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    工業物聯平臺的本質是什么?如何打造工業物聯平臺?

    時間:2023-05-17 18:45:43來源:21ic電子網

    導語:?工業物聯網平臺是面向制造數字化、網絡化、智能化需求、構建基于海量數據采集、匯聚、分析的服務體系、支持制造業資源泛在連接、彈性供給、高效配置的載體。工業物聯網平臺包括網絡、管理組件和應用組件三個部分。

      網絡將來自接入層的各類信息通過基礎承載網絡傳輸到管理組件;管理組件為用戶提供一個可視化的系統管理、配置平臺,幫助用戶快速搭建物聯網應用系統的整個體系架構,以及提供支撐整個物聯應用系統運行的技術基礎,主要體現為快速的數據分析能力和事件處理能力。應用組件為用戶提供一個可視化的數據展現平臺,包括實時數據的展現,數據對比、關聯等基礎性的數據分析結果展現,以及事件告警;應用組件為用戶提供各種界定明晰的大數據應用API,方便用戶調用或集成,同時提供開放的API接口,實現用戶自己定義的應用模塊接入平臺。

      工業物聯網云平臺應具備以下功能:

      設備整合功能

      這涵蓋了工業物聯網上傳感器、執行器、標簽和信標等所有設備的配置、管理和淘汰。工業物聯網云平臺應該能夠自動攝取物聯網數據,并使其可用于網絡上的其它元素。

      數據整合功能

      工業物聯網的價值就在于數據,必須能夠對其進行捕獲、集成和管理。工業物聯網云平臺將新的物聯網主數據與現有的應用軟件數據以及來自社交媒體等其他來源的數據關聯起來,以探求其相關性。

      流程整合功能

      作為數字生態系統的一部分,工業物聯網元素并非孤立于業務運作之外。工業物聯網解決方案必須嵌入到企業業務流程和工作流程中。為此,工業物聯網云平臺將物聯網業務邏輯整合到其他后端系統中,并將物聯網數據部署到工作流程管理中,從而實現物聯網解決方案、業務流程和工作流程的整合。

      生態系統服務

      工業物聯網云平臺負責安全地建立、啟動和管理數字生態系統中人、設備、數據和設備的可信交互。

      工業物聯網 (IoT) 通常被當作是增強企業工作效率和產品質量的創新發展方式,并兼有超高的投資利潤率 (ROI)。但問題是每一個物聯網云平臺并不相同,并不意味著每一個工業物聯網云平臺都適宜每一家企業的業務范圍與業務流程需求。

      企業一般從布署一個或 2 個重要的物聯網解決方法示范點開始,但它們不清楚一些工業物聯網云平臺致力于為解決方法提供基本技術設備,而別的物聯網服務平臺則致力于出示特殊的業務范圍解決方法。

      如何挑選適合的工業物聯網云平臺,您必須掌握以下內容:

      1. 不同種類的工業物聯網云平臺

      在挑選工業物聯網云平臺以前,您務必界定適宜您解決方法的服務平臺種類。

      現如今有超出 700 多個工業物聯網云平臺,并且每一個服務平臺都出示不一樣的內容,一般來說,他們歸屬于物聯網技術平臺或物聯網技術運作服務平臺的層面。

      如何挑選適合種類的工業物聯網云平臺,關鍵在于企業的內部要求。一些企業早已將控制器集成化到其財產和移動數據解決方法中,以捕捉設備統計數據,另外它們已經找尋一種數據統計分析解決方法,為其精英團隊得到數據可視化、可實際操作的看法。

      一般最好是找尋一個能夠為您業務范圍用例出示解決方法的工業物聯網云平臺,而且找尋一個根據服務項目規范、成熟技術 (如物聯網技術設備維護、信息安全和數據儲存) 搭建的服務平臺。

      2. 工業物聯網云平臺解決方案

      盡管工業物聯網云平臺必須提供技術基礎設施建設,以保證交貨的物聯網技術解決方案在生產制造中兼有擴展性、安全系數和易管理性,但該服務平臺的業務范圍使用價值源于其解決方法。

      一些物聯網服務平臺宣稱并不提供解決方案,反過來,他們為生產商提供用于自己搭建和檢測解決方法的專用工具。這規定生產商職工具有信息安全、移動數據、數據庫管理、計算機科學和大數據可視化層面的專業技能,而這針對大部分生產商而言全是一項嚴峻的任務。

      其他工業物聯網云平臺致力于業務范圍解決方法,如預測性維護保養、預測分析產品質量和情況網絡監控。

      在核查工業物聯網云平臺的作用以前,您應當定義要應用的主要解決方案。實際上,解決方案功能是您挑選工業物聯網云平臺的主要考慮到要素。

      如何挑選與企業相匹配的工業物聯網云平臺?

      1. 找到痛點

      找到企業的主要痛點,并明確資源或收益外流的地區。根據查驗總體機器設備高效率 (OEE) 并挑選能夠較大水平改善的地區,來明確適合的解決方法當作測試用例。

      在 Seebo 近期對生產商的一項調研中,62% 的受眾表達,它們主要故障的根本原因取決于生產制造步驟;此外 25% 的受眾表達常見故障根本原因取決于生產流水線的電動機和滾動軸承;而電力能源和物流系統困擾各自排到第三和第四位。

      增強生產制造步驟或根據更強的情況網絡監控來避免設備常見故障則必須不一樣的服務支持。一些服務平臺更適宜步驟生產制造而非離散生產制造,相反也是。但很顯著,并非每一個工業生產工業物聯網云平臺都適宜每一個解決方法,因此在科學研究服務平臺以前,請在企業內部認證什么工作中是最必須的。

      2. 情景化與原始數據

      針對一些生產流水線,尤其離開生產制造中,從生產加工步驟中搜集統計數據就充足了,而在更繁雜的步驟生產制造中,有各式各樣的自變量能夠危害到結果。以便掌握生產量和產品品質,生產制造結果務必根據生產過程中的統計數據開展情景化。針對生產商而言,在生產制造自然環境和步驟框架結構中對統計數據開展情景化是尤為重要的。

      3. 安全性

      信息安全自始至終是一個比較嚴重難題。加工業財產不像顧客機器設備那般非常容易遭受黑客入侵,但務必維護搜集到的統計數據,而且您必須制訂嚴苛的對策來維護誰能夠瀏覽什么統計數據、從哪家部位瀏覽什么統計數據及其什么時候瀏覽這種統計數據。

      統計數據集成化

      集成化是各個方面的。在步驟生產制造中,您不但必須從生產規劃監測中心和統計數據歷史紀錄工作人員那邊獲得生產制造實際操作統計數據,并且還必須將其與來源于 MES、ERP 和質量管理系統的統計數據關系起來。

      最關鍵的是,您必須保證服務平臺在其統計數據方式中考慮到生產工藝流程,以精確體現您的生產工藝流程及其財產。

    標簽: 工業物聯網

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