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工业物联网：智能制造的演进之路

核心内容

工业物联网（IIoT）并非要取代现有的自动化系统，而是通过连接现有系统与企业级的计划、排产和产品生命周期管理系统，实现整个企业价值链的优化与升级。这种连接将带来更高效、更灵活的制造运营，并提升企业的整体业务控制能力。

主要观点

• 工业物联网是一种演进而非革命：它不会彻底推翻现有系统，而是通过“升级再利用”的方式，逐步整合到现有架构中。
• 提升效率与盈利能力：工业物联网能够打破系统壁垒，实现信息整合，从而提升效率并带来高达26.1%的效率提升。
• 增强企业控制能力：从物理参数的实时控制扩展到整体业务的适时控制，包括非物理参数，如盈利性、安全风险等。
• 推动智能制造发展：工业物联网将推动智能企业控制、资产性能管理与增强型操作者三大关键领域的发展。

关键信息

1. 智能制造企业三大核心领域

• 智能企业控制：实现制造系统与企业资源计划（ERP）、产品生命周期管理（PLM）等系统的深度融合，提升制造灵活性与盈利能力。
• 资产性能管理：通过无线传感器、云连接和数据分析技术，提高设备性能和正常运行时间，减少停机时间和维护成本。
• 增强型操作者：借助移动终端、增强现实（AR）和透明化连接，操作者可以更高效地获取信息，从而提升生产效率。

2. 工业物联网的架构演进

• 信息驱动型架构：工业物联网将推动自动化架构向扁平化、信息驱动的方向发展。
• 实时层与云企业层：实时层（雾层/边缘层）用于物理控制，云企业层用于数据汇总和高级分析，两者通过开放标准和互操作机制连接。
• 分布式与集中式控制：工业物联网支持灵活选择集中式或分布式架构，或混合方案，以适应不同场景需求。

3. 技术与标准的发展

• 标准化是关键：需要创建统一的行业标准以支持智能设备的互操作性，如IEC62443、DNP3、OPCUA等。
• 安全认证体系：工业物联网系统的安全必须贯穿所有组件，因此安全认证体系的建立至关重要。
• 无线与云技术：无线连接和云架构的成熟，为工业物联网的普及提供了技术基础。

4. 智能机器的发展趋势

• 智能机器的特征：包括自我意识、即插即用、互联互通、安全与网络安全。
• 智能机器的商业价值：通过数据驱动的决策，提升生产效率、可靠性、盈利性与安全性。
• 支持智能机器的技术：移动终端、云存储、边缘计算、实时数据分析等。

5. 智能化带来的挑战

• 标准化不足：当前标准体系尚不完善，影响了工业物联网的全面部署。
• 网络安全需求提升：随着系统互联性增强，网络安全成为关键议题。
• 人员技能转型：需要对现有员工进行再培训，以适应工业物联网带来的新工作方式。
• 技术普及需时间：工业物联网的潜力需要时间才能完全释放，需分阶段部署。

工业物联网的未来展望

• 技术成熟度提升：嵌入式技术、无线通信、云平台和数据分析工具日益成熟，为工业物联网的广泛应用提供了可能。
• 数据驱动决策：智能设备生成大量数据，企业需利用这些数据进行实时分析与决策，以实现更高效的运营。
• 跨系统整合：通过开放协议和标准化，实现不同系统之间的无缝整合，提升整体运营效率。
• 可持续发展：工业物联网有助于减少能源消耗、提高设备寿命，从而推动制造企业的可持续发展。

专家观点总结

• Eric Farrugia：工业物联网将推动更灵活的自动化架构，实现“简单的复杂”模式，即简单的测量与复杂的分析相结合。
• Matthew Carrara & Michael Davis：工业物联网将推动测量设备的普及，减少成本和复杂性，使数据管理更加高效。
• Don Clark & Peter Martin：工业物联网将改变自动化系统的拓扑结构，使其更加自然地适应工业运营需求。

结论

工业物联网正在成为智能制造演进的重要推动力，其影响深远但非一蹴而就。通过分阶段部署、技术整合和人员培训，企业可以逐步实现从传统自动化向智能制造的转型。尽管面临标准化、安全性和技能转型等挑战，但随着技术的不断成熟，工业物联网将为企业带来更高的效率、更强的盈利能力与更可持续的制造模式。