工业物联网为企业带来什么样的机遇和挑战？

简介

工业4.0、智能工厂1.0和制造业互联网都是旨在加速工业物联网（IIoT）发展的行业举措。据麦姆斯咨询报道，2015年全球工业物联网（IIoT）市场规模为1137.1亿美元，至2022年预计将达到1954.7亿美元。IIoT已成为万众瞩目的焦点，几乎所有企业都希望从中分得一杯羹。将大量工厂数据转换为涵盖供应链到车间、到运营、再到管理、甚至可能到潜在客户的可操作信息，这是部署IIoT的关键挑战。IIoT的发展类似我们看到的企业的“后台应用”、“前台应用”与商业智能的集成发展——数十年来点对点地进行定制化解决方案的搭建。

最初，设备与本地的数据采集与监控系统（SCADA）相连接，且聪明的工厂管理人员找到了利用这些数据来更有效地管理车间的方法。随着制造业的复杂程度日益提高，人们开发了专业软件来支持一类生产管理的应用程序，通过这些程序可以跨多条生产线、多个车间以及其他连接到网络的位置进行生产管理的优化。随着传感器技术、网络通信和计算能力的不断提高，IoT（物联网）的预测经济回报价值出现快速增长，加快了它的发展速度。智能工厂是实现IoT和IIoT的最大回报领域之一。凭借已部署的数以万计的传感器、连接到互联网的工厂，以及已经以电子方式进行通信的供应商和客户，这个行业为IIoT提供了绝佳的起点。但与软件和互联网的发展不同，IIoT的卓越中心并非根植于硅谷。

市场观察

工业自动化在不久的将来会达到数十亿美元的市场规模，因此大型工业自动化公司已纷纷进行大笔投资，将工业解决方案推向市场。根据2016年10月的Semicast Research报告，通用电气（General Electric）、西门子（Siemens）和联合科技（United Technologies）是全球最大的IIoT OEM厂商（按营收），但包括这三家公司在内的15家领先OEM厂商合计仅占据了全球市场的1/3。

表1：2015年全球前15家IIoT OEM厂商市场份额统计

留意一下前15家IIoT工业自动化公司的总部位置，不难发现，唯一设在硅谷的公司是应用材料公司（Applied Materials），其余大部分公司则分布在美国东海岸、欧洲以及日本。

企业用于控制车间或工厂的工业软件包括分布式控制系统、人机界面以及监控与数据采集系统（SCADA）。

大型工业自动化公司并非角逐IIoT市场的唯一实体。传感器和执行器供应商长期服务于工业自动化和监控市场，一直居于IIoT市场的一线。随着越来越多的计算和价值转移到IIoT的边缘，这类关键的传感器和执行器公司对实现智能工厂而言变得愈发重要。在这方面，硅谷的代表企业是惠普（HP）和安华高科技（Avago）。

亚马逊（Amazon）和谷歌（Google）等领先的云服务供应商作为颇受认可的公司，致力于为该行业提供基础架构、业务流程和应用服务。在这方面，硅谷的代表企业是Google和VMWare。图5显示了领先的云服务供应商（按营收）。

图5：领先的云服务供应商

西门子的MindSphere工业云平台采用云技术和快速扩展的互联网连接，可收集和分析大量工厂数据，通过数据分析和仿真提高资产管理和能源效率。同样，通用电气的Predix软件平台也连接着工业设备，对数据进行分析并且提供实时洞察。

IIoT与其具有更高知名度的姊妹解决方案IoT相似，即整个解决方案全部基于连通性。早在IoT之前，工厂机器便可彼此连接和互相通信的。随着WiFi的普及，网关成为了IIoT的关键组成部分。事实上，许多智能传感器本身就是网关。在这方面，硅谷的代表企业是思科（Cisco）。

工厂里机器对机器（M2M）通信（或者人机通信）是使用无线和蜂窝模块及终端实现的。利用M2M技术可实现从工厂车间到公司内众多受众的远程测量、诊断、维护、监控和报告。

IIoT领域的所有大型工业企业不仅与全球各家制造公司有着密切的关系，同时还拥有广泛的领域知识。从全球各地的喷气式发动机、海洋石油和天然气钻井平台或制造工厂实时捕获、分析数据并做出决策，其难度远远超过分析商务事务数据或跟踪社交媒体帖子。该领域知识需要长期积累，不同领域之间差别极大，而且在业务分析和决策方面极具价值。

硅谷密切关注着IIoT领域和许多已经跃跃欲试的竞争企业。图8显示了硅谷和全球范围内已经在积极提供解决方案的初创公司。

图8：IIoT初创公司

面对初创公司的压力，“业界大佬”也不敢掉以轻心。例如今年早些时候，西门子成立了一个名为“Next47”的独立业务部门，旨在加大力度孵化颠覆性的创意，以及加速开发新技术。此外，通用电气发起了“Fastworks”计划，目的是采取初创公司的模式加快实验速度以及摒弃没有吸引力的想法。

IIoT的回报

很显然，工厂自动化能够加快产品的上市速度并降低产品成本，但企业必须基于投资回报（ROI）期来做出IIoT决策。其中一种方法是研究相似行业的公共案例分析。例如：

一家酸奶公司部署了一条全自动生产线，产量增加了300%，成本降低了30%，并且减少了95%的产品损失。

一家炼油厂在火炬烟囱中安装了无线声学传感器和气体流量阀。该系统仅用了5个月便收回了自身成本，并且可在20多年的时间内保持271%的投资回报。而且，通过快速检测和修复故障阀门，该解决方案每年还为他们节省了超过300万美元的碳氢化合物排放损失。

一家制造消毒凝胶的公司通过将数据分析解决方案添加到他们网联的生产机器上，降低了50%的生产成本并在6周内就实现了投资回报。

一家半导体晶圆代工厂针对客户的定制IC，部署了一套自动报价系统，在3个月内实现了419%的投资回报率，并且每年节省超过400万美元的成本。

前景展望

制造领域与信息技术、先进的IoT传感器和分析技术的融合推动了智能工厂的诞生。一些公司正在着手打造完全自动化工厂。另一些公司着手开发能够自动进行自我组装的工厂机器和生产线，并将客户订单转换为驱动机器配置的生产数据。还有一些公司则在探索虚拟现实、3D打印、机器人技术，以及利用与互联网连接的廉价传感器技术的智能方法。制造公司处于技术的前沿，因为其不断对系统进行细小的改进，假以时日也能累积可观的成本节省。我们来看看石油行业提供的一组令人惊叹的统计数据：利用IIoT解决方案将现有油井资产的生产率提高1%，就能将全球的石油产量增加800亿桶，这相当于全球3年的石油供应量。您认为这是否足以激励石油公司参与IIoT的进程呢？

IoT与IIoT之间存在着模糊的界线。工厂自动化、商业楼宇和某些情况下的医疗保健完美地契合了工业定义。汽车制造业是一个拥有巨大潜力的工业细分市场，将智能汽车部署到智能城市后，交通运输市场看起来更像一个IIoT解决方案，并且蕴含着无穷无尽的市场、应用和机遇。

随着更大规模的系统体系领域，开始采用硅谷的半导体和电子系统公司已运用几十年的设计自动化解决方案和标准，设计自动化公司迎来了面向全新市场开发创新解决方案的难得机遇。