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工业物联网六大智能业务应用开启【新资讯】

发布时间:2019-10-17 17:23:13 阅读: 来源:拉马厂家

根据工业和信息化部数据统计,2014年我国整个物联网产业的销售收入达到6000亿元以上。近几年来我国物联网产业发展的综合增长率达到了30%以上,充分体现了其强劲的发展势头。

目前,我国物联网产业发展与全球同处于起步阶段,初步具备了技术、产业和应用基础,呈现出良好的发展态势。根据工业和信息化部数据统计,2014年我国整个物联网产业的销售收入达到6000亿元以上。近几年来我国物联网产业发展的综合增长率达到了30%以上,充分体现了其强劲的发展势头。

同时,物联网相关政策的出台,有力地推动了工业物联网的快速发展。随着工业4.0战略在全球范围的推进,智能工业逐渐变成各国的焦点。在鼓励节能减排和绿色环保的大背景下,2009年我国提出基于物联网的“感知中国”命题,2012年工信部发布《物联网“十二五”发展规划》,在2015年中国版“工业4.0”规划《中国制造2025》正式出台。由此可见,一系列政策理念的推出,对于营造良好的工业物联网发展环境起到了积极作用。

事实上,随着整个物联网生态环境的成熟,工业物联网的应用需求开始增强,我国工业物联网的发展也开始从政府主导向应用需求转变。就发展现状而言,我国工业物联网与发达国家仍存在差距,既要解决最基础的设计制造能力问题,又要解决智能化的问题。因此,国内企业还需要从一些基础设施的升级开始做起,推进我国工业物联网的整体发展。

工业物联网前景可期

2015年5月,经国务院总理李克强签批,国务院发布了《中国制造2025》,这是一项全面推进实施制造强国的战略规划,是中国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。

随着《中国制造2025》战略规划的实施,工业化与信息化的深度融合,企业内部及企业间生产控制系统和生产管理系统互联互通的需求剧增,通过接入网络进而达到提质增效的需求更为强烈,工业物联网应运而生。

工业物联网是工业系统与互联网,以及高级计算、分析、传感技术的高度融合,也是工业生产加工过程与物联网技术的高度融合。它将工业生产系统、工业监控系统、工业管理系统、物资运输系统、消费反馈信息系统等融为一体,通过数据中心的智能处理结果,从而提高工业生产效率,提高产品质量和用户满意度,使工业生产更快速、更安全、更清洁、更经济。

工业物联网的建设要与安全并行,探讨工业物联网安全防护之道,首先要明辨工业物联网与其他物联网之间存在的差异。首先,二者在安全防护的主要需求上存在的本质差异。工业物联网系统与许多其他物联网行业的主要区别是:

(1)在工业物联网系统中涉及的工业生产设备,对系统响应的实时性要求高。无论感知数据的上传,还是控制指令的下发,都需要在很短的时间内完成,这就给安全防护技术的实施带来了挑战。

(2)控制系统中的主机设备系统老旧,更新困难。在生产过程中,很难对一个控制系统进行维护和软件更新,包括对操作系统和安全防护软件的更新,以及硬件设备的添加,因此许多防护措施只能通过旁路方式进行。尽管这种方式可对一些非正常数据提供报警,对攻击行为实施隔离等措施还需辅以其他方案。

其次,针对物联网系统,特别是工业物联网系统发起的入侵攻击,与传统信息系统有着明显的区别。传统信息系统的入侵攻击,其攻击目标就是被入侵的主机系统,其表现行为从早期的破坏主机系统,到后来的获取主机系统信息,逐步到后来将主机系统变为攻击其他主机系统的僵尸节点。但工业物联网系统的入侵攻击,其攻击目标一般不是被入侵的主机系统。攻击者一般会通过入侵的主机系统,非法控制该主机系统所能控制的受控设备以达成既定攻击任务,而这些受控设备可能根本不具有智能判断能力。

工业物联网四大特点

近年来,全球掀起以工业物联网为核心的第四次工业革命,智能工厂、智能制造等话题引起了人们的广泛热议。随着工业与互联网的全面深度结合,工业物联网将会向世人展示出美好的未来蓝图。于大多数人而言,工业物联网仍是一个全新的概念,工业物联网实则是工业自动化与工业信息化融合并发展到一定阶段的新兴产物。目前,工业物联网已经突破了局域网的限制,把生产、管理和营销三者相结合,激发机器和人在生产中的内在潜能,从而提高企业的生产效率。

