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剖析:5G赋能下的工业物联网怎么走

放大字体 缩小字体 发布日期:2019-05-28 20:51:25   浏览次数:944
核心提示:2019年05月28日关于剖析:5G赋能下的工业物联网怎么走的最新消息:日本总务省今年推出了一部热门短片《连接5G以后的世界》。在3分多钟时间里,短片密集呈现了5G支持下超高清视频、自动驾驶、远程医疗、智能零售、即时翻译、AR/VR等应用场景。虽然人们


日本总务省今年推出了一部热门短片《连接5G以后的世界》。在3分多钟时间里,短片密集呈现了5G支持下超高清视频、自动驾驶、远程医疗、智能零售、即时翻译、AR/VR等应用场景。虽然人们对这些概念已不再陌生,但有了5G加持,似乎梦想照进现实的距离又更近了一点。

值得注意的是,面向消费者的领域仅是5G赋能的一部分。5G更大的价值将发挥在并不太受公众关注的工业领域。事实上,去年12月1日韩国全球首推5G商用服务,三大运营商的第一个5G客户都是企业。

对于普通消费者来说,5G的概念可能就是更高的网速,5G大带宽带来的上网体验提升是最直观的,用手机可以实时观看清晰度更高的视频。而更低的时延与更高的可靠性对C端用户带来的体验改善,相对来说就小很多,打开网页的时延从50ms降低到10ms,消费者基本是感知不到差异的。

在工业领域,情况则完全不同。很多年前,工业互联网的概念就已提出,但直到移动互联网如此普及的现在,工业领域设备联网的比例还是很小,联网设备涉及的应用也都还很浅。主要原因在于,目前互联网在时延和可靠性方面还达不到要求。

物联网的边界

物联网是一个大而泛的概念,从大的应用领域来说,可以分为消费级物联网和工业级物联网。

这两类对物联网性能的要求差别很大,消费级物联网比较大的场景有可穿戴设备、共享经济、智能家居等,这些场景与消费者的生活息息相关,连接上以GPRS、WiFi和蓝牙等方式为主,主要的性能要求是低功耗。

智能家居是最近快速发展的一个领域。一方面是交互领域技术进步带来语音交互体验的提升,另一方面是产业链上连接模组成本的降低,从而使得以音箱作为入口,连接并控制家庭内部大量的电器成为可行的场景,并产生了像小米IoT、涂鸦、乐鑫等行业内领先的业务或公司。

但在工业物联网领域,情况并不一样。工业各垂直领域行业特性迥异 ,知识壁垒很高,而且工业制造流程对可靠性和稳定性要求非常高,目前的运营商网络还很难满足工业物联网对性能方面要求。因此物联网在工业领域的进展一直比较缓慢,还没有产生比较成熟的商业模式和相对大体量的公司。

工业物联网的现状

工业领域包括众多垂直行业,比较大的行业有制造业、运输业、能源、建筑业、采掘业等,每个行业的特性差异巨大,物联网与每个行业的结合,也都要根据行业自身特性来调整。

如果把物联网在行业里的应用抽象出来,我们可以总结为四个层次:数据的采集与展示、基础的数据分析与管理、深度数据分析与应用、工业控制。

这四个层次根据涉及业务流程的深度,由浅入深的总结了工业物联网目前的应用和价值,越浅层次的应用,涉及到的业务流程越少,通用性会比较强,应用领域越广。

数据采集与展示

主要是将工业设备传感器上采集到的数据信息传输到云平台,并用可视化的方式将数据呈现出来。

现在的大部分工业设备,例如数控机床、风力发电机、工业车辆等,自身就带有大量传感器,并提供集中的数据接口,只有一小部分老旧设备,或者有特殊的数据需求场景,需要单独加装传感器和数据采集装置。

在数据传输方面,厂房内的设备,环境比较复杂,一般会使用网线将机床设备连接到集中的数据处理装置上,再通过4G或者固网连接到云平台;厂房外的设备,比如工业车辆,则通过内置4G通信模块的终端来完成数据采集和传输。

数据采集业务的难点在于,面对大量不同种类的品牌的工业设备时,设备数据协议的适配和兼容。最后的数据可视化,是客户比较核心的需求,可以通过统一的平台监控在网设备的状态,便于及时了解设备异常信息,提高管理人员效率。

基础的数据分析与管理

基于云平台采集到的设备数据,进行基本的数据分析,并产生一些SaaS应用,比如设备性能指标异常的告警、故障代码查询、故障原因的关联分析等。

这一层的数据分析还偏向于通用分析工具的阶段,不涉及基于垂直领域深入行业知识的数据分析,基于这些数据分析结果,也会有一些通用的设备管理功能,像设备的开关机、调整状态、远程锁机及解锁等,这些管理应用根据具体的领域需求而不同。

深度数据分析与应用

深度的数据分析,则涉及到具体领域的行业知识,需要特定领域的行业专家来实施,具体根据设备的领域和特性建立数据分析模型。

目前比较多应用在故障预测领域,大型工业设备的故障预测一直是难以解决的问题,比如机床、风机等,一旦有大的故障发生,带来的影响以及随后产生的修复成本都是巨大的,实时采集数据并预测设备故障,可以大幅度降低设备故障带来的影响。

在大量数据的基础上,使用机器学习,结合行业专家的知识,可以产生深度的行业应用,比如改进制造工艺,优化制造流程等,可以提高工业设备使用效率。

工业控制

工业物联网的目的就是能对工业过程实施精准控制。

基于前述传感器数据的采集、展示、建模、分析、应用等过程,在云端形成决策,并转换成工业设备可以理解的控制指令,对工业设备进行操作,实现工业设备资源之间的精准的信息交互和高效协作。

当前大部分场景的工业控制系统还需要部署在本地,受通信技术和处理能力的限制,工业云平台涉及工业控制的的深度还不够。5G技术可以满足工业系统对通信能力的要求,实现工业控制的目标。

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