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陳志成:智造企業機聯網云服務方案

  【稿件說明】本文為“大數據100分”活動分享內容。大數據100分,是中關村大數據產業聯盟的特色活動。稿件內容由中關村大數據產業聯盟授權數據觀(www.www.huatairui.com)整理發布,未經允許請勿轉載。

  分享主題:智造企業機聯網云服務方案

  主講嘉賓:陳志成

  嘉賓介紹:

  清華大學計算機系博士后,英國訪問學者。主要研究領域為:工業4.0 與智能制造、人工智能系統、物聯網與云計算。先后擔任北京郵電大學世紀學院計算機學科帶頭人、教授;華為技術有限公司高級技術專家、軟件飛虎隊隊長;主持和參與多項課題,發表多篇論文。現任中關村大數據產業聯盟工業大數據專業委員會主任,中國人工智能學會基礎專業委員會常務委員,中國通信學會云計算專家委員會委員,中國信息協會大數據分會理事,北京格分維科技有限公司總經理。

  以下為分享實景全文:

  今天晚上給大家分享的題目是《智造企業機聯網云服務方案》,主要從企業角度,探討如何實現工業自動化的升級改造,涉及機器換人、工業物聯網、云服務、大數據等。

  下面開始介紹,主要有四部分內容:

  第一點:介紹中國工業自動化現狀,大家了解一下國內外企業的自動化程度如何,我國相對落后的原因何在。

  第二點:介紹我們現在正在做的事情,就是制造企業的機聯網,主要是指機器設備的聯網,及其管理控制。

  第三點:講基于機聯網之上的云計算服務,以及相關的研究課題。

  最后:跟大家分享一個能源大數據系統的案例。

  一、中國工業自動化現狀

  關于中國智能化技術的發展,先讓我們回到5年半以前。在2009年7月7號,人民網做了一期中國人工智能理事長的訪談節目,邀請中國人工智能學會的主要創始人:鐘義信、涂序彥、何華燦三位老教授,針對人工智能如何發展、人工智能如何產業化等話題進行探討,鐘老師堅定地認為“五年后將迎來人工智能大發展,進入智能時代”,到2014年為止,剛好五年,大家公認的智能時代確實已經來了。

  智能時代已經來臨,從社會發展歷程來看,主要經歷了三個階段,第一個階段是農業社會,人類勞動工具以簡單的鐮刀、鋤頭為主。第二個階段是工業社會,也就是動力機車時代,以蒸汽機、機床為代表的時代。第三個階段是信息社會,網絡時代到來了,電話、電燈、電視,現在的互聯網、通信網,這就是目前的信息社會。

  我們來看看前面三個時代,從研究者角度來分析,看看它的工具水平、研究的科學問題、及核心基礎理論。材料時代主要是簡單的材料加工,用樹枝就可以獲取到一些食物類的東西;能源時代就是動力驅動,主要是蒸汽機為主的;信息時代是信息處理,這個地方加了一個管理,原來認為信息時代是智能工具,現在我們把智能單獨拿出來了。到現在為止,我們開發了好多MIS、ERP之類的,但全都是企業信息化的管理系統,其中智能化的程度有沒有?有,但確實不高。在這三個時代,從研究的科學問題來看,材料時代更多的是研究物質成分、化學變化及其結構的,認為其基礎學科是化學。能源時代更多的是依賴物理,研究蒸汽機、能量的轉化、運動狀態等,是牛頓的那個時代。信息時代的基礎學科是數學與計算科學。

  第四個時代,我們認為是智能時代,智能時代干什么,我們有大量的數據,需要進行決策、判斷;我們現在有很多的個性化的東西,進行針對性的個性化服務;進行大數據挖掘,從而進行自動決策,這就是智能化的工具,很多工具是軟件,但是也有很多是硬件。這個時代研究的科學問題實際上是網絡問題,不管是局域網、還是廣域網,或者通信網、還是互聯網,目前來看已經進入到所謂的物聯網時代。在復雜的網絡系統中進行分析挖掘和邏輯推理,從而形成智能化的決策和判斷,這個時代的核心基礎理論是邏輯與網絡。

