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立格LEEG:工业物联网方兴未艾,传感器或将迎来黄金时代

2018/6/28 10:48:20    12771
来源:上海立格仪表有限公司
摘要:现如今,工业物联网(IIoT)的发展热潮汹涌,但许多人,甚至工业制造领域的从业人员,对工业物联网的了解都不是很多。
  【仪表网 仪表企业】现如今,工业物联网(IIoT)的发展热潮汹涌,但许多人,甚至工业制造领域的从业人员,对工业物联网的了解都不是很多,还会把工业物联网与工业4.0、工业互联网混淆,今天正式开篇前,笔者先为大家捋一捋。
 
  概念厘清:工业4.0、工业互联网、中国制造2025、工业物联网
 
  工业4.0:2013年4月,德国政府在汉诺威工业博览会上正式推出提出“工业4.0”战略,目的是为了提高德国工业的竞争力,在新一轮工业革命中占机。工业4.0是以智能制造为主导的第四次工业革命,或革命性的生产方法。而智能制造,就是在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息,资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。工业4.0旨在提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂,在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。
 


 

  工业互联网:工业互联网可以视为美国版本的“工业4.0”,但稍有区别,工业4.0是将传统工厂改造为智能联网工厂,是制造业的又一次革新,工业互联网则不仅包含制造业,所有需要对数据与信息进行分析的基础行业,例如家庭护理、交通运输、电力能源以及水处理等行业,都是工业互联网的应用场合。工业互联网联盟的概念由GE在2012年提出,GE董事长兼执行官杰夫·伊梅尔特指出,我们忽视了IT技术在工业世界所能创造的巨大价值——仅仅生产力提升一项即可带来8.6万亿美元,这个规模相当于未来互联网消费市场的两倍。
 
  中国制造2025:这是在新一轮工业革命浪潮中,中国的强力发声。2015年3月5日,总理在全国两会上作《政府工作报告》时提出“中国制造2025”计划。中国制造2025是中国将建设制造强国作为战略目标提出,明确要瞄准新一代信息技术、装备、新材料、生物医药等战略重点,引导社会各类资源聚集,推动优势和战略产业快速发展。工信部曾表示,实施《中国制造2025》,建设世界制造强国,是吸取错失前两次工业革命的历史经验教训,主动应对新一轮科技革命和产业变革的重大战略选择。《福布斯》杂志认为,实施“中国制造2025”将助力中国制造业保持竞争力。世界经济论坛主席施瓦布称,得益于智能制造业的迅速发展,“中国将成为第四次工业革命的者”。
 
  工业物联网:工业物联网是指将具有感知、监控能力的各类传感器或控制器以及移动通信、智能分析等技术融入工业生产各个环节,从而大幅提高生产效率,降低生产成本和资源消耗,终将传统工业提升到智能化的新阶段。当前,工业物联网正在蓬勃发展。西门子、GE等传统工业巨头和亚马逊、微软等新兴互联网大公司,都在这一领域积极布局。
 
  工业物联网:智能制造提升的关键所在
 
  2017年9月11日,我国《工业物联网白皮书(2017版)》发布,对工业物联网的定位是:支撑智能制造的一套使能技术体系。工业物联网具有六个典型特征:
 
  智能感知——IIoT的基础,它是利用传感器、射频识别等感知手段获取工业全生命周期内的不同维度的信息数据,具体包括人员、机器、原料、工艺流程和环境等工业资源状态信息;泛在连通——IIoT的前提,工业资源通过有线或无限的方式彼此连接或与互联网相连,实现工业资源数据的互联互通,拓展了机器与机器、机器与人、机器与环境之间联接的广度和深度;数字建模——IIoT的方法,数字建模将工业资源映射到数字空间中,在虚拟的世界里模拟工业生产流程,实现对工业生产过程全要素的抽象建模;实时分析——IIoT的手段,在数字空间中实时处理所感知的工业资源数据,将抽象的数据进一步直观化和可视化,完成对外部物理实体的实时响应;控制——IIoT的目的,基于虚拟空间形成的决策,转换成工业资源实体可以理解的控制命令,实现工业资源的信息交互和无间隙协作;迭代优化:达到优目标。
 
  可以说,工业物联网正在“颠覆”传统工业,它对企业的直接回报就是提高营运效率,艾默生曾公布过一项研究,对于一家典型的日产25万桶的炼油厂,实现运营可比平均水平的企业在设备可靠性和能源效率相关的运营成本方面每年节省大约1230万美元。换言之,工业物联网可为炼油企业带来巨大经济利益,在其他行业亦然。
 
  通过艾默生的研究可以看到,工业物联网通过普适测量为提高工厂运行性能和安全性提供了解决方案,它可在整个工厂增加无线测点,并利用预测分析技术对这些点进行监测,及时向工作人员预报情况,以便他们及时采取有效措施。通过对泵、电机、疏水阀、热交换器、阀门、管道系统等设备的健康状态监测能够优化生产过程。无线测点就相当于工厂的眼睛,炼油厂的传感器(即工业物联网中的“物”)可以提前发现运行性能下降以及即将发生的故障,从而延长设备正常运行时间,提高工厂安全性。
 


