工业物联网发展几大阶段,你在哪个位置?

智物联 中字

近几年,工业物联网发展的如火如荼,各种服务商、集成商如雨后春笋不断涌现,逐鹿市场。但工业物联网在工业制造中部署落地的情况却不容乐观,那么,发展工业物联网,难度究竟在哪里?或者说哪些能力才是工业物联网厂商们的核心竞争力?

我们把工业物联网的难度总结为一个倒三角。

工业物联网的技术难度

但实际市场中,工业物联网的竞争状态,呈现出的是一个正三角。

工业物联网市场竞争者分布

为什么会呈现出这样的分布,要从工业物联网的技术体系说起。

我们将工业物联网的技术应用分为以下七层:

层级L1、C1设备联网,数据采集

随着工业物联网的快速发展,很多传统的工业制造企业将目光转向了设备数据,要实现智慧管理、数据处理,第一步需要拿到设备数据。那么对于工业设备来说,数据采集很难么?设备生产厂家自己不能做?当然不是。

其实工业设备数据采集,就是做一个硬件终端,与设备交互,只要弄明白交互的物理接口、交互协议、数据类型等,这个事情就不难。但拥有协议的设备厂家,为何自身没做数据采集,而是通过第三方来获取数据,其中的难点不在数据采集本身,因为工业设备的数据具有海量且无序的特点。

例如,单个数控机床设备,每秒产生的数据可以达到400M,按照一条产线上有10个工位十台设备来计算,五条产线的话,一个简单的工厂,其数据生产量每秒钟能达到20G,而我们使用的普通手机流量也不过是每月10G左右。

除了数据采集,还要对数据进行存储、分类、处理等等,这些都是厂家需要面临和解决的问题。中国制造业现状决定数据采集将是非常大的市场需求,正催生了大量的硬件制造商、数据采集集成商等提供基础数据互通能力的服务企业。

层级L2、C2:数据接收,数据存储,云平台

云平台很难吗?设备生产厂家自己做不了,其他软件公司不能做吗?MQTT就是物联网了吗?

当然是否定的。

云平台的难度当然比做一个数据采集终端要难一些,但云平台归根到底,还是一个解决终端规模接入处理能力,如何解决大规模并发的数据存储问题,这也是一个纯粹的技术问题,即便设备厂家做不了,还是有很多物联网公司能去做这件事,例如阿里云、华为云、汇川等企业。看中的正是它们的云部署能力和雄厚的实力,对于云中部署的数据有比较高的保障,这是一般的企业想做也没有能力做好的。

不过话说回来,工业物联网数据是一个时序数据,绝大多数情况下,并不能使用一般软件公司通常熟悉的关系数据库,这对物联网企业来说是一个不小的门槛,但这门槛并非不可逾越。

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