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[導讀] 近幾年,工業(yè)物聯(lián)網發(fā)展的如火如荼,各種服務商、集成商如雨后春筍不斷涌現(xiàn),逐鹿市場。但工業(yè)物聯(lián)網在工業(yè)制造中部署落地的情況卻不容樂觀,那么,發(fā)展工業(yè)物聯(lián)網,難度究竟在哪里?或者說哪些能力才是工業(yè)物

近幾年,工業(yè)物聯(lián)網發(fā)展的如火如荼,各種服務商、集成商如雨后春筍不斷涌現(xiàn),逐鹿市場。但工業(yè)物聯(lián)網在工業(yè)制造中部署落地的情況卻不容樂觀,那么,發(fā)展工業(yè)物聯(lián)網,難度究竟在哪里?或者說哪些能力才是工業(yè)物聯(lián)網廠商們的核心競爭力?

我們把工業(yè)物聯(lián)網的難度總結為一個倒三角。

工業(yè)物聯(lián)網的技術難度

但實際市場中,工業(yè)物聯(lián)網的競爭狀態(tài),呈現(xiàn)出的是一個正三角。

工業(yè)物聯(lián)網市場競爭者分布

為什么會呈現(xiàn)出這樣的分布,要從工業(yè)物聯(lián)網的技術體系說起。

我們將工業(yè)物聯(lián)網的技術應用分為以下七層:

層級L1、C1:?設備聯(lián)網,數據采集

隨著工業(yè)物聯(lián)網的快速發(fā)展,很多傳統(tǒng)的工業(yè)制造企業(yè)將目光轉向了設備數據,要實現(xiàn)智慧管理、數據處理,第一步需要拿到設備數據。那么對于工業(yè)設備來說,數據采集很難么?設備生產廠家自己不能做?當然不是。

其實工業(yè)設備數據采集,就是做一個硬件終端,與設備交互,只要弄明白交互的物理接口、交互協(xié)議、數據類型等,這個事情就不難。但擁有協(xié)議的設備廠家,為何自身沒做數據采集,而是通過第三方來獲取數據,其中的難點不在數據采集本身,因為工業(yè)設備的數據具有海量且無序的特點。

例如,單個數控機床設備,每秒產生的數據可以達到400M,按照一條產線上有10個工位十臺設備來計算,五條產線的話,一個簡單的工廠,其數據生產量每秒鐘能達到20G,而我們使用的普通手機流量也不過是每月10G左右。

除了數據采集,還要對數據進行存儲、分類、處理等等,這些都是廠家需要面臨和解決的問題。中國制造業(yè)現(xiàn)狀決定數據采集將是非常大的市場需求,正催生了大量的硬件制造商、數據采集集成商等提供基礎數據互通能力的服務企業(yè)。

層級L2、C2:數據接收,數據存儲,云平臺

云平臺很難嗎?設備生產廠家自己做不了,其他軟件公司不能做嗎?MQTT就是物聯(lián)網了嗎?

當然是否定的。

云平臺的難度當然比做一個數據采集終端要難一些,但云平臺歸根到底,還是一個解決終端規(guī)模接入處理能力,如何解決大規(guī)模并發(fā)的數據存儲問題,這也是一個純粹的技術問題,即便設備廠家做不了,還是有很多物聯(lián)網公司能去做這件事,例如阿里云、華為云、匯川等企業(yè)??粗械恼撬鼈兊脑撇渴鹉芰托酆竦膶嵙?,對于云中部署的數據有比較高的保障,這是一般的企業(yè)想做也沒有能力做好的。

不過話說回來,工業(yè)物聯(lián)網數據是一個時序數據,絕大多數情況下,并不能使用一般軟件公司通常熟悉的關系數據庫,這對物聯(lián)網企業(yè)來說是一個不小的門檻,但這門檻并非不可逾越。

層級L3、C3:數據處理

云平臺雖然解決了數據接收和存儲需求,但業(yè)內人都知道,這是非常復雜的時序數據存儲。數據被保存到云平臺后,該怎么處理?這件事情是想著簡單,實際部署卻有一定難度。

近幾年,市場中涌現(xiàn)了大量的物聯(lián)網云平臺服務商,但大多數能力有所差距,并未具備完善的數據處理能力,采集到的數據就像一堆面粉,非專業(yè)的云平臺也就像一個面粉倉庫,把一堆堆面粉放到倉庫,期間只是面粉堆不斷增大了而已,海量而零散的數據并不會給企業(yè)帶來價值。

所謂數據處理,就是把數據進行高度的抽象,并進行必要的處理,讓這些數據更加有序的保存,高效的檢索,便于后續(xù)的數據應用、統(tǒng)計、分析計算。

數據處理這個環(huán)節(jié),事實上很容易被忽略,絕大多數物聯(lián)網服務商并不明白數據處理是怎么回事,更不知道如何去做好數據處理,只能把采集到保存過程中的數據直接應用,這就帶來一系列問題:

面臨大量數據,只能展現(xiàn)零散的數據,而無法準確判斷數據關聯(lián)關系,且無法輔助決策等等。到了這一層,各類物聯(lián)網企業(yè)的實力差距就已經明顯體現(xiàn)出來,能夠有效處理數據的企業(yè)往往能夠更快速的切入行業(yè),為客戶提供數據價值。

