工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及其連接、采集的市場機會

作者 / 周萬木 (IHS Markit工業(yè)自動化組高級分析師，上海 200122)

　　摘要：當前正進入IT與其他領域融合的第四次浪潮，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是其中增長最快的部分，帶來的機會有連接、數(shù)據(jù)采集和計算等，本文著重探討了連接和采集的市場機會。

　　關鍵詞：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng);IT;OT;連接;采集

　　1 IT融合的四次浪潮

　　回顧從局域網(wǎng)到互聯(lián)網(wǎng)、再到移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程中，載體、殺手級應用、使用的主體、速率、數(shù)量級都在改變。例如，消費互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)的是人與人的連接、人與內(nèi)容的連接;工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)的是物與物的連接，即萬物互聯(lián)。

　　互聯(lián)網(wǎng)對行業(yè)的影響，一個是在廣度方面——不斷拓展行業(yè)應用，從電信到媒體，到消費電子，到內(nèi)容，再到制造業(yè)/工業(yè)。另一方面是在深度上發(fā)展，未來將實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化，以實現(xiàn)自我感知、自我識別、自我判斷。

　　伴隨著互聯(lián)網(wǎng)/ IT(信息技術)在各行各業(yè)的應用和融合，主要有四大浪潮。首先是“IT+電信”(如圖1)，這兩個行業(yè)的融合自然而然，可謂天生一對，電信技術也從模擬轉(zhuǎn)到數(shù)字;之后是“IT+消費類電子”，典型的產(chǎn)品是手機從模擬到數(shù)字，從功能機到智能機，還有各種平板電腦和可穿戴設備等;第三次浪潮是“IT+內(nèi)容”，誕生了微博、微信/facebook(臉書)，涌現(xiàn)了很多自媒體、App的應用;接下來的第四次浪潮，IT還會繼續(xù)向其他行業(yè)滲透，更加細分，滲透到了制造業(yè)，例如工業(yè)、能源、移動、物流、政府和健康等領域。

　　2 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的增速最快

　　據(jù)IHS Markit 2018年8月的預測，2018年將有310億個連接，其中，通訊業(yè)有168億件設備，但增速較慢，從2013到2020年只有8.0%的年均增長率;消費類電子有59億件設備連接，從2013到2020年有13.8%的年均增長率;商用和工業(yè)用的連接數(shù)有54億件設備，增長速度最快，從2013到2020年有25%的年均增長率。IHS的最新預測表明，從2018年到2030年，商用和工業(yè)領域?qū)⒂?0%的新連接設備，主要包括樓宇自動化、工廠自動化、化學、石油和天然氣等行業(yè)。

　　關于出貨量的預測，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的出貨量增加最快，比例最大, 到2025年，工業(yè)和商業(yè)用物聯(lián)網(wǎng)的出貨量將占到一半以上^[1]。

　　具體到工業(yè)自動化設備，開關設備(switchgear)數(shù)量最大(如圖2)。傳感器在制造業(yè)中得到了廣泛的應用，再加上連接和傳輸更多數(shù)據(jù)的速度更快、信號完整性更好，都將成為IIoT(工業(yè)物聯(lián)網(wǎng))的驅(qū)動力。

　　過去幾年，許多OT和IT廠商引入了新的物聯(lián)網(wǎng)平臺。這些平臺都有一個關鍵的特點：支持跨多臺/個機器、設備和公司的數(shù)據(jù)整合和通信，從而創(chuàng)建互連的組織和供應鏈。

　　實際上，引入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的最大挑戰(zhàn)是人——從高級執(zhí)行官到工廠層的操作員。如果人們不相信這些數(shù)據(jù)，或者不相信這些數(shù)據(jù)的使用，項目很可能會失敗。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的四個重要部分是：連接、數(shù)據(jù)采集、計算與創(chuàng)造是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的組成部分。

　　3 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的連接

　　連接是物聯(lián)網(wǎng)的基礎組件。5G和專用LTE網(wǎng)絡的不斷發(fā)展將有助于解決與設備連接相關的問題，特別是與安全、容量和網(wǎng)絡覆蓋相關的問題。然而，缺乏通用的連接標準仍然令人擔憂。在接下來的幾年里，諸如時間敏感網(wǎng)絡(TSN)、私有LTE和5G等新技術帶來了更大帶寬和更低延遲的潛力。

　　IoT的通信連接分兩種：有線和無線^[2]。有線的方式在工廠中還是主流;主要是工業(yè)以太網(wǎng)和現(xiàn)場總線;具體到垂直行業(yè)來看，工業(yè)自動化主要的連接方式還是有線形式，諸如工廠的現(xiàn)場總線和工業(yè)以太網(wǎng)。

