 重新定义工业物联网 在2019年，我们不再在争论工业物联网（或工业4.0）是否会发生。相反，我们正在研究随着制造业日益数字化将采取何种形式实现 - 主要是为了获得与生产优化相关的收益并降低维护成本。虽然这些好处可能听起来很平凡，但它们推动了对工业物联网基础设施的实际投资，因为收益是如此可衡量并且能立竿见影。 据IDC称，“2018年预计将在物联网解决方案上花费最多的行业是制造业（1890亿美元），运输业（850亿美元）和公用事业（730亿美元）。”所有这些都是物联网的工业应用。事实上，正如IDC所说，“2018年消费者物联网支出将达到620亿美元，成为第四大行业。”  重新定义工业物联网 制造过程中有大量数据可用于实现非常重要的目标 - 预测故障，优化设备寿命，获得新的收入流，甚至优化生产流程以更好地满足市场需求。任何工业网络的第一项工作是促进这些数据的收集；在本地，实时数据处理和长期离线数据存储之间实现适当平衡，最后采取有效措施优化工业处理。 实际上，很多时候需要在本地实时处理数据，这推动了对不同类型的边缘计算设备的需求。正如麦肯锡在最近的一篇文章中写道的那样，“计算能力从云端走向边缘 - 正在开辟一个新的领域：边缘计算。”  工业物联网中的带宽和延时管理 本文认为，将处理转移到网络边缘的需求和不断增加的能力创造了一种不同类型的工业物联网网络 - 这种网络可能没有严格的层次结构，并且将在无数边缘设备的形式中展示各种连接和处理选项。 工业物联网：在边缘在工业世界中，数据处理向边缘转移。让我们举几个例子来说明这一点： 我们现在拥有可以精确测量和记录局部温度的传感器，而不是传统上在温度超过某个阈值时跳闸的温度传感器。传感器可以将一系列运行的温度数据点与设定的红线进行比较，以确定被测设备何时可能开始出现磨损迹象。如果机器在预设限制内运行，这样的传感器可能永远不会与中央控制系统通信。但它也可以根据需要标记预防性维护。  基于云的架构 振动传感器可以连续记录伺服电机的振动。通过对振动数据进行局部快速傅立叶变换（FFT）分析并比较主要振动频率，它只能在振动频率超出规格时标记并启动控制器。 Enterprise IOT Insights杂志解释了这方面的现实例子。在本案例研究中，他们描述了英特尔如何决定在其半导体生产设施中监控其风扇过滤器单元（FFU）的运行状况。 FFU过滤和清洁工业机器内的空气。他们在工厂到处都是。英特尔放置的加速度计在每个FFU的顶部，以测量在所述风扇的功能变化和做了所有的处理在一个本地网关如下图所示。只有摘要数据和报告被送到cloud（云中）  监控风扇过滤器单元的健康状况 工业物联网：一种不同的模式在传统的物联网模型中，传感器/硬件位于底部。他们的工作是收集数据并通过内置的网络连接，将堆栈中的数据发送到物联网服务器/平台。数据分析，数据可视化和应用程序开发发生在收集的数据上。然后管理层使用该分析的结果来确定正确的行动方案。这可以是预定的机器维护，生产过程优化或其他。这种非常分层的网络结构如下图所示。  传统的分层物联网模型 事实上，工业中的大多数网络都不是这样的。首先，在每个传感器中放置5G无线电或Wi-Fi网络中是没有意义的，尤其是那些在煤矿，水下或热的振动伺服电机旁等恶劣条件下运行的传感器。 其次，传感器正在采集的大多数瞬时数据只具有实时值。检测危险的人体存在的接近检测器需要关闭电机（STO）或使其达到安全速度（SLS）。这些数据不需要在堆栈中进行管理决策。 最后，在某些情况下，例如，通过网络发送逐秒振动数据是浪费带宽。汇总报告（关于FFT分析）可能与下线分析相关。现实生活中的工业物联网网络更接近在下图中。  现实生活中的工业物联网网络示例 大部分数据处理是在本地完成的，甚至可以使用边缘服务器分析多个传感器数据。连接并不总是通过TCP / IP网络连接，而是使用传统的坚固工业网络。这些可以是工业现场总线，RS-485，BACNet或其他一些工业标准。通常，摘要数据从边缘服务器放置在网络上。然后将这些数据存储在IoT服务器上进行分析和可视化，并为其开发不同的应用程序。代表性的工厂网络如下图所示。  工厂网络示例 结论边缘处理在各种工业物联网应用中将变得非常重要。将用于边缘处理的系统必须具有小外形尺寸和低功耗特性。但除此之外，他们可以有很大的不同。过程工业中的敏感温度测量装置将与智能建筑中的占用检测器不同，智能建筑本身将与用于实现精确农业的传感器不同。 不同边缘设备的开发将由该领域专家的不同公司完成。随着边缘设备的激增，工业物联网的架构将从普遍推广的架构发生变化。产生的大量价值将从云设备制造商流向特定应用的边缘设备专家公司。 （完） |
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