5G賦能，工業物聯網騰飛
2019-04-30 09:29:51 雷鋒網值得注意的是，面向消費者的領域僅是5G賦能的一部分。5G更大的價值將發揮在并不太受公眾關注的工業領域。事實上，去年12月1日韓國全球首推5G商用服務，三大運營商的第一個5G客戶都是企業。
本期「CBC洞見」特邀寬帶資本副總裁宋鵬飛來談談「工業物聯網」，結合案例為大家分析企業存在的痛點與需求，以及與之契合的5G應用場景。
文章主要圍繞以下話題展開：
工業物聯網應用的四個層級解析
對于普通消費者來說，5G的概念可能就是更高的網速，5G大帶寬帶來的上網體驗提升是最直觀的，用手機可以實時觀看清晰度更高的視頻。
而更低的時延與更高的可靠性對C端用戶帶來的體驗改善，相對來說就小很多，打開網頁的時延從50ms降低到10ms，消費者基本是感知不到差異的。
在工業領域，情況則完全不同。很多年前，工業互聯網的概念就已提出，但直到移動互聯網如此普及的現在，工業領域設備聯網的比例還是很小，聯網設備涉及的應用也都還很淺。主要原因在于，目前互聯網在時延和可靠性方面還達不到要求。
物聯網的邊界
物聯網是一個大而泛的概念，從大的應用領域來說，可以分為消費級物聯網和工業級物聯網。
這兩類對物聯網性能的要求差別很大，消費級物聯網比較大的場景有可穿戴設備、共享經濟、智能家居等，這些場景與消費者的生活息息相關，連接上以GPRS、WiFi和藍牙等方式為主，主要的性能要求是低功耗。
智能家居是最近快速發展的一個領域。一方面是交互領域技術進步帶來語音交互體驗的提升，另一方面是產業鏈上連接模組成本的降低，從而使得以音箱作為入口，連接并控制家庭內部大量的電器成為可行的場景，并產生了像小米IoT、涂鴉、樂鑫等行業內領先的業務或公司。
但在工業物聯網領域，情況并不一樣。工業各垂直領域行業特性迥異 ，知識壁壘很高，而且工業制造流程對可靠性和穩定性要求非常高，目前的運營商網絡還很難滿足工業物聯網對性能方面要求。因此物聯網在工業領域的進展一直比較緩慢，還沒有產生比較成熟的商業模式和相對大體量的公司。
工業物聯網的現狀
工業領域包括眾多垂直行業，比較大的行業有制造業、運輸業、能源、建筑業、采掘業等，每個行業的特性差異巨大，物聯網與每個行業的結合，也都要根據行業自身特性來調整。
如果把物聯網在行業里的應用抽象出來，我們可以總結為四個層次：數據的采集與展示、基礎的數據分析與管理、深度數據分析與應用、工業控制。
這四個層次根據涉及業務流程的深度，由淺入深的總結了工業物聯網目前的應用和價值，越淺層次的應用，涉及到的業務流程越少，通用性會比較強，應用領域越廣。
1、數據采集與展示
主要是將工業設備傳感器上采集到的數據信息傳輸到云平臺，并用可視化的方式將數據呈現出來。
現在的大部分工業設備，例如數控機床、風力發電機、工業車輛等，自身就帶有大量傳感器，并提供集中的數據接口，只有一小部分老舊設備，或者有特殊的數據需求場景，需要單獨加裝傳感器和數據采集裝置。
在數據傳輸方面，廠房內的設備，環境比較復雜，一般會使用網線將機床設備連接到集中的數據處理裝置上，再通過4G或者固網連接到云平臺；廠房外的設備，比如工業車輛，則通過內置4G通信模塊的終端來完成數據采集和傳輸。
數據采集業務的難點在于，面對大量不同種類的品牌的工業設備時，設備數據協議的適配和兼容。最后的數據可視化，是客戶比較核心的需求，可以通過統一的平臺監控在網設備的狀態，便于及時了解設備異常信息，提高管理人員效率。
2、 基礎的數據分析與管理
基于云平臺采集到的設備數據，進行基本的數據分析，并產生一些SaaS應用，比如設備性能指標異常的告警、故障代碼查詢、故障原因的關聯分析等。