总的来说,工业物联网可以概括为以下四个特点。其一是全面感知。工业物联网是利用了射频识别技术、传感器、二维码等技术随时获取产品从生产过程直到销售到终端用户使用的各个阶段信息数据。传统的工业自动化系统信息采集,只存在于生产质检阶段,企业信息化系统并不太关注具体生产过程。

其二为互联传输。工业物联网是需将专用网络和互联网相连的方式,实时将设备信息准确无误的传递出去。它对网络极强的依赖性,且要比传统工业自动化信息化系统都更注重数据交互。

其三,智能处理。工业物联网是利用云计算、云存储、模糊识别及神经网络等智能计算的技术,对数据和信息进行分析并处理,结合大数据,深挖数据的价值。

最后一点是自组织与自维护。一个功能完善的工业物联网系统应具有自组织与自维护的功能。其每个节点都要为整个系统提供自身处理获得的信息及决策数据,一旦某个节点失效或数据发生异常或变化时,那么整个系统将会自动根据逻辑关系来做出相应的调整,整个系统是要全方位互相连通的。

工业物联网安全发展的再思考

互联网是20世纪人类最伟大的发明之一,与彼此雀跃期待不同之处,是今时今日对于互联网我们有了更为深刻全面的认知,这份认知中既有对互联网与更多垂直行业碰撞融合进而带来创新变革的希冀,更有同心同向肩扛搭建中国与世界互联互通的国际平台和国际互联网共享共治的中国平台的责任,砥砺前行的决心与赤诚。

工业物联网应用与发展亦如是。在通过工业物联网深度应用获得潜在效益的同时,工业物联网应用相关参与者也要做好安全管理。互联网的发展一日千里,建立在互联网之上的工业物联网技术早已有之,在网络化、智能化的趋势之下,工业物联网快速向着规模化的应用方向发展。而工业物联网安全体系的构建,是实现工业物联网健康发展美好愿景的重要前提。

工业物联网蕴含万亿市场,体量之大,安全厂商、运营商、科研机构或院校各自为战,无法真正意义上全面推动其发展。在这一过程中,监管部门、安全厂商、运营者和科研机构或院校都是参与其中的重要角色,将各方力量汇集形成强大合力,各司其职共促工业物联网安全管理与体系建设。

对于监管机构,鼓励产业化、鼓励创新、鼓励教育人才培养,强化链接上下游企业、整合产学研相关机构,共同推动行业创新与发展,推动相关国家标准和行业标准制定工作。

安全厂商是工业物联网安全防护创新的主体,这其中既包含通过技术创新完善产品设计、产品功能和产品体系,也需打破网络安全防护固有的思维模式,不断丰富防护手段和解决方案,最大化强化自身产品和解决方案的防御能力和实用性。

对于运营商,要竖立网络安全意识,与安全厂商协作管理系统安全。对于新装系统,应实现结构安全同步建设;对于再装系统,应进行结构安全改造;对于因条件限制无法进行改造的,应建立安全性补偿机制。同时,建立健全网络安全监督机制,落实相关责任。

最后,是专业人才培养机制的建立。工业物联网的潜在影响力,几乎横扫大多数涉及国计民生的重要行业和重要领域。可以预见,在工业物联网发展和规模化的应用过程中,对于专业人才的需求十分迫切。从工控网络安全发展人才需求引申看来,工业物联网安全专业人才不仅仅局限于传统的信息安全或电气自动化专业人才,更大程度上需要具备跨行业、跨领域知识储备的专业人才。

工业物联网应用六种案例

迄今为止,制造作业一直将主要精力集中在优化实物资产上。它们着眼于改进垃圾处理能力、改善其供应链和实现工厂车间的精益运营。这些努力和考量主要是集中在成本上,旨在削减采购成本、加工成本和执行成本,创造更高效的库存级别。

然而今天的制造业,处处都离不开数据——如整个公司的企业资源计划系统(ERP)、产品生命周期管理系统(PLM)、制造执行系统(MES)、供应商关系管理系统(SRM)、机械工具、电子表格、文件和文件夹。企业外围也离不开数据,它贯穿供给侧和销售侧的合作价值链。合理的工业物联网战略目标是打破组织、程序、数据和系统的筒仓效应,自动收集运营数据。如果企业能够对其数据进行广泛深入和智能的分析利用,那么它们将会取得巨大的运营红利。

