據,目前的工業設備接入量達20萬臺,累積超過10T的工業運行數據。

層次L5、C5:工業物聯網體系化建設

工業物聯網體系化建設,是工業物聯網解決方案提供商最值得自豪的地方,在某種程度上,這也是區別于其他物聯網企業的地方,是企業在市場競爭中真正的軟實力。

在物聯網洪流中,也許做數據采集、云平臺、數據處理、數據分析的人或者企業會很多,但真正形成一個完整體系的卻甚少。思科就是一個行業典范,當他們研制出第一臺網絡路由器的時候,這臺路由器已經是思科體系中的成員了,他們的體系中包括了產品系列、產品線、思科標準、思科統一腳本語言等。

這件事情如果不是一開始做好,后面體系基本上是無法建設和完善的。

層次L6、C6:商業模式

工業物聯網的商業模式,與互聯網模式有很大的不同,一不留神就會陷入困境。

拿智物聯來說,很早便瞄準了—設備生產廠家,我們認為這是一條直接敲開設備數據大門的最佳路徑。

設備廠家普遍的工業物聯網需求,即讓廠家知道他們的客戶都是誰,以及設備位置、設備操作方法、設備運行方式、故障問題、故障處理,了解同一種設備在不同的地方使用所造成的差異、不同的用戶使用習慣對設備運行帶來的不同影響等。毫無疑問,通過物聯網,讓他們把服務從被動變成主動。

不同的企業在出發的時候,或多或少會走彎路,但是最終會走出屬于自己的商業模式,而選擇怎樣的商業模式就決定了在一段時期內企業將如何增長,在市場中占據什么樣的位置。模式本無對錯,但市場會做出適當的選擇。

層級L7、C7:市場營銷,項目落地,知識體系傳遞

這是一個終極環節,也是價值兌現的“最后一公里”。

無論是政策的推動還是市場紅海,工業物聯網的市場營銷已經逐漸成熟,國內也有大量實施項目落地,從工信委的示范項目到廣東省的“上云上平臺”,展現出的是一片欣欣向榮的昌盛景象。

深入一些,就是讓客戶學會如何利用 MIXIOT平臺解決更加復雜的問題,從單體設備到多個設備組成的裝置,到多種裝置構成的生產線、多個產線組成的車間,到整個工廠…….,更深層次的意義,就是 MIXIOT 成為解決問題的標準,而這個標準的創立者是智物聯。

往往,我們不單要告訴客戶你需要什么樣的工業物聯網,同時能夠提供有效的工具和標準的方法。要清楚地知道,廠商不應只著眼于提供各種硬件、軟件、平臺、數據模型,而是要向使用者提供這些硬件、軟件、平臺、數據模型,為自己服務的方法。

關鍵字:發展物聯網工業

本文摘自:億歐

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