工业物联网及其连接、采集的市场机会

2019-06-05 11:28周万木
电子产品世界 2019年3期
关键词:连接采集

摘要:当前正进入IT与其他领域融合的第四次浪潮,工业物联网是其中增长最快的部分,带来的机会有连接、数据采集和计算等,本文着重探讨了连接和采集的市场机会。

关键词:工业物联网;IT;OT;连接;采集

1 IT融合的四次浪潮

回顾从局域网到互联网、再到移动互联网的发展历程中,载体、杀手级应用、使用的主体、速率、数量级都在改变。例如,消费互联网实现的是人与人的连接、人与内容的连接;工业物联网实现的是物与物的连接,即万物互联。

互联网对行业的影响,一个是在广度方面——不断拓展行业应用,从电信到媒体,到消费电子,到内容,再到制造业/工业。另一方面是在深度上发展,未来将实现数字化、网络化、智能化,以实现自我感知、自我识别、自我判断。

伴随着互联网/IT(信息技术)在各行各业的应用和融合,主要有四大浪潮。首先是“IT+电信”(如图1)这两个行业的融合自然而然,可谓天生一对,电信技术也从模拟转到数字;之后是“IT+消费类电子”,典型的产品是手机从模拟到数字,从功能机到智能机,还有各种平板电脑和可穿戴设备等;第三次浪潮是“IT+内容”,诞生了微博、微信/facebook(脸书),涌现了很多自媒体、App的应用;接下来的第四次浪潮,IT还会继续向其他行业渗透,更加细分,渗透到了制造业,例如工业、能源、移动、物流、政府和健康等领域。

2 工业物联网的增速最快

据IHS Markit2018年8月的预测,2018年将有310亿个连接,其中,通讯业有168亿件设备,但增速较慢,从2013到2020年只有8.0%的年均增长率;消费类电子有59亿件设备连接,从2013到2020年有13.8%的年均增长率;商用和工业用的连接数有54亿件设备,增长速度最快,从2013到2020年有25%的年均增长率。IHS的最新预测表明,从2018年到2030年,商用和工业领域将有50%的新连接设备,主要包括楼宇自动化、工厂自动化、化学、石油和天然气等行业。

关于出货量的预测,工业物联网的出货量增加最快,比例最大,到2025年,工业和商业用物联网的出货量将占到一半以上。

具体到工业自动化设备,开关设备(switchgear)数量最大(如图2)。传感器在制造业中得到了广泛的应用,再加上连接和传输更多数据的速度更快、信号完整性更好,都将成为IloT(工业物联网)的驱动力。

过去几年,许多OT和IT厂商引入了新的物联网平台。这些平台都有一个关键的特点:支持跨多台/个机器、设备和公司的数据整合和通信,从而创建互连的组织和供应链。

实际上,引入工业物联网的最大挑战是人——从高级执行官到工厂层的操作员。如果人们不相信这些数据,或者不相信这些数据的使用,项目很可能会失败。

工业物联网的四个重要部分是:连接、数据采集、计算与创造是工业物联网的组成部分。

3 工业物联网的连接

连接是物联网的基础组件。5G和专用LTE网络的不断发展将有助于解决与设备连接相关的问题,特别是与安全、容量和网络覆盖相关的问题。然而,缺乏通用的连接标准仍然令人担忧。在接下来的几年里,诸如时间敏感网络(TSN)、私有LTE和5G等新技术带来了更大带宽和更低延迟的潜力。

loT的通信连接分两种:有线和无线2。有线的方式在工厂中还是主流;主要是工业以太网和现场总线;具体到垂直行业来看,工业自动化主要的连接方式还是有线形式,诸如工厂的现场总线和工业以太网。

无线按照通信距离分为短距离无线通信和远距离无线通信。

按照网络的综合性能和数据传输率等,BT(蓝牙)、NB—IoT功耗较低;而Wi—Fi、eMTC、UWB传输率会更高;与NB-IoT相对应的还有LoRa和Sigfox这些非授权的频段(如图4)。

目前应用更多的是蜂窝通信模块(2G/3G/4G),当然5G的出现,既覆盖了短距离又覆盖了长距离,可能会取代目前很多的无线通讯技术,一统江湖。

工业场景比较复杂多样,例如生产过程的监管和控制、生產资产的管理和维护,以及现场服务等。不同的场景用到不同的工业通信产品。全球各自动化厂商、研究机构、标准化组织围绕设备联网推出了成百上千种现场总线协议、工业以太网协议。这些协议标准数量众多且相对封闭,使得不同厂商出品的工业设备很难互联互通,严重制约了设备互联、上云。

据IHSMarkit预测,工业以太网的连接数/安装量将会在2021年超过工业现场总线;安全协议的发展比较迅速,特别是欧洲厂商在安全方面投入很多设备;但工业无线在工厂中的应用还是低于预期,主要是工厂对实时性的要求比较高;设备的多样性决定了物联网时代连接方式的多样性,例如5G、NB—IoT、有线、工业以太网、总线、Wi—Fi、Zigbee、蓝牙等通讯方式都可能存在,还可能会有新的通讯协议,例如MacBee等。未来有些设备可能支持一种以上的通讯方式,设备智能联网需要选择适合的通讯方式。

