【工业物联网】2018工业物联网产业发展及投资价值榜单
如何实施工业物联网？
控制工程网
传统的制造企业需要有效的途径来启动工业物联网（IIoT）的应用。本文将介绍一些刚开始实施工业物联网的方法，包括适当的工艺、设备、系统、运营专家以及工业自动化和控制。
现在，全世界范围的制造企业似乎都对部署工业物联网（IIoT）表现出热情，这是一项以数据分析为重点的数字化革命，旨在提高生产效率、运营可靠性以及供应链绩效。要想在转型升级的变革中获得成功，制造企业应该制定一个灵活的IIoT框架，以实现跨领域和专业的安全协作，改变工作流程，提高信息共享和功能团队之间的合作，并利用外部专家和知识供应商，来补充内部资源的不足。
资产、工艺和连接性
几乎所有的工业设施都受益于工业互联网的出现。一方面，运营分布广泛的资产往往限制了本地化专家在管理数据连接性和聚合方面的作用。另一方面，根深蒂固的传统工作流程限制了很多工业设施功能，并无助于提高绩效和盈利能力。
设备健康是所有企业运营都需要考虑的一个重要问题。如果某设备故障，通常情况下，没有可用的逻辑方法来分析发生了什么，因为没有足够的有用信息，或者是负责人直到故障出现后数小时或数天后才能对其进行分析。
很多工厂设施都受制于缺乏对业务实施性能的可视化监控，这并不鲜见。在工厂内，需要更先进的技术来收集、存储相关数据，并将这些信息可视化，以获取有价值的信息，从而可预测和识别事件与改进的机会。
将IIoT纳入考察范围
现在，制造商和其它工业企业正在思索着，下一步如何在单一现场或整个企业范围内的运营活动中更有效地管理和探索数据。成功的企业运营需要在正确的时间、利用正确的信息来制定正确的决定。
越来越多的公司正在寻求推动工业物联网发展的方法。使用机器学习、大数据和自动化技术，建立一个“系统中的系统”，可以准确的获取、分析和传输数据，他们希望在整个供应链中获得更高的效率、可持续性和更好的质量控制。
IIoT是性能和运营领域内的下一个重大进展，采用先进的计算、智能传感器、移动应用、基于云计算的平台、企业数字化等现有技术，来帮助数据转化为可操作的知识。
成功实施IIoT的关键因素包括：
智能和安全协作；
预测分析；
数据管理和现场控制；
智能和互连的资产和设备。
有效的IIoT策略依赖于从多个不同的系统整合云中的数据，例如应用更高级别的分析和利用通常远离工厂现场的专家。预测性分析解决方案可以将工作过程从人工和被动转化为自动和主动，从而有助于避免计划外停机，改善性能和安全性。它们使企业能够更密切地关注工厂、偏远地区、分包商和供应商设施中正在发生的一切，以及世界上任何地方的货物。
开发有效的IIoT框架
要想从IIoT中获取最大价值，需要考虑一些关键因素。它的真正力量来自于收集汇总数据，然后将这些数据与应用整合起来，并充分消化和处理这些信息。与在控制系统中部署这些应用程序不同的是，将其部署在云端，可以彻底消除工厂的维护要求，而且从各个现场获得数据可以在这些应用中得以应用。典型应用程序为云端数据增加了附加值，包括先进过程控制（APC）监测、状态监测（CBM）、企业历史数据、移动性解决方案和调度等。
工业组织应该使用开放集成的通信技术，比如OPC统一架构（UA），整合来自于不同数据源的数据。开放式架构可为现有的通信协议提供支持，因此可以以一种安全的方式将已安装的设备集成到工业物联网架构中。接下来，可将数据从工厂传输到企业，并应用智能分析来提取有用的信息。非常重要的一点是应用专业知识来理解数据，平衡内部专业知识、远程技术专家和第三方知识供应商。
有了大量、更可靠的数据，公司就可以在云端应用和开发更先进的分析，并将这些分析模型应用到边缘设备上去，从而按需获得更详细的信息和数据，以便满足对单站点或全企业范围内运营的各项需求，充分利用更广泛的数据专家团队来进行监测和分析。
IIoT的协作与实施