  但是,對于處于發展中的中國企業而言,能否把握住智能時代的發展機會,目前各領域人士的觀點并不一致。關于中國工業自動化程度如何,我們先看看相關的報道。

  2月5日,國際機器人聯合會發布報告稱,到2017年,中國將成為世界工業機器人擁有量最高的國家。據報道,去年9月,沈陽新松機器人公司投產了中國第一條機器人生產機器人的生產線。該生產線能夠達到5000臺工業機器人的年產量。然而,這樣的成績卻不能掩飾中國機器人工業總體落后的現實。據報道,目前中國制造業中每1萬名工人平均僅配有30臺機器人,這一數字韓國為437臺,日本為323臺,德國為282臺,美國為152臺。

  在中國迅猛發展的工業機器人市場中,中國的國產工業機器人僅占有10%的市場份額,其余均被日本、歐洲和美國的工業機器人企業瓜分。哪怕是如此弱勢的國產工業機器人,其關鍵零部件的進口依賴度仍高達90%以上。對此情況,日本《日刊工業新聞》不無自豪地稱:“中國國產機器人的主要零件其實大多采用日本產,整體上與日系廠商的技術水準仍差距甚遠。”目前,瑞士ABB集團、德國庫卡、日本安川電機、發科那等世界著名機器人制造商均已在華設立機器人工廠。而日本的川崎重工、不二越公司等生產機器人的企業,也正對登陸中國設廠躍躍欲試,試圖進一步蠶食中國機器人市場。

  目前機器人時代已經來臨,但是中國的機器人產業整體上還比較落后,分析其關鍵癥結、或者說根本原因,我們可以歸納為 5個字:晚、少、小、慢、離。

  首先,晚:相比于德國、美國、以及日本,盡管我國是制造業大國,但是我國的工業行業起步較晚,盡管部分領域發展較快,比較先進,但整體工業水平落后于發達國家至少10-20年。在先進制造領域,中國整體上還處于CAD/CAM以及CMOS集成制造時代,以機器人為代表的智能制造時代的來臨,目前剛剛開始。個別行業可能相對領先,但還有很多工業企業落后發達國家大約40年左右。

  第二,少:由于整體工業技術水平落后,我國目前所采用的機器人設備主要是從國外引進,致使我國對機器人研發、生產、制造、以及應用等若干方面的關鍵技術掌握甚少,核心零部件生產極少。尤其是在:多軸運動控制器、伺服電機系統、減速器三個方面,當絕大多數依賴國外進口。

  第三,小:我國從事機器人產業研發生產的企業都規模不大,由于機器人領域是典型的三高一低(高技術、高人才、高投入,低附加值回報)行業,盡管目前有很多的機器人企業,但是行業分散,都沒有形成規模化效應,缺乏龍頭企業。

  第四,慢:今天來看包括中國在內的全球各國都在討論機器人時代來臨了,但是我們應該看到,這是在德國把工業4.0作為國家戰略提出后,中國才跟進的。其實早在2004年的時候,由中國人工智能學會提議,在北京大學等高校就開始開辦智能科學與技術的專業,2009年7月,人民網專訪中國人工智能學會理事長鐘義信教授、何華燦教授、涂序彥教授時,鐘老師等就明確強調我國要重視發展智能機器人,當時預測5年之后將迎來“智能時代”。

  現在來看,從2009至2014年,剛好5年,智能時代確實來了,但是我們似乎并沒有準備好,很顯然,包括政府、企業、民眾,這方面的思維轉型比較慢。在這5年期間,盡管機器人銷量保持著較高的增長率,但政府并沒有做全局性整體性的頂層設計,大多數企業也是小富即安,并沒有意識到即將發生的生產方式的轉變,只是當前人口紅利消失了,所以才意識到需要提高生產效率,只有走智能制造、引進機器人這條路了。民眾則認為機器人成本太高,以實際應用還比較遙遠,因此也并不看好。