層級L4、C4:數據分析,分析結果應用

物聯(lián)網平臺開始走向平民化,非IT的專業(yè)人士可以輕松上手工業(yè)APP應用,對于絕大多數企業(yè)也無多大難度。

工業(yè)物聯(lián)網的窘境,就是要面對一堆數據,卻又無法從數據中看出有效信息,對于數據應用來說就更加困難。數據分析的目的就是弄清楚,這些工業(yè)數據背后的含義。這個事情的難度,遠遠超過前面的三件事情,即使是軟件公司也不一定有這個能力,因為這些事情程序員做不了,數學工程師也不一定就能做。想要實現(xiàn)數據的分析與應用,就要跨越數學與工程的鴻溝,建立數學與工程橋梁。

數據分析對工業(yè)物聯(lián)網來說,兩個方面:

-A- 分析數據,形成分析結果,這是數據分析必須要做的一個基礎的事情。

-B- 合理應用分析結果。

現(xiàn)階段的工業(yè)物聯(lián)網企業(yè),普遍還處在第一個“分析數據”,極少數開始做第二個。

分析是手段,而非目的,分析的目的就是要把分析的結果應用起來。對于智物聯(lián)而言,分析的目的即是實現(xiàn)安全生產+節(jié)能減排+提高效率。這件事情是一件實實在在的事情,只是吹捧概念、無法真正落地的企業(yè)是很難做到預測性維護。智物聯(lián)已經實現(xiàn)了設備連接、數據處理、業(yè)務應用的綜合使能平臺,可以面向各類工業(yè)場景應用,并處理各種設備和數據,目前的工業(yè)設備接入量達20萬臺,累積超過10T的工業(yè)運行數據。

層次L5、C5:工業(yè)物聯(lián)網體系化建設

工業(yè)物聯(lián)網體系化建設,是工業(yè)物聯(lián)網解決方案提供商最值得自豪的地方,在某種程度上,這也是區(qū)別于其他物聯(lián)網企業(yè)的地方,是企業(yè)在市場競爭中真正的軟實力。

在物聯(lián)網洪流中,也許做數據采集、云平臺、數據處理、數據分析的人或者企業(yè)會很多,但真正形成一個完整體系的卻甚少。思科就是一個行業(yè)典范,當他們研制出第一臺網絡路由器的時候,這臺路由器已經是思科體系中的成員了,他們的體系中包括了產品系列、產品線、思科標準、思科統(tǒng)一腳本語言等。

這件事情如果不是一開始做好,后面體系基本上是無法建設和完善的。

層次L6、C6:商業(yè)模式

工業(yè)物聯(lián)網的商業(yè)模式,與互聯(lián)網模式有很大的不同,一不留神就會陷入困境。

拿智物聯(lián)來說,很早便瞄準了—設備生產廠家,我們認為這是一條直接敲開設備數據大門的最佳路徑。

設備廠家普遍的工業(yè)物聯(lián)網需求,即讓廠家知道他們的客戶都是誰,以及設備位置、設備操作方法、設備運行方式、故障問題、故障處理,了解同一種設備在不同的地方使用所造成的差異、不同的用戶使用習慣對設備運行帶來的不同影響等。毫無疑問,通過物聯(lián)網,讓他們把服務從被動變成主動。

智物聯(lián)則不遺余力地為廠家提供所需的方案服務。智物聯(lián)的模式核心,就是在提供給設備廠家服務的同時,還提供了一個以 EXP(Expert)為主的系列應用,包括邊緣計算終端,給設備使用者提供了工具和利器,讓設備使用者得到實惠,能更加了解設備的運行情況,更加了解設備的潛在風險,還能知道如何調整運行參數以達到節(jié)能、提高產能的效果等等。廠家可以把應用當成自身設備附加的增值服務提供給他們的客戶,這些增值服務就具有了收益可能,為消化物聯(lián)網帶來的新成本提供了可能。

不同的企業(yè)在出發(fā)的時候,或多或少會走彎路,但是最終會走出屬于自己的商業(yè)模式,而選擇怎樣的商業(yè)模式就決定了在一段時期內企業(yè)將如何增長,在市場中占據什么樣的位置。模式本無對錯,但市場會做出適當的選擇。

層級L7、C7:市場營銷,項目落地,知識體系傳遞

這是一個終極環(huán)節(jié),也是價值兌現(xiàn)的“最后一公里”。

無論是政策的推動還是市場紅海,工業(yè)物聯(lián)網的市場營銷已經逐漸成熟,國內也有大量實施項目落地,從工信委的示范項目到廣東省的“上云上平臺”,展現(xiàn)出的是一片欣欣向榮的昌盛景象。

智物聯(lián)是一個擁有完整工業(yè)物聯(lián)網體系的企業(yè),在多個行業(yè)積累了大量的經驗,我們的知識體系在行業(yè)內不斷被認可并具備傳遞的價值。從最淺顯的層次,讓客戶學會如何使用MIXIOT平臺,比如,如何確定物聯(lián)對象,如何編寫數據采集終端(適配器)與設備之間的復雜對應關系,如何編制統(tǒng)一代碼,如何布局數據展現(xiàn)顯示板,如何進行運行相關的統(tǒng)計報表,如何配置分析項目,如何看懂分析結果,如何把邊緣計算終端的輸出策略告訴設備等。

深入一些,就是讓客戶學會如何利用 MIXIOT平臺解決更加復雜的問題,從單體設備到多個設備組成的裝置,到多種裝置構成的生產線、多個產線組成的車間,到整個工廠…….,更深層次的意義,就是 MIXIOT 成為解決問題的標準,而這個標準的創(chuàng)立者是智物聯(lián)。

往往,我們不單要告訴客戶你需要什么樣的工業(yè)物聯(lián)網,同時能夠提供有效的工具和標準的方法。要清楚地知道,廠商不應只著眼于提供各種硬件、軟件、平臺、數據模型,而是要向使用者提供這些硬件、軟件、平臺、數據模型,為自己服務的方法。

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