這一層的數據分析還偏向于通用分析工具的階段，不涉及基于垂直領域深入行業知識的數據分析，基于這些數據分析結果，也會有一些通用的設備管理功能，像設備的開關機、調整狀態、遠程鎖機及解鎖等，這些管理應用根據具體的領域需求而不同。
3、深度數據分析與應用
深度的數據分析，則涉及到具體領域的行業知識，需要特定領域的行業專家來實施，具體根據設備的領域和特性建立數據分析模型。
目前比較多應用在故障預測領域，大型工業設備的故障預測一直是難以解決的問題，比如機床、風機等，一旦有大的故障發生，帶來的影響以及隨后產生的修復成本都是巨大的，實時采集數據并預測設備故障，可以大幅度降低設備故障帶來的影響。
在大量數據的基礎上，使用機器學習，結合行業專家的知識，可以產生深度的行業應用，比如改進制造工藝，優化制造流程等，可以提高工業設備使用效率。
4、工業控制
工業物聯網的目的就是能對工業過程實施精準控制。
基于前述傳感器數據的采集、展示、建模、分析、應用等過程，在云端形成決策，并轉換成工業設備可以理解的控制指令，對工業設備進行操作，實現工業設備資源之間的精準的信息交互和高效協作。
當前大部分場景的工業控制系統還需要部署在本地，受通信技術和處理能力的限制，工業云平臺涉及工業控制的的深度還不夠。5G技術可以滿足工業系統對通信能力的要求，實現工業控制的目標。
工業物聯網應用案例
制造業按其產品制造工藝過程的特點，總體上可分為離散制造業和流程制造業。
離散制造業的產品往往是零部件由多道不連續的工序加工裝配而成，比如3C產品、汽車、機械等，生產過程是離散的。而流程制造業則是原材料按照固定的工藝流程，經過一系列設備和裝置加工而形成產品，生產流程自動化程度很高，比如石油、化工、天然氣、造紙等等。
離散制造業涉及的整個生產鏈條很長，而生產鏈條上的各個環節相互獨立，產能差異很大，這樣就會造成各環節銜接出現問題，而影響最終產品的生產。比如手機制造領域，有時候新機發布后產能卻跟不上，可能就是因為生產鏈條中，某個部件良品率過低導致的。因此，在離散制造業領域，提供統一的物聯網平臺，從信息層面把生產的各個環節聯通起來，就顯得非常有意義。
具體到生產制造環節，大多時候涉及到的設備都是機床，目前國內也有一些公司，在機床信息聯網這個方向上探索，這也是工業物聯網里一個比較典型的應用。
通過采集與管理數控機床和相關傳感器的信息，可以實現兩個方面的價值：
設備層面
獲得設備性能的數據，可以對設備后面的二手定價起到幫助，另外也可以獲得設備故障信息代碼，及時了解設備故障情況，方便后續維修。
管理層面
可以將車間的操作人員與生產過程連通起來，方便對人員的管理，這種自下而上的數據，可以解決車間現場管理靠人的問題。
通過SaaS層面的應用，一方面可以將設備的狀態信息清晰的展示出來，另一方面，也可以開發一些管理和控制方面的應用，提高機床和工廠生產效率。離散制造業鏈條上各個環節都通過統一的物聯網平臺聯通之后，可以從全局的角度更加方便對整體制造流程的管理。
工程機械領域也是工業物聯網的一個行業應用，工程機械設備加裝物聯網接入終端之后，可以及時獲取設備的位置和狀態信息，提高設備使用和管理效率。物聯網接入服務一般包含兩部分，第一部分是提供物聯網接入終端，第二部分是工業物聯網大數據平臺。
物聯網接入終端主要包含定位模塊和通信模塊，一般采用GPRS或者4G的接入方式。其主要的功能是獲取設備的位置信息，將其部署到工程機械設備里面，也可以獲取設備的部分狀態信息，并將這些信息及時傳送到云平臺。