  第五,離:盡管企業思維轉變緩慢,但是我國在科研院所和高校,也還是有不少的課題在研究,但是總體而言,在實驗室的研究較多,真正走向實際應用的少。技術轉化效果不明顯,高校研究與企業需求相分離,這也使得我國在機器人產業方面發展滯后。

  以上是中國工業自動化程度的概括,下面介紹第二部分內容。

  二、智造企業機聯網工程

  現在回過頭來看,德國提出工業4.0,中國怎么辦?工業4.0本身是智能制造,能自動焊接的機器人80年代就有了,哈工大的焊接是非常先進的。德國工業4.0的核心詞主要是CPS (Cyber-Physical Systems),信息物理系統、或網絡物理系統,認為CPS是實現工業4.0的基礎。

  最近我們也還在想,把德國的東西是不是照搬引進來,如何消化吸收?目前主要體現在“機器換人”和“設備機器聯網”方面,這是浙江省和廣東省重點實施工程,在2013年的時候,浙江省明確下達文件,經信委、科技廳下達的文件,這里介紹其中與機聯網相關的一些內容,供大家參考。

  機聯網就是機器聯網,指應用物聯網、云計算、現代通信技術,對企業制造設備、工藝流程,空調、照明、倉儲等輔助設備進行統一的改造升級管理,形成集中管理、資源共享的現代化智能制造模式,以提高生產效率,改善產品質量,促進節能減排,提高企業綜合能力。機聯網重要的實現途徑是機器換人,江浙一帶,長三角、珠三角,人力成本提高了,很多工廠倒閉了,這是現實情況,很多企業需要自動化升級改造。浙江省拿出五千個億,五年之內每年支持五千個機器換人項目,實施企業的升級改造。

  機聯網到底做哪些事情呢?從政府企業綜合來分析,包含如下六個方面的要點。

  第一點,還是要加強頂層設計,聽起來有點虛,實際上因為中國,包括江浙一帶和廣東一帶,盡管政府拿了很多錢做這件事情,但在很多方面還是不清楚的,需要專家們幫助他們做整體設計,到底國內國外有哪些自動化的設備,國外有哪些自動化設備可以引進,不少企業領導并不是很了解,必須要有專家幫他們進行具體分析,這樣的設備,這樣一個工藝流程,哪些是可以用機器代替人工的,幫他設計方案。從省里面的角度,國家戰略層面的角度,也需要一些設計,這部分工作還是少不了。

  第二點,是推動機器聯網,這是核心內容,企業(工廠)車間內外的機器設備都需要連接起來,實現遠程統一的自動化管理控制。

  第三點,是系統集成,這里面包含了各種企業計劃系統、信息管理系統、生產執行系統、產品生命周期管理系統等的集成。

  第四點,是加強技術創新,技術創新主要是電子設備和自動化傳感器、以及平臺軟件等關鍵技術方面的創新,有些需要引進國外的,同時也需要國內的企業參與研發我們自己需要的設備。

  第五點,是標準化,標準化不可忽略,很重要,機聯網也會涉及到若干標準。

  第六點,加強安全保障,這是重點提了,尤其是涉及國計民生的重點領域。我們想想,車間里面都是機器人,數據都是可以傳到后臺服務器上的,斯諾登對美國的監控事件曝光之后,中國很擔憂。

  我們從日本引進來機器人以后,是不是通信協議是私有的,如果不公開,我們想修改就不行;從歐洲買來一個機器設備之后,數據傳到哪些地方都不知道,甚至我們生產過程當中的數據、參數、故障,保存在機器里面,等維修的時候給我們取走了,我們也不知道。這需要我們現在制定這方面的安全許可,網絡檢測手段,包括現在的底層系統安全,進網入口安全,很可能以后買機器人不是像今天這樣想買就能買了,以后可能像手機一樣,需要入網許可,否則,你的設備就不能聯網。

