工业是国家财政收入的主要来源,是国家经济发展的重中之重。根据国家统计局数据,2017年,我国工业增加值为28万亿元,同比增长6.4%。
2016年,我国工业物联网市场规模为1896亿元。在政策和应用的双擎推动下,我国工业物联网产业规模快速增长。预计2020年,其规模将突破4500亿元,在整体物联网产业中占比将达到25%。
可想这块蛋糕之大,那么,下口之前,先来看看它的层层原料。
随着工业化与信息化的深度融合,企业内部互联互通的需求渐增,通过接入网络达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈,工业物联网(简称IIoT,Industrial Internet of Things )应运而生。
工业物联网,是通过工业资源的网络互联、数据互通和系统互操作,实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应,达到资源的高效利用,从而构建服务驱动型的新工业生态体系。
具体来说,工业物联网是一个物与互联网服务相互交叉的网络体系。同时,它也是自动化与信息化深度融合的突破口。
(来源:《工业物联网的技术与前景》·中国工程院院士邬贺铨)
一、几个关键词别搞混
在探讨工业物联网之时,也许有人会问,工业物联网与工业互联网、工业4.0是否等同。
1.工业物联网强调自动控制,工业互联网追求数字化
2.工业物联网是实现途径,“工业4.0”说明发展阶段
二、工业物联网与消费物联网
对物联网简单区分,可大致分为两类,消费级物联网和工业级物联网。
三、摸清架构才能趁早卡位
工业物联网架构主要包括感知层、网络层、平台层和应用层。
1、感知层,主要负责连接设备,以及获取多维数据。
工业物联网感知层涉及较多的数据采集设备包括传感器、MEMS和RFID。但我国传感器市场70%的份额被博世、意法半导体、霍尼韦尔、飞思卡尔、日立等传统电子行业巨头企业占据,高端传感器则主要依靠进口。
MEMS传感器产业链包括研发、设计、代工、封测到应用等环节。根据截至2014年底的统计数据,我国MEMS 传感器企业已经有190家,其中做MEMS产品设计的有143家。不过研发和设计环节大企业更有优势,因为MEMS传感器行业品种众多,单品种的销量很难放大,多品种产品的研发投入非常大。
工艺、制造是技术核心,也是我国MEMS产业的“硬伤”。封装和测试环节占MEMS传感器生产成本的30%左右,企业可以将关注重点放在新型封装测试技术开发上。
代表企业:
歌尔声学股份有限公司
瑞声声学科技(深圳)有限公司
美新半导体(无锡)有限公司
2、网络层,负责数据传输,和设备的控制。
机会:通用网关的开发。
在自动化系统和IT系统之间,网关起到承上启下的作用。但由于工业场景比较复杂,网关厂家会布局各自的细分场景和产品层次。目前,网关厂家的产品很难覆盖所有的应用,再加上对接协议和对接方式的不统一,整个物联网系统搭建的成本依然居高不下。从市场需求来看,定位于通用市场的网关需求最强烈,即可以针对常见的联网设备,采集控制器数据。
NB-IoT通讯技术方面,上游芯片领域,高通和华为海思进展较快。传统半导体厂商RDA、英特尔等厂商也在进入市场。
通讯模组方面,我国主要参与者为中小企业,市场分散、竞争激烈。
代表企业:
芯讯通无线科技(上海)有限公司
深圳市广和通无线股份有限公司
深圳市中兴物联科技有限公司
3、平台层,以云计算为核心,将采集到的数据进行汇总和处理。
机会:向垂直细分行业提供定制化服务。
集成工业物联网,需要将工业系统与IT系统深度融合。这要求服务商对工业有较深的理解,工业巨头在这方面更具优势。自2015年以来,工业巨头相继推出了PaaS云平台,国际主要参与者包括GE、西门子、ABB、施耐德、菲尼克斯等,国内主要参与者包括三一重工、海尔、中国航天科工等。
4、应用层,位于最顶层,是面向客户的各类应用。
机会:制造业、交通和物流行业,以及能源和公共事业。
制造业是最大的工业物联网市场。据IDC(Internet Data Center)数据显示,2016年全球在制造业IoT方案上的投入达到了1025亿美元,而IoT的总投入金额为1780亿美元。制造业IIoT方案主要用于以下三个场景——生产过程的监管和控制、生产资产的管理和维护,以及现场服务。
交通和物流行业是第二大的工业物联网市场。根据IDC数据,2016年全球在交通运输IoT方案上的投入达到了780亿美元。
公共事业也是工业网物联网市场不可忽视的一部分。IDC数据显示,2016年全球在公共事业IoT方案上的投入达到了690亿美元,其中智能电网和智能天然气网的投入则达到了578亿美元。
四、未来与挑战并存
1.技术支撑
长期以来,我国的工业基础相对较为薄弱。现阶段,我国在传感器关键技术、计算机系统设计技术、通信网络技术等物联网共性技术方面滞后于欧美日等发达国家,较难为我国的工业转型提供强有力的支撑。
2.人才匹配
工业物联网具有应用案例与场景多样化、数据多结构化的特点,需要企业员工利用大数据融合实时与各种非结构化数据共同进行预测性和规范性分析,现有工业企业所拥有的人才并不具备相关分析和解决问题的能力。
3.安全需求
随着工业物联网的推广,数以亿计的设备将产生海量的数据,与此同时,数据暴露的可能性也将持续增大,将威胁工业系统的生产和应用过程。数据所有权和安全性是急需解决的问题。
4.资金支持
我国工业物联网的发展处于起步阶段,在技术研发、企业培育、产品推广等方面需要大量的资金支持。
工业物联在发展过程中遇到问题诸多,同时,这也是个不断完善的过程。对于有志于IIoT的人而言,看准机会趁早卡位是关键。
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原文标题:不要再假装很懂工业物联网
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