　　無線按照通信距離分為短距離無線通信和遠距離無線通信。

　　按照網(wǎng)絡的綜合性能和數(shù)據(jù)傳輸率等，BT(藍牙)、NB-IoT功耗較低;而Wi-Fi、eMTC、UWB傳輸率會更高;與NB-IoT相對應的還有LoRa和Sigfox這些非授權的頻段(如圖4)。

　　目前應用更多的是蜂窩通信模塊(2G/3G/4G)，當然5G的出現(xiàn)，既覆蓋了短距離又覆蓋了長距離，可能會取代目前很多的無線通訊技術，一統(tǒng)江湖。

　　工業(yè)場景比較復雜多樣，例如生產(chǎn)過程的監(jiān)管和控制、生產(chǎn)資產(chǎn)的管理和維護，以及現(xiàn)場服務等。不同的場景用到不同的工業(yè)通信產(chǎn)品。全球各自動化廠商、研究機構、標準化組織圍繞設備聯(lián)網(wǎng)推出了成百上千種現(xiàn)場總線協(xié)議、工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議。這些協(xié)議標準數(shù)量眾多且相對封閉，使得不同廠商出品的工業(yè)設備很難互聯(lián)互通，嚴重制約了設備互聯(lián)、上云。

　　據(jù)IHS Markit預測，工業(yè)以太網(wǎng)的連接數(shù)/安裝量將會在2021年超過工業(yè)現(xiàn)場總線;安全協(xié)議的發(fā)展比較迅速，特別是歐洲廠商在安全方面投入很多設備;但工業(yè)無線在工廠中的應用還是低于預期，主要是工廠對實時性的要求比較高;設備的多樣性決定了物聯(lián)網(wǎng)時代連接方式的多樣性，例如5G、NB-IoT、有線、工業(yè)以太網(wǎng)、總線、Wi-Fi、Zigbee、藍牙等通訊方式都可能存在，還可能會有新的通訊協(xié)議，例如MacBee等。未來有些設備可能支持一種以上的通訊方式，設備智能聯(lián)網(wǎng)需要選擇適合的通訊方式。

　　蜂窩技術與其他技術的一個關鍵區(qū)別是：蜂窩技術主要由電信運營商、移動網(wǎng)絡運營商(MNO)或移動虛擬網(wǎng)絡運營商(MVNO)通過公共網(wǎng)絡交付，而其他物聯(lián)網(wǎng)技術主要通過專用網(wǎng)絡提供(這與LoRaWAN和Sigfox不同)。

　　這意味著，使用蜂窩式物聯(lián)網(wǎng)或機器對機器(M2M)連接的組織傳統(tǒng)上為所使用的流量向MNO支付費用(預付或合同基礎上)，這與消費者支付移動語音和數(shù)據(jù)的方式基本相同。這種類型的經(jīng)常性費用在很大程度上不適用于其他技術，這些技術是由企業(yè)自己單獨部署的，通常與一系列合作伙伴(如模塊供應商、系統(tǒng)集成商和平臺供應商)合作。

　　4 數(shù)據(jù)采集

　　4.1 固定和移動資產(chǎn)的數(shù)據(jù)采集

　　這里的目標是訪問連接設備的數(shù)據(jù)并移動或存儲這些數(shù)據(jù)。隨著傳感器數(shù)據(jù)的加入，網(wǎng)絡管理和規(guī)劃的重要性對于成功的物聯(lián)網(wǎng)解決方案至關重要。在此階段，與機器的嵌入式傳感器和I/O Link傳感器連接相關的標準將改進數(shù)據(jù)收集和傳輸過程。同時，IIoT網(wǎng)關作為網(wǎng)橋和IIoT設備與云之間的通信協(xié)議轉(zhuǎn)換器的作用將擴大，以支持邊緣分析/數(shù)據(jù)處理以增加智能。

　　工業(yè)設備/工業(yè)自動化產(chǎn)品分為固定的和移動的自動化產(chǎn)品和設備(如圖5);固定設備包括離散自動化產(chǎn)品、encoder(編碼器)、工業(yè)機器人、電機驅(qū)動產(chǎn)品、伺服運動控制、電機和發(fā)電機、流程控制產(chǎn)品、風機泵壓縮機和傳感器、開關設備等。

　　移動設備主要指AVG(自動導引小車)、抓手、叉車、掃描器、無人機、服務機器人等。

　　控制部分：包括工業(yè)軟件，如MES(制造企業(yè)生產(chǎn)過程執(zhí)行管理系統(tǒng))、CRM(客戶關系管理)、PLM(產(chǎn)品生命周期管理)等生產(chǎn)線管理系統(tǒng)及仿真系統(tǒng)、控制優(yōu)化軟件等;控制系統(tǒng)主要是離散控制系統(tǒng)(DCS)、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制(SCADA)和可編程邏輯控制器(PLC)，某些情況下也會用到單片機或工業(yè)計算機(IPC)實現(xiàn)控制。