  目前來看,機聯網設備主要分四種類型:

  第一類:是數控機床聯網,這是眾多工廠的設備。

  第二類:是行業專用設備聯網。義烏做服裝和織布的廠,都有自動化生產線,跟他們進行交流,織布參數怎么檢測,線斷了之后能否自動接上,現在線斷了就報警和停機,需要人工接上后再繼續運行,是不是可以做一些自動化的設備來實現自動接線、取線軸等。

  第三類:是工廠大型生產機器設備聯網,這里面包括了戶外的工程機械,挖掘機,也做一些GPS定位,故障檢測。

  第四類:是工廠輔助設備,如空調和燈怎么節能等,可以通過網絡進行控制。

  這四大類型設備都需要聯網。

  上面主要講了“機器設備聯網”的出臺背景和政策。下面講第三部分。

  三、機聯網云服務解決方案

  針對這些需求,我們看看如何把機聯網具體實施起來,我們設計了一套云計算、云服務平臺的解決方案,這個方案當中,跟通用物聯網的方案基本差不多,但是細節不完全一樣,內容也不完全一樣,因為把物聯網大概念具體化到工業4.0了。

  工業企業中的機器機床都要進行聯網,這其中有些標準需要統一,有些新的傳感器需要研發,有些新的網絡協議需要制定;還有戶外的挖掘機,其他的一些工程機械設備也需要聯網,可能自己也有一些專用的傳感器或者網關控制器;后臺是云服務系統;最上面是應用終端設備,這是整體網絡結構。

  在整個方案中,分成三層,物聯網的底層是數據采集,這里具體化就是機聯網層,是機器設備的聯網,設備的聯網細化到工業流程當中,也可能細化到機床設備當中的一個點上,包括了攝像頭和各種傳感器;也可能還有一些協議不是通用的,也可能利用WIFI,也可能是Zigbee,目前各種協議都有,這是機器聯網中最復雜的一塊。

  不同企業的協議不同,標準不同,基本處于混沌狀態。我們需要做網關控制器,各個分廠區域中的數據采集出來之后,通過網關往上傳,網關不是一般的家里上網那樣簡單的網關,后面可以看到有好幾個功能。機聯網層上面是云計算平臺層,有些數據在機聯網層直接處理了,還有一些數據到后臺服務器上,進行數據分析、挖掘之后再處理。最后是應用,應用這一層大家比較容易理解,不多解釋。

  云服務平臺層,有很多工作需要做,這里面分了幾大部分。一個是云基礎設施服務,在相關的服裝行業或者鋼鐵廠,可以統一建立一個大的云平臺,這個服裝廠那個服裝廠的數據都會傳到這里來,政府和企業拿錢建一個平臺,也可能這個服裝廠不想要服務器,就是遠程服務,數據傳過來就可以。廣東省2014年7月18號進行了一個能源管理系統的項目招標,就是全省的管控系統,各個能耗企業需要實時或定期上傳相關數據。

  解決方案中,除了物聯網的三層,還有兩個循環控制:

  第一個是小循環,就是有些信息需要本地實時處理,比如說,車間設備出了故障,會立馬進行反饋,反饋當場處理掉,不需要人工干預,比如說空調溫度到26度以上,超出了節能控制閾值,控制器就可以自動降溫,大型的生產設備當中,也是要進行設定它的一些閾值條件,基本上不需要人工。

  第二個是大的循環,實際上是大數據分析,當數據傳到后臺服務器,經過遠程分析之后發現某一個流程有異常,比如特別耗能、或太耽誤時間(耗時),這時就需要優化,要進行重新設計這個流程,提一些優化改進方案。如果數據顯示,這個流程花一個小時,那個流程花三個小時,下一個工序等著上面的工序很久,這就需要優化。把數據統一傳上來,采用大數據分析來實現的,這是流程的優化管控,這是大的循環。所以,該方案中分兩級控制,很好地解決了實時監控和遠程優化監控。

