工业互联网技术的成熟度趋势

2018-08-15 18:17 mikj 次阅读 条评论

1、许可证和应享权利管理

     工业互联网技术的成熟度趋势,工业互联网正将硬件设备、原始设备制造商转变为软件供应商,主要源于三个方面:降低制造成本、产品分级和持续盈利,这三个方面促使制造商青睐以软件为中心,创造更大的价值,增加灵活性和市场反应能力,从而增加收益。

     从软件为中心要求采用者将传统的许可和权利管理应用于联网智能计算机,以维护软件IP。从硬件向软件和价值服务的转变使制造商能够更好降低成本、增加客户满意度和经常性收入。权利管理是由生产者授予客户的权利,也是应享权利。

2、工业互联网产品即服务

     工业互联网产品即服务,指的是嵌入式工业互联网技术、通用工业互联网设计模式以及行业框架为用户、制造商以及金融中介机构提供所需数据,以确保资产的有效性和可用性,并对业绩不佳的部门保持关注和进行补救。在许多行业和实战中,采用可扩展的产品作为一种服务,正在初具规模。

     实现工业互联网产品即服务,制造商、认证分销商、经销商和服务提供商必须应用工业互联网创新来创建连接的产品。嵌入式技术使远程产品状态监视、控制和优化、发布和更改管理、功能更新和安全补丁、后端业务应用程序集成等技术得以优化支持,不需要在客户站点或制造商内部设立中间环节。

3、事物即为顾客

     随着互联网连接的事物变得更加智能,他们将获得购买、销售和请求服务的能力。这将带来新的收入、效率和管理客户关系的机会。在理论上,具有这些能力的事物代表了新客户群体,相关企业将能够出售这些客户,政府也可以对这些客户征税,因为一些事物已经被人类赋予了谈判、买卖和销售的能力。

     一些事物已经被连接到人工智能(AI)提供的智能系统上,这些系统是根据以前的经验和新的数据内容学习训练而成的。我们确实看到了一些更复杂的客户事物的例子,比如智能电网。同时也存在安全、风险监管、合规等问题,例如金融服务业的反洗钱、制药和能源等行业中的反腐败,医疗行业的病人数据隐私等。作为客户的事物有潜力创造新的价值机会,有提高生产力,提高运营效率,改善健康福利,增强有形资产和人员的安全的潜能,也将带来欺诈、法律、税收挑战和运营挑战。

4、启用工业互联网应用程序

     为工业互联网而设计的应用程序,并和工业互联网技术(例如工业互联网设备和工业互联网平台)集成在一起。应用程序摄取工业互联网数据和事件应成为现实,一些应用程序(例如CRM、EAM和FSM)已经能够使用来自IOTSOURCE的数据(例如,现场设备的过度振动)来实现纠正性维护。在许多情况下,工业互联网数据的摄取和分析将由工业互联网数字孪生来实现,可以预见数字双胞胎技术正在扩散,将触发工业互联网应用工作流,需要与操作技术人员密切协作和知识共享。广泛的商业应用程序将由与事物的无处不在的连接触发,以便通过改进的业务流程自动化来实现利益最大化的结果。虽然在技术和运行上实现如此深刻的变化需要数年的时间,但工业互联网对商业应用的重大、长期的影响会最终演变为启用工业互联网的应用程序,这种影响是革命性的。

5、边缘人工智能

     边缘人工智能指嵌入到工业互联网端点、网关和其他移动和边缘设备中的人工智能技术,应用范围从自主导航到流分析。在这方面,人工智能技术指的是概率推理(例如机器学习、深层神经网络)、计算逻辑(例如基于规则的、模糊逻辑)、优化(例如基于约束的推理)等。

     工业互联网和人工智能可以三种不同的方式协同工作:一是工业互联网数据作为人工智能系统的输入:在这个体系结构中,工业互联网系统是人工智能系统的外围设备,作为一个数据收集器将数据提供给人工智能系统。比如智能农业应用部署的环境传感器。二是人工智能技术在工业互联网系统中的应用:在这个体系结构中,人工智能技术是工业互联网系统中众多应用之一。具体来说,人工智能技术作为工业互联网系统的推理引擎,担当解释工业互联网端点产生的数据、驱动端点运转的一些功能。例如医用可穿戴设备帮助视觉受损的人导航等。三是国际互联网络和人工智能技术作为一个双向系统:在这种体系结构中,工业互联网和人工智能技术相互作用,互惠互利,工业互联网系统不断向人工智能系统提供数据,数据被用于定期训练并赋予人工智能系统,随着时间的推移(通过新的培训),人工智能技术的输出不断提高,新的生产系统被创建并部署到工业互联网系统中。例如自主导航。通过在边缘采用人工智能技术,企业可能受到以下积极影响:提高了操作效率,例如在制造设置中增强的视觉检测系统;通过使用在边缘进行推理的会话平台,增强了客户体验;通过使用流分析和迁移到基于事件的体系结构,减少决策延迟等。此外还有,通信成本降低,边缘和云之间的数据流量减少,甚至当边缘与网络断开时也提高了可用性。