 

  目前,工业物联网平台是工业物联网应用的重要支撑载体。我们看到,植根于工业制造领域的巨头积极布局工业物联网平台,国外有Predix,MindSphere、ProfiCloud等,国内有根云、COSMOPlat、INDICS等;然后,IT巨头也纷纷借助于云平台的优势积极发展工业物联网平台。如Azure、AWS、Watson、HANA等,国内BAT等也相继推出;同时,企业之间展开优势互补合作扩建工业物联网生态圈,例如GE在2016年宣布Predix登陆微软Azure云平台,ABB于2017年宣布依托于微软Azure平台提供工业云服务。
 
  艾默生在推出自己的物联网平台Plantweb时说,油气、炼油、石油化工和其它企业现在可以将其在仪表传感器和通信基础设施方面的现有投资用于新的应用,从而改进可靠性、能源管理和安全性。今天推出的新产品标志着艾默生在帮助客户部署工业物联网应用(无需内部行业专家)愿景的道路上迈出了重要的一步。
 
  中控集团也在今年夏天推出工业操作系统supOS,作为工厂通用连接器,可以将工厂各种信息系统、管理软件系统、自动化系统、智能设备进行衔接,每天产生的大量数据可以被打通、应用。在设计开发平台,免费提供开发工具、开发包、接口及认证发布服务,借助这些智能工业APP可大大优化工厂运营效率。
 
  传感器:万物互联的核心基础,工业物联网的“眼睛”
 
  在《工业物联网白皮书(2017版)》中,描述了工业物联网的技术趋势,在终端智能化上体现在两个方面,一是底层传感器设备自身向着微型化和智能化的方向发展,另一方面是工业控制系统的开放性逐渐扩大,使得工业控制系统与各种业务系统的协作成为可能。
 
  我们观察到,随着物联网、云计算、大数据、人工智能的崛起,传感器已经成为发达国家和跨国企业布局的战略高地。2017年11月20日,我国工信部也正式下发了《智能传感器产业三年行动指南(2017-2019)》。
 
  智能传感器是指具有信息采集、信息处理、信息交换、信息存储等功能的多元件集成电路,是集成传感器、通信芯片、微处理器、驱动程序、软件算法等于一体的系统级产品。《指南》中规划了通过核心技术攻关工程推动传感器产业向中升级,设立智能传感器创新中心推动技术、人才、工艺全面提升,并且启动产业链升级工程三项专栏工程完善产业生态布局。
 


 

  当前,我国一批企业具备了一定的规模和技术实力。自主研发能力提升,设计、制造、封装等环节产生了一批创新成果,部分技术领域打破了垄断。此外,随着传统半导体代工和封测厂商进入智能传感器领域,国内产业组织模式以专业化分工明确的虚拟IDM模式为主。根据《指南》,到2019年,我国智能传感器产业取得明显突破,产业生态较为完善,涌现出一批创新能力较强的先进企业,技术水平稳步提升,产品结构不断优化,供给能力有效提高。
 
  纽伦堡的中国传感器身影:用品质助力中国智造,用匠心赢得市场
 
  6月26日,在德国开幕的纽伦堡传感器展上,传感器厂商携核心产品、新产品亮相,一展览尽千万种传感器核心。我们也看到了中国传感器的身影,上海立格的单晶硅差压传感器、高过载单晶硅压力传感器、单晶硅压力传感器悉数呈现,同时还见证了新一代单晶硅多参数传感器的。
 


 

  据笔者了解,以上海立格为代表的专业压力变送器生产厂商,在德国举办的专业展会一直非常活跃。德国纽伦堡传感器、测试测量展览会SENSOR+TEST 2018是传感器及测量技术方面专业的展览会之一,地展示测试系统、传感器及计算机方面的专业知识,是欧洲乃至具影响力、规模大的传感器展览会之一。立格负责人说,此次在纽伦堡的单晶硅多参数传感器,可以让单晶硅差压变送器工况条件下精度更高,远远国内,而掌握了多变量技术,则可以集成其他类型的传感器,比如监控管道振动、温度、产品自身的状态,这些基于工业物联网的产品状态监测,能够提供更高的价值。
 
  专业传感器生产商,和RFID、芯片制造商一样,处于工业物联网的设备制造环节。德国纽伦堡传感器展已经连续18年如火如荼开展,传感器对工业4.0智能制造所承担的重要作用不言而喻。现阶段我国制造行业的一些公司已经在利用IIOT来提高生产力并开发新的产品和服务,未来,随着越来越多的先进传感器、处理能力和数据存储的发展及普及,主流工业企业及其竞争力将会转向IIOT以保持竞争力,并寻找新的增长机会。
 
  研究显示,工业物联网市场规模预计在2020年超过5000亿美元,并将持续高速增长。到2030年,预计工业物联网为世界经济带来的收益至少在10万亿美元;而基于持续增加的投入估计,到2030年,工业物联网带来的收益可达到14万亿美元。届时,传感器生产商也将迎来自己的黄金时代。

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