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物联网为什么能成为工业自动化的未来?

“物联网”一词是由英国技术先驱 Kevin Ashton 于 1999 年在 Procter & Gamble (P&G) 的一次演讲中首次提出。Kevin 对“物联网”的定义是,通过广泛覆盖的传感器将物理世界与互联网连接起来的系统。自此,术语“物联网”及其缩写 IoT 迅速传遍全球各地。




回帖(5)

李昕羿

2020-11-24 12:56:50
物联网:人们对“物联网 (IoT)”一词的理解并非一成不变。目前,广泛接受的定义是:“由计算设备、机械和数字设备、物体、动物或人互联互通而组成的系统,各元素均具有唯一标识符,能够通过网络传输数据,并且无需人人或人机交互。”“物联网设备”一词是指可远程监测和/或控制的任何独立互联网连接设备。据 Statistica 数据统计,预计 2020 年全球物联网设备安装量约达 300 亿,2025 年将增至 750 亿。
工业物联网与人工智能物联网:工业物联网 (IIoT) 是指将互连传感器、仪器及其他设备联网应用的计算机工业应用(包括制造和能源管理)。连接性有助于数据收集、交换和分析,从而提高生产率和效率,并产生其他经济效益。IIoT 由分布式控制系统 (DCS) 演变而来,通过云计算完善和优化过程控制,从而实现更高的自动化程度。如今的 IIoT 得到各种技术支持,例如网络安全、云计算、边缘计算、移动技术、机到机技术、3D 打印、高级机器人技术、大数据、物联网、RFID 技术和认知计算等。
人工智能物联网 (AIoT) 是指借助 AI 技术扩展物联网设备和基础设施的功能。AI 可通过机器学习 (ML) 和认知功能扩展物联网功能。
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王妍炜

2020-11-24 12:56:59
工业觉醒与重量级物联网
Gartner 的 2017 年预测数据表明,2018 年全球物联网支出预计将达 7,725 亿美元。同时,IDC 表示 2018 年全球物联网消费支出约为 620 亿美元。相比之下,制造业支出为 1,890 亿美元,超过运输业(850 亿美元)和公用事业(730 亿美元)的总和。此外,Bain & Compan 预测,截至 2020 年,IIoT 应用产生的收入将超过 3,000 亿美元,是消费物联网应用收入(1,500 亿美元)的两倍。
“重工业”一词是指具有下述一个或多个特征的产业:生产大型和重型产品、具有大型和重型设备和设施(例如重型设备、大型机床、大型厂房和大型基础设施),或具有复杂或众多工艺流程。
在物联网出现之前,工业系统中的电机、发电机和重型设备大多独立运行,并未实现互连。然而,连接互联网而组为物联网后,在效率、生产率和可靠性方面就能获得巨大优势。这些优势包括远程监测和控制、故障检测和预防性维护等。这也解释了新型工业设备配备大量传感器和通信功能的原因。
问题在于现场有大量(传统)“哑巴”基础设施和设备。单就美国,这些设备的估计价值就高达 6.8 万亿美元。解决方案包括:保持原样;斥巨资以同类新设备替换现有设备;或使用新型传感器、控制和通信系统扩展现有设备功能,使之适应 21 世纪的需要。
对于借助 IIoT 和 AIoT 扩展工业系统功能的概念,美国风险投资公司 Kleiner Perkins 将其称作“工业觉醒”。在 2015 年发表的 "The Industrial Awakening:The Internet of Heavier Things" 一文中,Kleiner Perkins 引用了世界经济william hill官网 的一份报告。报告指出,截至 2030 年,由“工业觉醒”带动的全球产出有望达到 14.2 万亿美元。
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吴珺

2020-11-24 12:57:13
借助 IIoT 和 AIoT 扩展传统设备功能
无论在全球哪个国家,电机都是最大的耗电设备。总耗电量约占工业功耗的 2/3,占全球功耗的 50%。这表示所有发电厂或其他电源所产生的能量中,一半都用于电机供电。
问题在于,工业电机的平均效率仅为 88%(商用电机的效率显然更低)。借助适当的传感器和控制系统,可显著提高效率。
对于工业企业而言,最大的风险之一是意外设备故障导致的停机。一种解决方案是采取预防性维护,包括使用传感器监控设备,借助 IIoT 和 AIoT 功能来检测设备异常,并预测潜在故障模式和时间范围(例如“该机器二级转子的当前运行效率为 95%,每天降低 0.9%,预计将在 6 +/- 1 天内发生灾难性故障”。)
借助 IIoT 和 AIoT 功能的原因在于,在模式识别以及从历史数据中提取趋势并推断潜在故障方面,该方案比人为判断更有效。
面对大量数值数据时,人类很难识别模式和判断异常,但是若以图形方式呈现数据,则相对简单得多。
例如,若非不可能,人类很难从数值数据中发现问题,如图 1 所示。相比之下,若以图形方式呈现相同数据,人类就能立刻发现异常所在,如图 2 所示。