  在具體實施中,涉及到哪些研發內容呢?主要包含兩個方案,一個是機聯網方案,要有效連接機器設備;一個是云服務方案,可以與通用的IAAS、PAAS的云服務相結合,生產企業需要哪些內容,平臺放哪些內容進去就可以提供服務。

  在總體內容中,包含兩個解決方案、七項關鍵技術、三項行業標準,這里有三方面的硬件開發,軟件系統有六個。這是一個大系統,是系統的系統,大系統包含若干子系統。

  這里的關鍵技術中,機器設備聯網協議,這可能是一個難題,我們經常討論這個問題,很難有一個很好的解決方案。還有就是云計算技術、大數據技術、還有空間信息技術、多維呈現技術,移動終端技術等。比如車載設備都在移動,車上的人也在移動,怎么做一個移動終端,可能是手機,也可能配單獨的終端設備,比如給醫院醫生配單獨的Pad,上面有相應的軟件,有一個傳感器可以檢測,不同崗位配不同的終端設備,如果能及時傳到手機上更好,由于安全原因,手機平時是私人的,不能完全依賴,多數工廠可能需要給相關人員單獨配備終端設備。

  硬件的開發包含三大部分:

  第一類硬件是新型傳感器,根據某些行業的需求研發新型傳感器,并不是一個攝像頭就能解決,有些傳感器,比如溫度、濕度、壓力傳感等可能還有特殊的需求,現在已經碰到了這樣的需求。

  第二類硬件是新型融合通信網關,這里的網關,與一般家庭里上網的路由器不太一樣,我們列出了三大功能:第一是支持多重協議的網關,WIFI也好,RFID也好,紅外也好,工業總線也好,有線無線等等都要支持,我們也在想是不是分開研發,這個盒子就是支持WIFI的,另外一個盒子就是支持Zigbee的,單獨做不同的小盒子,但是我們分析之后發現成本并不低,因為設備里面可能放好幾個盒子,所以最終很可能是融合通信的網關,需要同時支持多種連接方式,有好幾份協議。第二是具備反饋控制的智能控制終端,不僅僅是路由器,還要反饋控制,需要有一套控制策略算法和操作系統的。第三是支持必要的本地化軟件服務,實際上是指的前面講的小循環的本地反饋控制,在大的循環沒有的時候,在一定條件下,小循環可以提供監控服務。

  第三類硬件是云服務安全認證設備,云服務在提供服務的時候,需要根據工業4.0并結合企業、政府的要求,采用一些指紋等生物特征的識別技術,把可穿戴的技術加進去,提供一些遠程服務或者遠程的控制,比如說企業的領導,你在外面出差要查看一下公司的運行狀況,車間運轉是否正常,可能簡單的一個密碼就可以了;而針對有特殊安全要求場景,查看時則需要進行生物特征識別,這是才可以查看企業的信息。

  下面講軟件這方面的研發內容。

  軟件研發內容分為六大子系統:機聯網管理控制子系統、云基礎設施服務子系統、設備萬滾落管理子系統、應用集成子系統、大數據分析子系統、終端服務子系統,主要有這六個方面的子系統。

  在標準方面,首先是機聯網的協議,要求不同設備能進行統一的協作,需要有方案來實現設備的自識別、自適應。還要做一些數據傳輸的標準,這個數據怎么組織,怎么去訪問,這塊要進行考慮。省里面要求上報哪些數據,上報之后有哪些可以進行識別,數據怎么設計的,這方面有哪些標準也需要研究。還有云服務,為政府提供數據服務,政府怎么訪問平臺的接口,這塊也需要制定標準。

  把這些問題都討論清楚,我們可以給出技術路線和一些步驟來具體實施:先進行總體規劃,然后研發關鍵技術和平臺,最后集成應用。智造企業的機聯網云服務方案,基本內容就這些,這是目前正在做的。通過這些工作,最終把機器設備連成一體,為智能制造奠定基礎。