少数大胆的制造商正在进行实验测试,它们部署了一组充分利用大数据、自动化和物联网的技术来创造工业物联网(IIoT),用以改善员工健康与安全、降低财务风险,并创造巨大的商业价值。下面列举了制造商将工业物联网推向智能业务应用的六种案例:

1.迅速核算成本:在许多行业,制造功能被当做产品管理小组或销售团队的内部供应者,因而必须在投标期间和商业开发周期内提供成本估算。严峻的市场形势要求对特殊设备的参考价格进行迅速的成本核算,这种迅速的转变往往成为企业能否取得大订单的决定性因素。包括命中率、顾客偏好、内存需求、以往的投标记录、执行过的项目和产品界定在内的历史数据必须组合起来形成一种工业物联网战略,从而告知投标反馈结果、减少生产周期并提升投标质量。

2.不合格报告(NCR)分析:制造机构经常收集出现在工厂车间的不合格事件有关数据点。当产品、过程或程序不符合设置的标准时,不合格报告就生成了。它也可以反映重大缺陷。不合格报告通常被用来作为一种尽可能减少失误,阻止瑕疵产品和设备流向消费者的工具。工业物联网技术能够有助于分析不合格报告数据,找出不合格报告之间的关系并对未来的不合格情况进行预测。

3.厂级负荷优化:企业销售与运作计划(S&OP)进程是制造企业的核心。它们不仅能够使管理保持对商业的控制,还能创造出一种整合战略业务计划和战术日常操作的指挥和控制系统。企业销售与运作计划能够指导朝向长期商业目标的日常操作和月度计划并能使制造商、供应商和消费者保持一致。根据产品的生命周期,企业销售与运作计划进程能够明确负荷预测,这有助于企业决定在哪个车间制造产品—从而为厂级负荷奠定了基础。该决定对运营绩效和财务绩效很有意义。历史负荷、行业排放量、执行的项目、范围变更和消费者行为都是能够优化厂级负荷的数据点。为了了解和平衡负荷优化权衡,这需要工业物联网战略。

4.车间作业改进:制造商们对添加在机器上用于预防性维护和状态监测的低成本传感器的使用逐渐开始感兴趣。一些制造商们发现无线连接和大数据处理工具能够使实际绩效数据收集和设备健康监控更便宜且更容易。例如,关键的机械工具必须要在一定的温度和摆阵幅度内运营。传感器能够在工具偏离这些规定的参数时进行有效检测并发出警告,从而有助于预防机械故障。当关键设备失灵时,操作将会停滞并延误准时交货,这会导致项目延期并使成本上升。工业物联网方案中的大数据能够帮助改善设备综合效率(OEE)、减少设备故障并提供主动维护以减少或消除停工时间。

5.供应商和供应链:获取实时的供应链信息有助于在问题发生之前就能鉴别出来,减少存货并降低资本需求。工业物联网能够有助于制造商更好地理解这一信息。通过将工厂和供应商连接起来,涉及供应链的各方能够追踪相互之间的依存关系、物流和制造周期。工业物联网系统可以进行位置跟踪、库存远程监控并报告穿过供应链的零件和产品。它们还可以收集配送信息并将其反馈到企业资源计划、产品生命管理周期和其它系统之中。

6.健康、安全和环境:用于健康、安全和环境的关键绩效指标(KPIs)包括日常运营期间的伤残率和致病率等数据、短期和长期缺席情况、虚惊事件、汽车事故和财产损害或丢失。这些测量值通常储存在无数的系统、电子表格和邮箱之中,而且仅在管理评审或审计期间偶有提及。滞后的指标不再有任何的关联价值,而公司也往往很少进行彻底的原因分析。一个界限清楚的工业互联网和分析学战略将有助于解决健康安全和环境问题。

尽管企业可能都能普遍意识到了它们的碳排放,但是却经常错过划算的测量系统和建模/绩效管理工具来优化能源和热量。

使用工业物联网和自动化来监测空调体系和电力网络等环境控制能缩减成本,因为它们帮助公司更好地了解适用节约的模型运算并避免尖峰需求收费。将天气数据和预测建模整合在一起也有助于减少能源成本和计划的能源使用,这是制造成本的一个大的组成部分。

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