图 1:面对大量数值数据时,人类很难识别模式和判断异常。(图片来源:Stephen Bates 演讲中展示的“经整理后以便向大众展示的物联网系统一般测量数据”)





图 2:若以图形方式呈现数据,人类就能相对轻松地识别模式和判断异常。(图片来源:Stephen Bates 演讲中展示的“经整理后以便向大众展示的物联网系统一般测量数据”)
此处的关键在于,无论数据以何种方式呈现,IIoT 和 AIoT 系统都可以识别模式和判断异常。此外,同时监控多个相同系统(可能分散分布在世界各地的位置)时,IIoT 和 AIoT 系统还可以从所有系统中学习,借用一个系统的知识来预测另一个系统的问题。
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杨兢兢

2020-11-24 12:57:42
关键在于传感器(以及处理、连接性等)
扩展传统工业设备功能的第一步是增设传感器。传感器种类繁多;同样,每种传感器类型都包含多种选择。传感器可测量的属性包括但不限于以下各项:


  • 位置
  • 运动
  • 速度与加速度
  • 力(触觉和阈值)
  • 压力(单位力)
  • 流量(速率和体积)




  • 声音

  • 辐射
  • 湿度(绝对和相对)
  • 温度
  • 化学(类型、浓度等)

事实上,市面上有成千上万种不同的传感器类型/选项组合。例如 Molex 的 Contrinex 120254 系列光电传感器和 TE Connectivity Measurement Specialties 的 M3041-000006-250PG 排气式压力计(图 3)。M3041-000006-250PG 是 TE Connectivity 推出的 Microfused 系列产品之一,适用于液体或气体压力的测量,甚至可用于污水、蒸汽和轻度腐蚀性流体等难以处理的介质。




图 3:M3041-000006-250PG 压力传感器适用于液体或气体压力的测量,甚至可用于污水、蒸汽和轻度腐蚀性流体等难以处理的介质。(图片来源:TE Connectivity)
传感器开发套件和评估板的实例包括 IoT Studio 平台、STEVAL-STLCS02V1 SensorTile、STEVAL-MKSBOX1V1 SensorTile.box 开发套件和 X-NUCLEO-IKS01A3 运动 MEMS 评估板,均由 STMicroelectronics 推出。
X-NUCLEO-IKS01A3 运动 MEMS 和环境传感器评估板系统可与 Arduino 的 UNO R3 连接器布局兼容(图 4)。该评估板具有 LSM6DSO 3 轴加速计 + 3 轴陀螺仪、LIS2MDL 3 轴磁力仪、LIS2DW12 3 轴加速计、HTS221 湿度和温度传感器、LPS22HH 压力传感器和 STTS751 温度传感器。




图 4:X-NUCLEO-IKS01A3 运动 MEMS 和环境传感器评估板系统可与 Arduino 的 UNO R3 连接器兼容。(图片来源:STMicroelectronics)
除了增设传感器之外,还需要本地数据调节、处理和控制。借助可编程逻辑控制器 (PLC) 即可执行这些任务,例如 Delta Industrial Automation 的 AS 系列紧凑型模块化中程 PLC(图 5)。
AS 系列是一款专为各种自动化设备设计的高性能多功能控制器。采用基于 32 位 CPU 的片上系统 (SoC) 由 Delta 自主开发,执行速度高达 40 千步/毫秒,最多可支持 32 个扩展模块或 1,024 个输入/输出。




图 5:Delta 的 AS 系列紧凑型模块化中程 PLC 执行速度高达 40 千步/毫秒,最多可支持 1,025 个输入/输出。(图片来源:Delta Industrial Automation)
此外,基于 AIoT 的高级分析须在云端执行,因而在网络和通信方面有所要求,建议采用 Weidmuller Group 的工业以太网连接的完整解决方案等产品。
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