  至此,把智造企業在升級改造過程中的解決方案,需要研發的軟硬件內容、標準等都梳理清楚,然后就是立項申請,進行經費預算,招標評估和實施了。

  在上面所講的方案中,至于具體哪個環節的哪個子系統,采用那種軟硬件系統,不同企業可以制定目標指標,然后招標進行。其中,也有一部分是自己研發的。

  具體實施細節,在此不深入討論。下面舉個能源方面的案例。

  四、能源大數據系統案例

  最后,給大家分享一個案例,這是能源大數據管控的一個項目,是廣東盈嘉公司承擔的國家物聯網專項課題,就是把中國移動機房里面的用電設備,包括主機服務器和輔助空調設備等進行監控管理起來,同時進行大數據分析。

  項目在相關設備中安裝傳感器,通過網關把數據傳送上來,可以查看設備動態運行狀況,實現了設備運行狀態的多角度模擬展示。也可以通過大數據分析,實時或定期查看數據分析圖表,并根據結果進行系統的管理控制、優化改進。

  通過圖表,可以把各個地域、各個機房、各個服務器設備的能耗情況用多種方式直觀的表現出來。

  除了電信領域之外,在高能耗的工業企業中,比如鋼鐵廠、水泥廠等,也都面臨著升級改造的問題,基于物聯網的能源大數據控制與管理系統,可謂是我們在工業4.0時代的一個先行示范。

  最后,在思考工業4.0的大產業中,我們具體能做些什么呢?大家關注的工業4.0,不管德國怎么做,中國作為生產制造大國,在這4.0時代還是想做點事的,不管是機聯網還是其他項目,結合工業4.0,可能最終落地點還是三個方面:

  好了,由于時間有限,今天晚上的主要內容分享到此,感謝相關合作企業、及領導專家。謝謝大家!

  嘉賓互動環節:

  [華理-王昊奮]:講了好多干貨,謝謝分享!

  [陳志成(loT-Al)]:今晚分享的內容算是我們自己寫的智造企業的 “解決方案、系統設計”方面的干貨,可以幫助大家用于立項申請、寫方案的參考。不過需要說明的是:其中方案設計和研究內容,也不一定適合所有企業,如有不合理的地方,大家多多指導,交流!

  [阿義]:政府在4.0中的角色和作用?

  [陳志成(loT-Al)]:政府的本質作用主要是4個:一是幫助企業聯系國內外專家資源,進行需求分析、技術對接;二是資金支持,對部分合理的項目給予一定比例資金支持;三是引導制定行業標準;四是進行數據監管,網絡安全監管。

  [華為云服務技術中心部長]:數據上傳可以利用對象存儲實現上傳數據的存儲,這樣可以支持標準的S3協議,對象存儲支持分布式存儲、高可用性、海量存儲,也可以實現一個數據采集客戶端,直接把數據放到云端存儲;數據分析可以用hadoop實現數據分析,數據分析結果可以存到nosql數據庫;結果分析展示系統可以首先為web服務的展示系統;這樣四層系統實現完成的數據采集、存儲、分析、展示和歸檔,也方便實現容災系統。

  [朱鐸先-蘭光-數字化車間]:對于制造企業從哪做成,是投資少見效快的途徑?

  [陳志成(loT-Al)]:首先還是要進行 “需求分析”,要評估一下各自企業當前的業務領域、自動化水平,結合政府和企業發展目標進行“需求分析”。由于中國很多企業之前是依靠“人口紅利”發展起來的,部分領導們并不了解國內外自動化水平如何,所以還是有必要聘請一些專家顧問、或咨詢企業,幫助進行需求分析、技術對接,機器設備的本地化等。

  [宣嘵華華院數]:謝謝分享!你認為中國在這個領域的那幾個子領域,譬如3個,應先重點發展?

