“物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇暨北京兩化融合服務(wù)聯(lián)盟物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)專(zhuān)業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)”在京舉行,鄔賀銓院士分析了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云的技術(shù)市場(chǎng)機(jī)會(huì),指出我國(guó)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)總體上處于起步階段,在物聯(lián)網(wǎng)的總產(chǎn)值中比例偏小,未來(lái)將有巨大的潛力。
1 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)
1.1 物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值主要體現(xiàn)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值主要體現(xiàn)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云。麥肯錫的研究報(bào)告中指出,物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值中,70%在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。其中,“企業(yè)因用戶使用IoT而獲得的價(jià)值”占69%,“企業(yè)購(gòu)買(mǎi)IoT及服務(wù)獲得的價(jià)值”占79%,“企業(yè)在工作場(chǎng)所裝備IoT產(chǎn)品”占到67%(如表1)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云能夠?yàn)檗k公室、工廠、工場(chǎng)、零售等帶來(lái)價(jià)值。在表1中,為何家庭也有一定的占比?因?yàn)榧彝ダ锏牟糠?a target="_blank">傳感器信息是與企業(yè)相連、由企業(yè)進(jìn)行診斷和維護(hù)的。
不過(guò),中國(guó)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云在物聯(lián)網(wǎng)的比例偏小。圖1是賽迪顧問(wèn)的報(bào)告,預(yù)計(jì)2020年,中國(guó)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在整體物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中占比將達(dá)25%,規(guī)模將突破4500億;由此可見(jiàn),我國(guó)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云在物聯(lián)網(wǎng)中的比例非常小,所以我國(guó)當(dāng)前的發(fā)展是很慢的,有很大的增長(zhǎng)潛力。
1.2 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云的價(jià)值分配
2025年全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將創(chuàng)造3.9~11.1萬(wàn)億美元的價(jià)值,帶來(lái)的價(jià)值主要有三種:技術(shù)上的支出、物聯(lián)網(wǎng)用戶價(jià)值、消費(fèi)者盈余(用戶獲得的價(jià)值)。可見(jiàn),工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云的價(jià)值主要是由物聯(lián)網(wǎng)云(IoT)用戶獲得的。
在物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈中,人們通常認(rèn)為硬件是主導(dǎo),但實(shí)際上,軟件、服務(wù)和云才是主要支柱。據(jù)愛(ài)立信2016年的分析報(bào)告,感知層占25%,數(shù)據(jù)傳送層占10%,數(shù)據(jù)處理層占65%。麥肯錫于2015年6月的分析報(bào)告指出,軟件與服務(wù)占物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支出的60%~85%。具體地,物聯(lián)網(wǎng)整個(gè)價(jià)值鏈中,據(jù)麥肯錫對(duì)2015年IoT技術(shù)支出的價(jià)值分配統(tǒng)計(jì)表明,集成服務(wù)占20%~40%,軟件/應(yīng)用開(kāi)發(fā)占25%~35%,軟件設(shè)施占5%~20%,連接占0~10%,硬件占20%~30%。
2 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云的潛在經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)