6、经济信息学

     信息经济学是将信息视为企业资产的理论和实践,包括测量、管理和货币化与公认资产(资产负债表)相同或相似的信息。一些投资银行家已开始在评估企业整体价值时,考虑企业的信息资产-以及将它们货币化,包括量化其各种利益的模型。这些习惯做法已被数据和分析领导人及商业领袖采纳,以鼓励创新和减少开支。

7、托管工业互联网服务

     托管工业互联网服务支持用户产生工业互联网解决方案的一部分,是企业用户的重要思路之一。托管工业互联网服务的交付是通过基于云的工具和熟练的技术人员在操作中心来实现的。服务对象可能位于同一地点的设施或在公共和私有云中。托管工业互联网服务集成和聚合一组技术,包括边缘设备、平台、集成分析系统等。托管工业互联网服务可能需要与其他数字平台(如ERP或CRM)集成的自动化运营和管理活动来优化服务交付。

8、硬件安全

     硬件安全性是使用基于芯片的功能来满足许多安全需求,包括(但不限于)物理保护、设备识别、身份验证、远程认证以及系统和数据完整性等。 工业互联网的出现在设备标识和覆盖范围等方面引入了更泛化的安全要求。为了解决这些问题,利用基于硬件的实现的安全机制正变得越来越重要。在一些行业,已经存在硬件安全的要求。例如,在金融领域,信用卡需要使用基于芯片的认证,以达到欧洲支付、签证标准等。其他行业,如医疗保健、工业和能源、公用事业等,也可能会效仿。

     虽然基于硬件的安全性的好处是显而易见的,但在工业互联网端点设备中采用它的速度相对较慢,如果出现以下情况之一,则可能会进一步放缓:一是额外的芯片;二是在端点保护、安全协议和认证机制方面有新的思路;三是关注不同级别工业互联网设备的安全遵循框架。

 9、工业互联网边缘分析

     分析是将逻辑即规则和数学算法应用于数据以提供更好决策的洞察力的学科。工业互联网边缘分析是指在远离公司数据中心或离传感器数据生成地更近的云服务器的分布式设备、服务器或网关中执行分析。由于终端用户组织和供应商对这项技术重要性的认识和理解的提高,工业互联网边缘分析再次提升到成熟度曲线膨胀预期的顶峰。

     工业互联网设备的激增和对实时洞察力的需求是网络边缘分析计算的最大驱动力,因此,随着工业互联网成为主流,企业将需要更多的边缘计算来改进实时分析,推动业务流程优化。近年来,越来越多的工业互联网平台和分析供应商增加了在边缘设备上部署和运行小型分析包的能力,无论是在端点上还是在诸如工业互联网网关之类的聚合设备上。它反映了边缘计算和云计算之间的平衡变化,这是工业互联网最重要的趋势之一。在边缘位置和云之间来回移动数据在存储和通信成本方面都太昂贵了,当分析需要部署在敏感环境(不通过网络发送数据)或对网络的访问受到限制时,高可用性还需要增加安全性。

     工厂、车辆、家庭或其他分布式站点即使在从云平台或企业数据中心断开时也必须运行。法规或法律要求将数据保存在国家或数据生成的其他地方。将所有的数据从带宽和延迟的角度及时地集中到一个中心位置,这将花费太多的时间上传所有的数据,而将原始数据的细节移动到中心位置是没有好处的。通过接近或在端点处处理数据将赢得更快的响应时间。例如,石油和天然气中的泄漏检测应用程序需要在秒内响应。当数据被发送到一个中心位置进行分析时,就会引入延迟,并失去其对实时需求的价值。例如,在智能城市应用程序(如交通管理)中使用的视频数据,如果所有数据都需要的话,可能会阻塞网络。通过使用边缘分析来寻找可操作的数据,从而减少数据管理和存储的开销。

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