工业物联网真正的希望不是“物”，而是与运营互动的人。那些认为首先应该连接人，然后才是物的企业，将能获得很好的定位，以优化其工厂的业务。
工业物联网实施成功的关键是以不同方式运营的能力，这就意味着需要获取支持新角色、职责和工作流程所必须的工具。
如果工业物联网计划不包括职能部门协同方式的转变，那么它可能需要反思。在复杂的工业现场构建内部专家，将变得越来越难。随着成熟市场正面临着婴儿潮一代退休所造成的知识断层，最好的运营将是那些懂得何时在内部开发技能、何时利用外部资源来推动业务成果的运营。
通过工业物联网提高运营效能的另一个重要方法是与第三方专家合作。当今的技术使得它可以安全地挖掘云端合作伙伴的整个生态系统领域的专业知识，而其它组织如过程授权商和原始设备制造商（OEM）可以帮助解决具体问题。这种方法也可以扩展到其全球的内部资源。
OEM厂商的知识和经验与过程授权商对设备和运营可靠性有巨大的影响。IIoT不仅仅是监测；它还能获取技术专家的诊断知识，并将其嵌入到终端应用程序中，从而可以实现预测、预防故障的发生。
一文读懂工业物联网如何助力工业4.0
协成智慧无线
物联网、大数据、云计算等信息技术给工业生产带来了新的机遇，传统产业面临变革，如何利用新兴技术提升生效率，降低制造成本是当前企业考虑的重中之重。德国提的工业4.0概念已在全球范围掀起了一波热潮，美国也提出工业互联网，代表着工业自动化的新方向，利用物联网将生产现场所有设备连接起来，通过云计算来储存和分析数据，以进一步挖掘出海量数据背后的巨大价值。
工业4.0依赖于成熟的自动化系统，在自动化生产线本来就遍布着各种传感器设备，只要把这些设备连接上网，就可以轻松实现数据采集。数据分析是实利价值转换的关键，这里通常需要用到一些算法模型，目前一些通用工业物联网云平台在细分行业都是缺乏经验和准备的。因此，越来越多的自动化厂商考虑针对工业生产领域设计适用的工业物联网平台。
在工业生产领域，由于复杂的工艺和生产流程，使得在管理和运营上有别于其它行业。在工业生产执行设备联网、数据分析，必需对生产工艺有充分的认识。所以这一点，对于自动化厂商来说是十分有利的，通用电气曾经说过，未来的工业公司都会成为软件公司。运行技术（OT）和信息技术（IT）的融合是未来工业的趋势，如何结合好这两项技术，是智能制造发展的关键。
由于工业生产过程还要求实时性，因此边缘分析将会是一个新的趋势，目前有些自动化厂已经推出了边缘计算设备
随着物联网在工业领域的普及应用，也将激活了工业传感器、工业通信和软件平台产品的市场。在19届工博会上，吸引了来自全球各地的自动化厂商前来参展，此次展会除了展示机器人、自动化、传感器等一些产品和方案外，更多的趋势是工业物联网产品及工业4.0解决方案，自动化企业已将工业物联网视为未来发展的重点方向。
目前，相对于NB-IoT，LoRa是当前最成熟、稳定的窄带物联网通讯技术，其自由组网的私有网络远优于运营商持续不断收费的NB网络，且LoRa一次组网终身不需缴费。但是应用LoRa进行物联网通讯开发难度大、周期长、进入门槛高。据了解，为降低物联网行业创业者进入门槛，协成智慧提供了一整套成熟LoRaWAN源代码+LoRa Gateway网关定制方案，极大缩减了创业者在物联网链路调通上所耗费的半年周期与巨额开发代价，便于快速切入物联网具体应用，打造属于自己的独立物联网运营品牌。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
长按上方二维码关注微信公众号： AI-CPS，更多信息回复：
新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。
官方网站：AI-CPS.NET
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