  [陳志成(loT-Al)]:結合中國情況來看:

  1)在傳感器方面還是做得很不錯的, 我國對傳感器的研究比較早,早在物聯網概念提出之前,我國就在研究傳感器技術,RFID技術等,只是當時沒有現在這樣普及,近幾年發展更加迅速。所以建議在工業物聯網的傳感器方面可以重點發展,形成標準。

  2)在應用集成方面,雖然我們掌握的核心技術少,但是中國不缺應用集成的人才和技術,我們可以很快學習模仿,在部分行業可以快速集成并應用的。

  3)從行業角度來講,可以從電信行業入手,這主要是因為中國電信運營商有能耗大數據管控方面的需求,同時運營商也不缺資金和政策,可以很容易實施。

  [彭永紅-國際數據科學家]:汽車工業, 汽車工業切入點很好,模塊化、自動化程度高。

  [陳志成(loT-Al)]: 彭老師看得很準,最近我們看到車聯網產業在快速發展,汽車工業也是和很好的切入點。

  [張存勇能源]:節能減排成本控制、柔性制造零庫存個性化、大數據細分產業鏈全鏈條原材料管控、大地信結合全產業鏈工業4.0等方面。

  [Dowson Liu (劉睿民聯想中國服務總部)]:物流行業其實也是車聯網的一個大市場吧。

  [陳志成(loT-Al)]:是的,物流運輸是個很大的市場,我們與一汽交流時,他們就講到,已經開發了實用的“解決長途跑空車”問題的平臺,根據運輸車輛來回目的地實現自動化貨運調度配裝,避免車跑空路。

  [彭永紅-國際數據科學家]:抓住切入點,大數據與智能制造會結合很好!

  [Jacky 劉英杰中軟國際]:非常好的分享!謝謝!想問個問題:對于您所多次提到的關于不同層內溝通(機聯網,云計算層,應用層)以及不同層之間的協議標準化和集成標準方面是否有類似的國際主要標準組織的推動可以參考?而且,對于云服務和機聯網兩種方案而言,哪種更適合中國的工業4.0的未來選擇呢?謝謝!

  [陳志成(loT-Al)]:在工廠之間的機器設備聯網方面,有國際標準協議,但是并沒有完全統一。目前工業無線領域形成了ISA100.11a、WirelessHART、WIA-PA等三個標準共存的局面,由此帶來了標準之間互通性差、多標準支持設備研發周期長、成本高等問題。為此,以NAMUR為首的用戶組織經過研究發布了NE133(“無線傳感器網絡:對現有標準的融合需求”)報告,希望三種工業無線國際標準能夠融合為單一的標準,重慶郵電大學、北科大,中科院參與。

  [張存勇能源]:目前主要是以各類工業集散控制系統DCS、SCADA為主的一些工控標準,但要做演進,國內工廠基本是只監不控,成套設備獨立監控很少集中聯網綜合管控,這些明顯看得到的都是入手點,個人看法。

  [Jacky 劉英杰中軟國際]:很贊同標準的融合和對控制標準的演進!如能結合云計算實時的過程數據分析和控制,在行業中的應用場景似乎才能真正帶來智能制造的價值,才能不僅僅是工業自動化。個人感覺車聯網似乎切入的機會大。

  [陳新河,中關村大數據產業聯盟副秘書長]:互聯網已全面滲透經濟社會諸領域,從電商到餐飲、從汽車到代駕,無不見互聯網。互聯網仍將持續全面滲透、仍將持續徹底革命。消費互聯網仍將繼續引領,產業互聯網(Industrial Internet)將亦步亦趨;數據驅動成為驅動產業互聯網發展的核心動力,中國產業互聯網數據驅動之路迥異于從CPS順延至產供銷各環節的歐美工業4.0和工業互聯網,中國是銷供產逆勢生長,再次呈現互聯網產用逆長現象,再次重現互聯網發展路徑(思科、IBM、微軟、英特爾大賣IT基礎設施,BAT收獲果實更豐盛的應用服務);但我們在應用領域想象空間巨大,如利用車聯網挖掘的配貨、餐飲、影視、娛樂、保險、征信、信貸等增值服務。

 

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