在工廠中,物聯(lián)網(wǎng)能帶來(lái)什么貢獻(xiàn)?無(wú)論是樂(lè)觀還是保守估計(jì),都認(rèn)為最大的是運(yùn)營(yíng)優(yōu)化(如圖3),其次是預(yù)防維護(hù),之后是庫(kù)存優(yōu)化,安全、勞動(dòng)生產(chǎn)率等。麥肯錫預(yù)計(jì)在2025年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云在工廠帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)將達(dá)到1.2~3.7萬(wàn)億美元,其中主要是運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和預(yù)防性維護(hù)環(huán)節(jié);勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升與AR應(yīng)用、監(jiān)控管理及組織設(shè)計(jì)有關(guān)。
2.1 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云中的傳感器
除了手機(jī)與汽車(chē)外,工業(yè)是傳感器應(yīng)用最多的領(lǐng)域,未來(lái)還會(huì)成為傳感器的最重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。工業(yè)上使用的傳感器種類(lèi)繁多,從傳感器種類(lèi)來(lái)看,流量傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器占據(jù)最大的市場(chǎng)份額。
產(chǎn)業(yè)用傳感器的一大特點(diǎn)是品種多、批量少,呈現(xiàn)碎片化現(xiàn)象,因此缺乏規(guī)模效應(yīng),從而影響成本的快速下降。
2.2 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云的位置
工廠中的網(wǎng)絡(luò)有三層結(jié)構(gòu)。最底層是DCS/FCS(分布式控制系統(tǒng)/現(xiàn)場(chǎng)總線控制系統(tǒng))、PLC(可編程邏輯控制器)等,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)通信/傳感器協(xié)議進(jìn)行控制。再往上,是把物聯(lián)網(wǎng)信息收集起來(lái),形成工業(yè)以太網(wǎng)/時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN)協(xié)議等。再上面是企業(yè)內(nèi)網(wǎng)(諸如工業(yè)以太網(wǎng)/TSN)或外網(wǎng)(Internet/4G/5G)IP協(xié)議等。
可見(jiàn)物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最底層的基礎(chǔ),所有數(shù)據(jù)都依賴(lài)物聯(lián)網(wǎng)。另外很重要的一點(diǎn)是,僅僅是傳感器與設(shè)備連接起來(lái)是不夠的,如果不與外網(wǎng)聯(lián)系還是不行。40%跨物聯(lián)網(wǎng)云應(yīng)用的潛在價(jià)值以及某些環(huán)境中將近60%的潛在價(jià)值需要運(yùn)用互操作性。即如果物聯(lián)網(wǎng)不是對(duì)外連接、交互的,其價(jià)值是無(wú)法體現(xiàn)的。
2.3 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云與邊緣計(jì)算的關(guān)系
市場(chǎng)調(diào)查公司IDC把邊緣計(jì)算看作是物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施,與物聯(lián)網(wǎng)密切關(guān)聯(lián)。據(jù)IDC預(yù)測(cè),未來(lái)將有超過(guò)50%的數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)處理,到2020年邊緣計(jì)算支出將占物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施總支出18%,成本僅為單獨(dú)使用云計(jì)算的39%。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云與邊緣計(jì)算是緊密聯(lián)系的。大企業(yè)往往自建云平臺(tái),但越是大企業(yè)內(nèi)部層次越多,需要同時(shí)配備邊緣計(jì)算、本地緩存和過(guò)濾數(shù)據(jù),提供實(shí)時(shí)響應(yīng),從而降低了到中心云的帶寬壓力,另外,數(shù)據(jù)就近處理也減少了敏感數(shù)據(jù)泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。
中小企業(yè)可以接入到公有云,與其他企業(yè)通過(guò)VPN(虛擬專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò))方式共享第三方的云資源,節(jié)省投資與運(yùn)維成本。但當(dāng)企業(yè)與公有云間距離較遠(yuǎn)時(shí),還是需要企業(yè)自建邊緣計(jì)算平臺(tái)。
2.4 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云的標(biāo)準(zhǔn)
對(duì)于大企業(yè),可使用非許可頻率的LoRa來(lái)建內(nèi)部物聯(lián)網(wǎng)。對(duì)于大量中小企業(yè),自建物聯(lián)網(wǎng)不經(jīng)濟(jì),NB-IoT為企業(yè)提供一個(gè)承載在公眾通信網(wǎng) 上 的 專(zhuān) 用 物 聯(lián)網(wǎng)。但NB-IoT傳感器是固定位置,且業(yè)務(wù)帶寬只有20和250 kbps,是窄帶的。
