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东升广西快3开户网站,工业物联网3000亿市场规模 两大支柱三点思考

简析 来源:电子发烧友网 作者:郭露 2019-12-01 00:01 次阅读
工业物联网是第四次工业革命的基石,它通过将传感器、控制器、互联网、云计算、大数据、人工智能技术等融入到工业生产的各个环节,来提高效率、改善质量、降低资源消耗,最终实现工业智能化。
工业物联网在能源、运输、制造东升广西快3开户网站等领域发挥着重要作用,我国工业物联网的发展已经由过去的政府主导逐渐向需求推动转变。特别是工业物联网为制造业带来的缩短校正周期、提前预测故障、主动监测预防等效用,逐渐被行业企业所认可。据<电子发烧友>数据显示,2018年国内工业物联网市场规模将近3000亿元,约占物联网整体市场规模的22%。工业物联网应用的扩大,离不开上游通信技术和MEMS传感器的助力。
图:2013-2018年我国工业物联网市场规模(亿元)
资料来源:<电子发烧友>

两大支柱

5G带来可能性

物联网的概念正式提出是在2005年,但即便到移动互联网如此普及的现在,在工业领域设备联网的比例仍然较低,联网设备所涉及的应用覆盖面较窄,而这主要是由于网络在时延和可靠性方面尚未达到工业级应用要求。
工业物联网能够促进产业界工业4.0的转化,这离不开通信技术的支持,同时工业环境也对通信提出了要求,例如低时延、高可靠、独立组网、专用频谱等等。2019年11月19日,工信部办公厅印发了《“5G+工业互联网”512工程推进方案》,通知指出,通过打造5个产业公共服务平台、加快垂直领域的先导应用、内网建设改造覆盖10个重点行业形成至少20大典型工业应用场景,促进制造业数字化、网络化、智能化升级。东升广西快3开户网站有关数据显示,2035年之前,5G将会给全球范围内带来约12万亿美元的产出,其中有40%是来自工业物联网的应用。可见,5G为工业物联网解决了通信难题,并也将由此获得经济效益。我国5G模组厂商包括移远通信、日海智能、广和通、华为、闻泰科技等。

MEMS传感器带来实用性

MEMS传感器在消费领域的应用已经成为备受瞩目的焦点,但在工业方面的应用也正迅速发展,例如资产追踪、产线实时反馈、能源管理等等。
东升广西快3开户网站MEMS传感器构成了工业物联网系统的感知层,是完成物联网数据采集最直接的系统单元。通过对传感器读取的数据进行分析,企业可以决定如何对业务流程进行优化、对整体生产效率进行提升。工业上使用的传感器种类繁多,其中流量传感器、压力传感器温度传感器占据较大的市场份额。东升广西快3开户网站从我国MEMS企业发展现状来看,主要分布在长三角地区,数量占比约为44%,其中江苏省占比超过25%。东升广西快3开户网站国产MEMS传感器企业逐渐崛起,在智能汽车、工业控制、工业自动化等方面均有自主产品应用。

三点思考

目前,从工业物联网发展进程来看,尚存在一些推广难题,这里简要分析三点值得思考的问题。
一是,网络安全。工业物联网是一个涉及互联网和数据传输的复杂基础设施,因此,它具有前所未有的网络攻击潜力,数据的所有权和安全性是工业物联网应用的主要挑战。工业物联网有可能将企业的生产线暴露到外网、物理隔离也可能因管理疏忽而感染外网病毒、安全防护能力较弱的传感器可能成为DDOS攻击的跳板等等,这都意味着工业物联网需要更严谨的安全防护技术。据中国信通院统计,我国工业互联网联盟82家工业企业的ICS、SCADA等工控系统中,28.05%都出现过漏洞,其中23.2%是高危漏洞。
二是,数据价值。通常工业物联网数据考虑较多的是如何采集更多数据、如何处理数据,但更为重要的是如何发现数据价值。据工信部数据显示,70年以来,我国工业增加值增长超970倍,已经拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类,是全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。因此,工业物联网的应用垂直领域众多,这不仅需要应用开发者增加场景认知、业务了解,也需要给予实际使用物联网设备的工业企业更多的自主操作可能性,因此,工业软硬件共同搭建的生态系统需要更贴近生产实际,通过采集有价值的数据,辅助建模,让数据产生经济效益。
三是,互联协议。物联网是工业物联网最底层的基础,但仅仅是传感器与设备连接是远远不够的,还需要与外网连接。但对于距离相对较短的无线设备网络,在本地通常有数个协议进行竞争,例如蓝牙ZigBee、Thread,这就必须面对互操作性问题;在低功耗广域网级别,也出现了相同的问题,例如LTE-M和NB-IoT的竞争。在应用物联网的领域中,有40%,甚至60%的潜在价值是需要运用互操作性才能发挥出来,这也就是说如果物联网不是对外连接、交互的,那么价值将无法体现。
东升广西快3开户网站纵观近代以来,崛起的国家无一不是制造业强国,工业水平在极大程度上反映了一个国家的整体实力,物联网技术的应用,为工业的发展提供了新的方向,而其在生产环节、供应链管理、能源管理、管理决策等方面将会有更为广泛的应用,随着落地难题的一一破解,未来的应用普及度会不断提升。
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