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宣讲家文稿丨工业物联网及其典型特征

自-2017年工业物联网白皮书

1。智能感知

智能感知是工业物联网的基础。面对工业生产、物流和销售等产业链环节产生的海量数据,工业物联网利用传感器、射频识别等传感手段,获取行业整个生命周期中不同维度的信息数据,具体包括:人员、机器、原材料、工艺流程和环境等工业资源的状态信息。

感知层面有三个信息源。

(1)传统系统。传统信息系统收集的信息往往具有很高的价值。一方面,传统的信息系统经常收集结构化数据,便于统计和分析。另一方面,传统信息系统收集的数据往往是相对重要的数据,对后续的数据分析具有重要的参考价值。传统的信息系统包含广泛的内容,如通用的企业资源规划系统。对于企业来说,传统信息系统的建设应该是信息化建设的第一步。

(2)网络平台。另一个重要的信息来源是各种网络平台。随着网络应用的普及,尤其是网络2.0的普及,整个网络系统产生了大量的数据,这也是大数据系统的重要数据源之一。网络系统的数据具有数量大、结构多样、难以区分真假等典型特征。需要通过数据分析进一步反映其价值。

(3)物联网系统。与传统的信息系统和网络系统不同,物联网中的大部分数据是非结构化和半结构化数据。为了分析它们,需要采用特定的处理方法。更常见的处理方法包括批处理和流处理。批处理的常见平台包括Hadoop和Spark,而Spark Streaming和Storm通常用于流处理。

2。泛在连接

泛在连接是工业物联网的前提。工业资源通过有线或无线方式相互连接或连接到互联网,形成一个方便高效的工业物联网信息通道,实现工业资源数据的互联,扩大机器与人、机器与环境之间的联系广度和深度。

物联网信息传输依赖有线、无线和其他媒体进行数据传输。目前,移动互联技术越来越多地用于实现工业物联网的信息传输过程。

传输介质包括有线和无线类型。在这里,我们不谈论有线传输。就无线类型而言,采用的无线保真度包括劳拉、铌-物联网、eMTC、无线HART、无线功放、ISA100等。

这些协议分为两大类。(1)低功耗短程通信技术,如IEEE 802.15.4,节点间传输距离短:小于100米;多跳路由协议:CTP,RPL,LLN;(2)低功耗广域网,具有代表性的技术有物联网、劳拉、eMTC、西格福克斯等。有前景,但它们可能无法取代现有技术。LP广域网是大规模室外部署的好解决方案。注意事项物联网是基于长期演进技术的改进版本,具有技术成熟和现有基站可重用的优点。LoRa需要部署LoRa基站,但它也适用于智能公园等场景,LoRa技术更加开放,更易于二次开发。

3。数字建模

数字建模是工业物联网的一种方法。数字建模将工业资源映射到数字空间,模拟虚拟世界中的工业生产过程,借助数字空间强大的信息处理能力实现工业生产过程所有要素的抽象建模,为工业物联网实体产业链的运行提供有效的决策。

4。实时分析“实时分析”是工业物联网的一种手段。根据感知到的工业资源数据,通过技术分析手段在数字空间中进行实时处理,获取虚拟空间和真实空间中工业资源状态之间的内在联系,进一步可视化抽象数据,完成对外部物理实体的实时响应。

物联网的安全性是工业物联网的保证。事实上,信息系统安全问题已经非常突出。更糟糕的是物联网的出现(IoT)。物联网安全问题随着其使用规模的扩大而日益突出,但本质上并没有改变:产品成本与安全之间的矛盾。许多人认为物联网代表着无限的未来,但事实上,几乎所有目前连接到互联网的物联网设备都不理想,甚至可能引入新的安全问题。这些设备的操作和安全模型不够可靠,可能会影响其他设备,需要对其进行管理和检查。然而,在实际使用过程中,人们经常忽略这一点。物联网设备也建立在许多人开发的软件层上,这些设备通常非常便宜。低价使得物联网设备难以确保安全。例如,如果对家庭网络摄像头的安全模型进行分析,人们可能会发现它完全不安全,从而使监控内容可能会暴露在互联网上。程序员很难不犯错。软件几乎不可能完美。他们将继续有漏洞。消费者需要关注这些物联网设备的安全性。然而,在当前物联网市场中,安全性仍在向低价妥协。如何解决这个问题仍然困扰着人们。(4)工业物联网的发展阶段

第一阶段,智能感知控制。工业物联网的传感和控制阶段主要实现物联网无处不在的终端智能传感,由多种采集和控制模块组成,包括各类传感器、射频识别、中短程传感器和无线传感器网络等。从而实现工业物联网数据采集和设备控制的智能化。

第二阶段,完全连接。工业物联网通过各种传感器、射频识别等实现数据采集。通过工业网关、短距离无线通信、低功耗广域网、OPC UA等互联互通技术,有效整合了行业特色的常用信息技术,实现了无线通信网络、工业以太网、移动通信网络等异构网络的安全高效集成,充分发挥了网络基础设施的应用价值,实现了服务模式创新和流程优化。

第三阶段,深度数据应用。利用数据挖掘、数据仓库、分布式存储等技术手段,基于云计算平台技术,进行数据建模、分析和优化,实现多源异构数据的深度开发和应用。通过数据的集成收集和处理,不断整理数据,解决数据提取、集成和数据性能优化问题。从数据仓库中提取隐藏的预测信息,挖掘数据之间的潜在关系,快速准确地发现有价值的信息,有效提高系统的决策支持能力。

第四阶段,创新服务模式。工业物联网服务模式创新主要集中在定制服务、增值服务、运维服务、升级服务、培训服务、咨询服务和实施服务。它广泛应用于物联网的应用示范领域,如智能工厂、智能交通、工业流程再造、环境监测、远程维护、设备租赁等。旨在全面构建产业物联网创新服务模式生态,提升产业价值,优化服务资源。

作者:华北理工大学信息学院院长玛丽

本文摘自Xuanjiangjia.com独家手稿《马礼:工业物联网及其关键技术》。

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