蜂窝技术与其他技术的一个关键区别是:蜂窝技术主要由电信运营商、移动网络运营商(MNO)或移动虚拟网络运营商(MVNO)通过公共网络交付,而其他物联网技术主要通过专用网络提供(这与LoRaWAN和Sigfox不同)。

这意味着,使用蜂窝式物联网或机器对机器(M2M)连接的组织传统上为所使用的流量向MNO支付费用(预付或合同基础上),这与消费者支付移动语音和数据的方式基本相同。这种类型的经常性费用在很大程度上不适用于其他技术,这些技术是由企业自己单独部署的,通常与一系列合作伙伴(如模块供应商、系统集成商和平台供应商)合作。

4 数据采集

4.1 固定和移动资产的数据采集

这里的目标是访问连接设备的数据并移动或存储这些数据。随着传感器数据的加入,网络管理和规划的重要性对于成功的物联网解决方案至关重要。在此阶段,与机器的嵌入式传感器和I/OLink传感器连接相关的标准将改进数据收集和传输过程。同时,IloT网关作为网桥和IIoT设备与云之间的通信协议转换器的作用将扩大,以支持边缘分析/数据处理以增加智能。

工业设备/工业自动化产品分为固定的和移动的自动化产品和设备(如图5);固定设备包括离散自动化產品、encooder(编码器)、工业机器人、电机驱动产品、伺服运动控制、电机和发电机、流程控制产品、风机泵压缩机和传感器、开关设备等。

移动设备主要指AVG(自动导引小车)、抓手、叉车、扫描器、无人机、服务机器人等。

控制部分:包括工业软件,如MES(制造企业生产过程执行管理系统)、CRM(客户关系管理)、PLM(产品生命周期管理)等生产线管理系统及仿真系统、控制优化软件等;控制系统主要是离散控制系统(DCS)、数据采集与监视控制(SCADA)和可编程逻辑控制器(PLC),某些情况下也会用到单片机或工业计算机(IPC)实现控制。

传动部分:工业自动化产品主要包括运动控制系统,如伺服系统和计算机数字控制(CNC)等产品;变频传动,如变频器等用来驱动电机实现速度和功率变换的设备。

执行器:风机泵压塑机、电机、发电机。

工业网络,包括工业以太网、工业云、工业大数据、工控网络安全等和下一代工控系统息息相关的技术。

以及其他的产品,如智能控制阀、接触器等较为零散的产品。

4.2 IIoT的机会在于对传统设备的重新定义和转型升级

IHS Markit认为工业物联网的发展并不会直接拉动这些传统设备的销量上升,但会产生一些新的机会,就像苹果公司重新定义手机一样。在工业领域,一些新兴的厂商有可能会重新定义电机、变频器等传统产品,甚至重新定义产品模式和服务模式,对传统的公司产生冲击。

那么,怎样进行重新定义呢?

物联网时期的产品架构包括三部分(如图6)。

第一部分是产品本身:主要包括软件和硬件。电子部分有嵌入式软件和非嵌入式软件,是嵌入在控制器、通信和传感装置中的采集、控制和通信软件。

第二部分是连接,一是连接云,二是与外界其他产品和信息源的连接。

第三部分是产品云,包括应用程序、分析/处理引擎、应用平台、产品数据库信息。

4.3 传感器和处理器的机会

数据采集主要是在传统的设备上加装传感器/MEMS(微机电系统)和传感器,让传统的设备更加自动化、智能化、数字化,以实现网络化。所以设备上云、加装传感器主要推动了传感器、处理器的市场发展。

据IHS Markit分析(如图7),从2016年到2025年,相关IC的综合年均增长率为9.6%,其中,2018年loT连接IC的市场为124亿,年均增长率11.4%;2018年IoT传感器为175亿,年均增长率5.5%;2018年处理器芯片为72亿,年均增长率14.4%。

另外一个增长动力来自于各种传感器/MEMS的价格下降。由于消费电子大量使用传感器/MEMS,例如加速度传感器、压力传感器、磁传感器、6轴惯性传感器、陀螺仪等,这些传感器最近几年在消费电子产品方面出货量非常大,价格下降得非常明显,性能由于经过消费电子的大量应用检验,性价比较高。工业物联网领域相关传感器、处理器等硬件的成本不断下降,大大促进了工业物联网的经济可行性。

工业的应用场景非常多,细分市场分散,工业上使用的传感器种类非常多:比如惯性传感器、加速度、磁传感器、振动传感器等。

举一个振动传感器的例子;在非常传统的电机系统上加装振动传感器和发射器,以采集电机的工作/振动状态数据,形成大数据分析,可以做预测性维护和状态检测,可进行远程维护和远程诊断

关于图像传感器,笔者曾经在轴承行业做过调研,传统的轴承生产过程中,对产品的检测是首件检测、尾.件检测、中间抽检。而每一批产品,都要手工检测。传统的生产批量大,这种模式效率低一些可以忍受;如果每种产品批次很少,用传统接触式检测的效率低,每次检测调整周期长。现在工业对于非接触式检测,也就是通过图像识别检测的需求特别旺盛。如果可以实现非接触式图像检测,一方面可以提高生产设备的柔性,实现件件检测,提高质量水平;还可以通过检测实现动态刀具补偿,降低产品的偏差。

参考文献:

[1]周万木.制造业在转型:进入一个全新的数字世界电子产品世界,2017(11):6—14

[2]何晖.IoT的连接芯片机会及NB-IoT特点.电子产品世界,2018(11):4—8

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