據(jù)推算，當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)在制造業(yè)行業(yè)滲透達10%，生產(chǎn)領(lǐng)域年收益提升最高可達278億元[1]。物聯(lián)網(wǎng)作為新一代創(chuàng)新技術(shù)，在工業(yè)領(lǐng)域蘊藏著巨大的潛能。而另一方面，雖然現(xiàn)在一個工廠平均每天可以產(chǎn)生1TB數(shù)據(jù)[2]，其中真正被評估和使用的數(shù)據(jù)卻不足1%[3]。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的理想和現(xiàn)實之間的一大障礙，是數(shù)據(jù)的困境。
工業(yè)數(shù)據(jù)的難點
物聯(lián)網(wǎng)是一套復(fù)雜的技術(shù)組合，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可分為感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺層及應(yīng)用層。與此對應(yīng)的數(shù)據(jù)流向是：感知層產(chǎn)生、采集數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)層運輸?shù)狡脚_中心；平臺層的主要作用是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)完成數(shù)據(jù)分析；最終，數(shù)據(jù)反哺物聯(lián)網(wǎng)的場景應(yīng)用，賦能千行百業(yè)。從數(shù)據(jù)的流動應(yīng)用路徑可以看出，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)通信和數(shù)據(jù)分析，是物聯(lián)網(wǎng)價值鏈條里的重要環(huán)節(jié)。
由于工業(yè)企業(yè)具有業(yè)務(wù)傳統(tǒng)、設(shè)備復(fù)雜、作業(yè)環(huán)節(jié)多、工廠規(guī)模大等特點，建設(shè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)面臨著很多實際困難：
在數(shù)據(jù)采集方面，面對大量不同種類、不同品牌的工業(yè)設(shè)備時，設(shè)備數(shù)據(jù)協(xié)議的適配和兼容是難點。特別是工業(yè)領(lǐng)域存在大量傳統(tǒng)的資產(chǎn)，機器和設(shè)備，即棕色地帶項目，彼此之間無法互聯(lián)互通或者尚未與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)兼容，從而在整個系統(tǒng)中會形成大量的數(shù)據(jù)孤島。
數(shù)據(jù)傳輸方面，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接量和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量級呈爆發(fā)式增長，當(dāng)數(shù)據(jù)量過大，平臺層無法及時處理時，會增大設(shè)備故障概率從而出現(xiàn)安全漏洞。
數(shù)據(jù)分析方面，當(dāng)前許多工業(yè)企業(yè)具備工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基本知識，但缺乏獨立運用的專業(yè)知識，無法對收集的數(shù)據(jù)進行邏輯關(guān)聯(lián)和評估，很難產(chǎn)生深度的行業(yè)應(yīng)用。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)輕松入門
釋放物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，需要整合技術(shù)與行業(yè)經(jīng)驗的解決方案提供者。
魏德米勒作為推進工業(yè)自動化及物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的專家，憑借其工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案，幫助企業(yè)輕松獲取、了解和使用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價值的躍遷。
數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，可以聯(lián)接至多種控制器和機器的接口，可靠地獲取綠色地帶和棕色地帶應(yīng)用中有價值的數(shù)據(jù)和信息。
數(shù)據(jù)預(yù)處理環(huán)節(jié)，使用物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù)在本地預(yù)處理數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)流和成本，同時在現(xiàn)場形成初步見解。
數(shù)據(jù)通信環(huán)節(jié)，通過網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)可靠地傳輸數(shù)據(jù)，為IT系統(tǒng)提供來自設(shè)備的有價值信息。
數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，通過云端平臺針對特定應(yīng)用實現(xiàn)獨立于平臺的個性化服務(wù)，從基于人工智能的數(shù)據(jù)中獲取大量的附加價值。
當(dāng)然，數(shù)據(jù)只是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步。針對工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，魏德米勒還推出《數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路——基于數(shù)據(jù)分析的預(yù)測性維護》、《工業(yè)設(shè)備大數(shù)據(jù)分析》白皮書，為工廠自動化升級助一臂之力。
數(shù)字化僅僅是一個開始，
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參考文獻：
[1] 艾瑞咨詢《2021年中國物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)研究報告》
[2] [3] Smart Factory + Industry 4.0: How Microsoft technology is bringing major changes to manufacturing
