工业物联网是第四次工业革命的基石,它通过将
传感器、控制器、互联网、云计算、
大数据、人工智能技术等融入到工业生产的各个环节,来提高效率、改善质量、降低资源消耗,最终实现工业智能化。
工业物联网在能源、运输、
制造等领域发挥着重要作用,我国工业物联网的发展已经由过去的政府主导逐渐向需求推动转变。
假冒伪善的大财主小品特别是工业物联网为制造业带来的缩短校正周期、提前预测故障、主动监测预防等效用,逐渐被行业企业所认可。据<台湾扑克3和值走势_台湾扑克3定位走势_花少钱中大奖-子发烧友>数据显示,
2018年国内工业物联网市场规模将近3000亿元,约占物联网整体市场规模的22%。工业物联网应用的扩大,离不开上游通信技术和MEMS传感器的助力。
图:2013-2018年我国工业物联网市场规模(亿元)
资料来源:<台湾扑克3和值走势_台湾扑克3定位走势_花少钱中大奖-子发烧友>
两大支柱
5G带来可能性
物联网的概念正式提出是在2005年,但即便到移动互联网如此普及的现在,在工业领域设备联网的比例仍然较低,联网设备所涉及的应用覆盖面较窄,而这主要是由于网络在时延和可靠性方面尚未达到工业级应用要求。
工业物联网能够促进产业界工业4.0的转化,这离不开通信技术的支持,同时工业环境也对通信提出了要求,例如低时延、高可靠、独立组网、专用频谱等等。2019年11月19日,工信部办公厅印发了《“5G+工业互联网”512工程推进方案》,通知指出,通过打造
5个产业公共服务平台、加快垂直领域的先导应用、内网建设改造覆盖10个重点行业、形成至少20大典型工业应用场景假冒伪善的大财主小品,促进制造业数字化、网络化、智能化升级。有关数据显示,2035年之前,5G将会给全球范围内带来约12万亿美元的产出,其中有40%是来自工业物联网的应用。可见,5G为工业物联网解决了通信难题,并也将由此获得经济效益。我国5G模组厂商包括移远通信、日海智能、广和通、华为、闻泰科技等。
MEMS传感器带来实用性
MEMS传感器在消费领域的应用已经成为备受瞩目的焦点,但在工业方面的应用也正迅速发展,例如资产追踪、产线实时反馈、能源管理等等。
MEMS传感器构成了工业物联网系统的感知层,是完成物联网数据采集最直接的系统单元。通过对传感器读取的数据进行分析,企业可以决定如何对业务流程进行优化、对整体生产效率进行提升。工业上使用的传感器种类繁多,其中流量传感器、
压力传感器、
温度传感器占据较大的市场份额。从我国MEMS企业发展现状来看,主要分布在长三角地区,数量占比约为44%,其中江苏省占比超过25%。
假冒伪善的大财主小品国产MEMS传感器企业逐渐崛起,在智能汽车、工业控制、工业自动化等方面均有自主产品应用。
三点思考
目前,从工业物联网发展进程来看,尚存在一些推广难题,这里简要分析三点值得思考的问题。
一是,网络安全。工业物联网是一个涉及互联网和数据传输的复杂基础设施,因此,它具有前所未有的网络攻击潜力,数据的所有权和安全性是工业物联网应用的主要挑战。假冒伪善的大财主小品工业物联网有可能将企业的生产线暴露到外网、物理隔离也可能因管理疏忽而感染外网病毒、安全防护能力较弱的传感器可能成为DDOS攻击的跳板等等,这都意味着工业物联网需要更严谨的安全防护技术。据中国信通院统计,我国工业互联网联盟82家工业企业的ICS、SCADA等工控系统中,28.05%都出现过漏洞,其中23.2%是高危漏洞。
二是,数据价值。假冒伪善的大财主小品通常工业物联网数据考虑较多的是如何采集更多数据、如何处理数据,但更为重要的是如何发现数据价值。据工信部数据显示,70年以来,我国工业增加值增长超970倍,已经拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类假冒伪善的大财主小品,是全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。因此,工业物联网的应用垂直领域众多,这不仅需要应用开发者增加场景认知、业务了解,也需要给予实际使用物联网设备的工业企业更多的自主操作可能性,因此,工业软硬件共同搭建的生态系统需要更贴近生产实际,通过采集有价值的数据,辅助建模,让数据产生经济效益。
三是,互联协议。假冒伪善的大财主小品物联网是工业物联网最底层的基础,但仅仅是传感器与设备连接是远远不够的,还需要与外网连接。但对于距离相对较短的无线设备网络,在本地通常有数个协议进行竞争,例如
蓝牙、
ZigBee、Thread,这就必须面对互操作性问题;在低功耗广域网级别,也出现了相同的问题,例如LTE-M和
NB-IoT的竞争。
在应用物联网的领域中,有40%,甚至60%的潜在价值是需要运用互操作性才能发挥出来,这也就是说如果物联网不是对外连接、交互的,那么价值将无法体现。
假冒伪善的大财主小品纵观近代以来,崛起的国家无一不是制造业强国,工业水平在极大程度上反映了一个国家的整体实力,物联网技术的应用,为工业的发展提供了新的方向,而其在生产环节、供应链管理、能源管理、管理决策等方面将会有更为广泛的应用,随着落地难题的一一破解,未来的应用普及度会不断提升。
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