　　傳動部分：工業(yè)自動化產(chǎn)品主要包括運動控制系統(tǒng)，如伺服系統(tǒng)和計算機數(shù)字控制(CNC)等產(chǎn)品;變頻傳動，如變頻器等用來驅(qū)動電機實現(xiàn)速度和功率變換的設備。

　　執(zhí)行器：風機泵壓塑機、電機、發(fā)電機。

　　工業(yè)網(wǎng)絡，包括工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)云、工業(yè)大數(shù)據(jù)、工控網(wǎng)絡安全等和下一代工控系統(tǒng)息息相關的技術。

　　以及其他的產(chǎn)品，如智能控制閥、接觸器等較為零散的產(chǎn)品。

　　4.2 IIoT的機會在于對傳統(tǒng)設備的重新定義和轉(zhuǎn)型升級

　　IHS Markit認為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展并不會直接拉動這些傳統(tǒng)設備的銷量上升，但會產(chǎn)生一些新的機會，就像蘋果公司重新定義手機一樣。在工業(yè)領域，一些新興的廠商有可能會重新定義電機、變頻器等傳統(tǒng)產(chǎn)品，甚至重新定義產(chǎn)品模式和服務模式，對傳統(tǒng)的公司產(chǎn)生沖擊。

　　那么，怎樣進行重新定義呢?

　　物聯(lián)網(wǎng)時期的產(chǎn)品架構包括三部分(如圖6)。

　　第一部分是產(chǎn)品本身：主要包括軟件和硬件。電子部分有嵌入式軟件和非嵌入式軟件，是嵌入在控制器、通信和傳感裝置中的采集、控制和通信軟件。

　　第二部分是連接，一是連接云，二是與外界其他產(chǎn)品和信息源的連接。

　　第三部分是產(chǎn)品云，包括應用程序、分析/處理引擎、應用平臺、產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫信息。

　　4.3 傳感器和處理器的機會

　　數(shù)據(jù)采集主要是在傳統(tǒng)的設備上加裝傳感器/MEMS(微機電系統(tǒng))和傳感器，讓傳統(tǒng)的設備更加自動化、智能化、數(shù)字化，以實現(xiàn)網(wǎng)絡化。所以設備上云、加裝傳感器主要推動了傳感器、處理器的市場發(fā)展。

　　據(jù)IHS Markit分析(如圖7)，從2016年到2025年，相關IC的綜合年均增長率為9.6%，其中， 2018年IoT連接IC的市場為124億，年均增長率11.4%;2018年IoT傳感器為175億，年均增長率5.5%;2018年處理器芯片為72億，年均增長率14.4%。

　　另外一個增長動力來自于各種傳感器/MEMS的價格下降。由于消費電子大量使用傳感器/MEMS，例如加速度傳感器、壓力傳感器、磁傳感器、6軸慣性傳感器、陀螺儀等，這些傳感器最近幾年在消費電子產(chǎn)品方面出貨量非常大，價格下降得非常明顯，性能由于經(jīng)過消費電子的大量應用檢驗，性價比較高。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域相關傳感器、處理器等硬件的成本不斷下降，大大促進了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)濟可行性。

　　工業(yè)的應用場景非常多，細分市場分散，工業(yè)上使用的傳感器種類非常多：比如慣性傳感器、加速度、磁傳感器、振動傳感器等。

　　舉一個振動傳感器的例子;在非常傳統(tǒng)的電機系統(tǒng)上加裝振動傳感器和發(fā)射器，以采集電機的工作/振動狀態(tài)數(shù)據(jù)，形成大數(shù)據(jù)分析，可以做預測性維護和狀態(tài)檢測，可進行遠程維護和遠程診斷

　　關于圖像傳感器，筆者曾經(jīng)在軸承行業(yè)做過調(diào)研，傳統(tǒng)的軸承生產(chǎn)過程中，對產(chǎn)品的檢測是首件檢測、尾件檢測、中間抽檢。而每一批產(chǎn)品，都要手工檢測。傳統(tǒng)的生產(chǎn)批量大，這種模式效率低一些可以忍受;如果每種產(chǎn)品批次很少，用傳統(tǒng)接觸式檢測的效率低，每次檢測調(diào)整周期長。現(xiàn)在工業(yè)對于非接觸式檢測，也就是通過圖像識別檢測的需求特別旺盛。如果可以實現(xiàn)非接觸式圖像檢測，一方面可以提高生產(chǎn)設備的柔性，實現(xiàn)件件檢測，提高質(zhì)量水平;還可以通過檢測實現(xiàn)動態(tài)刀具補償，降低產(chǎn)品的偏差。

　　參考文獻：

　　[1]周萬木.制造業(yè)在轉(zhuǎn)型：進入一個全新的數(shù)字世界.電子產(chǎn)品世界,2017(11):6-14

　　[2]何暉.IoT的連接芯片機會及NB-IoT特點. 電子產(chǎn)品世界,2018(11):4-8

本文來源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第3期第9頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處