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IIoT時(shí)代,工業(yè)自動(dòng)化市場(chǎng)呈現(xiàn)哪些變化?

漁翁先生 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:尹志堅(jiān) ? 2018-12-10 14:04 ? 次閱讀
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2018第五屆中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)大會(huì)之工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)分論壇IHS資深分析師Rita Liu發(fā)表演講

根據(jù)IHS最新數(shù)據(jù)報(bào)告顯示,2018年全球有290億臺(tái)設(shè)備接入到物聯(lián)網(wǎng),其中消費(fèi)領(lǐng)域和工業(yè)電子占到20%比重。同時(shí),預(yù)計(jì)在2018年~2030年期間,消費(fèi)領(lǐng)域和工業(yè)電子設(shè)備年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)23%,占新接入聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的58%。

IHS資深分析師Rita Liu認(rèn)為,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是OT和IT融合的產(chǎn)物,終端廠商在這個(gè)產(chǎn)業(yè)中的作用非常重要,其為IT和OT廠商提供了應(yīng)用場(chǎng)景和豐富的數(shù)據(jù)來源,進(jìn)一步幫助IT和OT廠商快速進(jìn)行產(chǎn)品和設(shè)備的升級(jí)和迭代設(shè)計(jì),從而形成完整的閉環(huán),創(chuàng)造更多的價(jià)值。

同時(shí),OT和IT廠商都有各自的優(yōu)勢(shì),OT廠商對(duì)于行業(yè)和工業(yè)自動(dòng)化特別了解,而IT廠商在IT基礎(chǔ)設(shè)施,軟件整體架構(gòu)設(shè)計(jì)及AI開發(fā)上具有優(yōu)勢(shì)。因此,IIoT發(fā)展過程中,OT和IT二者應(yīng)是互補(bǔ)合作的方式,Rita Liu指出。

那么,隨著人工智能(AI),物聯(lián)網(wǎng)(IoT),云計(jì)算等新技術(shù)的植入,傳統(tǒng)工業(yè)制造將呈現(xiàn)怎樣的變化呢?

Rita Liu指出,首先,在通信連接上,工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域特別是工廠內(nèi)部仍然是以有線連接為主,包括以太網(wǎng)和現(xiàn)場(chǎng)總線的方式。根據(jù)industrial communication報(bào)告,預(yù)測(cè)到2020年,工業(yè)以太網(wǎng)的銷量會(huì)超過現(xiàn)場(chǎng)總線。

對(duì)于無線技術(shù),Rita Liu認(rèn)為,無線的應(yīng)用會(huì)越來越多,眾多廠商相也會(huì)推出基于無線技術(shù)的應(yīng)用與解決方案,從當(dāng)前市面上來看,目前主流技術(shù)包括zigbee,bluetooth,工業(yè)wifi等。

但是從以上圖表數(shù)據(jù),我們可以看出,無線技術(shù)增速并不如預(yù)期,實(shí)際增長(zhǎng)比較低。Rita Liu解釋道,由于工廠內(nèi)部大數(shù)據(jù)的瞬間實(shí)時(shí)性要求比較高,工業(yè)環(huán)境對(duì)信息傳輸?shù)姆€(wěn)定性、安全性要求都比較高。所以,現(xiàn)在并沒有大規(guī)模的應(yīng)用。

第二,在數(shù)據(jù)采集上,IIoT對(duì)整個(gè)工業(yè)系統(tǒng)中所有設(shè)備都提出了新的要求,如PLC,IPC,HMI,執(zhí)行層的變頻器,伺服,運(yùn)動(dòng)控制,電機(jī),風(fēng)機(jī)、水泵、壓縮機(jī),工業(yè)機(jī)器人,AGV小車,無人機(jī)等這些都要具有數(shù)據(jù)采集的能力,并向著智能化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化的方向發(fā)展。與此同時(shí),這也為傳感器、處理器和通信芯片提供了巨大的應(yīng)用空間。

第三,在數(shù)據(jù)處理上,傳統(tǒng)的方法,是底層設(shè)備收集的信息,傳到PLC,再到云端進(jìn)行處理,造成的結(jié)果是云端的工作量很大。而現(xiàn)在越來越多的這種分布式構(gòu)架,會(huì)結(jié)合邊緣計(jì)算,一部分?jǐn)?shù)據(jù)放到云端處理,其他對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的,就放到邊緣端來處理。

第四,在價(jià)值創(chuàng)造上,通過物聯(lián)網(wǎng)的連接,利用AI和深度學(xué)習(xí)技術(shù),更高效、準(zhǔn)確地完成產(chǎn)品設(shè)計(jì)、流程優(yōu)化、預(yù)測(cè)性維護(hù)等工作。

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