工業(yè)應(yīng)用的工件、機(jī)器人及網(wǎng)聯(lián)車(chē)的傳感器是移動(dòng)的,5G能支持傳感器移動(dòng)及可與人對(duì)話的多種窄帶物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)。
2.5 5G與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的連接
新工廠可以用光纖連起來(lái),但老工廠布設(shè)光纖很麻煩,因此希望通過(guò)無(wú)線連接。Wi-Fi因穩(wěn)定性、擴(kuò)展性、低速率、不適合強(qiáng)電子干擾等問(wèn)題,在工業(yè)領(lǐng)域的利用率僅為4%,無(wú)法連接。
5G非常適應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要求。但工業(yè)5G主要是本地專(zhuān)網(wǎng)應(yīng)用,未來(lái)希望有專(zhuān)用頻譜。ETSI(歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì))通過(guò)對(duì)企業(yè)調(diào)研,測(cè)算提出工廠內(nèi)網(wǎng)需要76MHz專(zhuān)用頻率。
5G主要有四種部署辦法。
?非公網(wǎng)(NPN)與公網(wǎng)(PN)隔離。工業(yè)5G主要是本地專(zhuān)網(wǎng)應(yīng)用,工廠直接建無(wú)線基站,有專(zhuān)用的信道。
?NPN與PN共享無(wú)線接入網(wǎng)(RAN)。也可以是基站由無(wú)線運(yùn)營(yíng)商來(lái)建,控制部分是企業(yè)本身的。
?NPN與PN共享無(wú)線接入網(wǎng)(RAN)與控制面。甚至基站也不建在工廠里,通過(guò)控制信道連到運(yùn)營(yíng)商那里,把控制管理能力放在運(yùn)營(yíng)商那里。
?在PN內(nèi)部署NPN。即還可以把NPN全部放入PN,等于把工廠內(nèi)網(wǎng)和外網(wǎng)放在一起。
可見(jiàn),物聯(lián)網(wǎng)不是直接連接到5G的,要經(jīng)過(guò)工業(yè)的通信網(wǎng)絡(luò)。原來(lái)是現(xiàn)場(chǎng)總線、以太網(wǎng),現(xiàn)在是工業(yè)以太網(wǎng),未來(lái)是時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)(TSN),即物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)TSN連接到5G網(wǎng)絡(luò)上。
2.6 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)
因?yàn)樾枰畔⑹占头治觯托枰猄aaS(軟件即服務(wù))和PaaS(平臺(tái)即服務(wù))平臺(tái)。SaaS需要公共軟件。過(guò)去大企業(yè)管理得好,其ERP(企業(yè)資源計(jì)劃)主要基于Excel表。傳統(tǒng)上,ERP Excel表做得很精細(xì),可以把生產(chǎn)流程精確到分鐘。但缺點(diǎn)是一點(diǎn)小的流程變化也不得不開(kāi)生產(chǎn)調(diào)度會(huì),來(lái)調(diào)整Excel表。因?yàn)镋xcel是靜態(tài)的,所以調(diào)整起來(lái)很麻煩。隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起,需要公共軟件與物聯(lián)網(wǎng)連起來(lái),利用AI、云計(jì)算等來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)Excel表。
3工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云的安全
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有可能將企業(yè)的生產(chǎn)線暴露到外網(wǎng),即便無(wú)需連到公眾互聯(lián)網(wǎng),但物理隔離也可能因管理疏忽而感染外網(wǎng)病毒。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)使用大量傳感器,而傳感器的安全防護(hù)能力較弱,很容易感染木馬,而成為DDOS攻擊的跳板。
因此,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需要更嚴(yán)的安全防護(hù)技術(shù):包括實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)視預(yù)警技術(shù);工業(yè)數(shù)據(jù)的分布式管理技術(shù);阻止非授權(quán)實(shí)體的識(shí)別、跟蹤和訪問(wèn);非集中式的認(rèn)證和信任模型;高效的加密和數(shù)據(jù)保護(hù);異構(gòu)設(shè)備間的隱私保護(hù)技術(shù)。
除了在企業(yè)內(nèi)部建立IT(信息技術(shù))與OT(操作技術(shù))統(tǒng)一的安全團(tuán)隊(duì)和企業(yè)安全運(yùn)營(yíng)中心外,還要與企業(yè)的上下游實(shí)現(xiàn)威脅情報(bào)共享和安全防護(hù)的協(xié)同聯(lián)動(dòng),從政府獲得安全態(tài)勢(shì)感知信息。
審核編輯 黃昊宇
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