1、工業物聯網(IIOT)是工業4.0的高級形式
工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )已經從各種技術及其相互聯繫中逐步發展。在製造業中,首先嘗試創建「事物」之間的網路的努力,可以追溯到20世紀70年代,並被總結為「電腦整合製造」(CIM,「Computer-Integrated Manufacturing」)。 雖然迄今為止CIM的想法,大約已經有40歲了,但是直到今天它仍然面臨著許多挑戰。其目標是要整合管理和工程流程,實現靈活,高度自主的自動化生產。然而,在20世紀90年代,隨著精益生產(Lean Production)的興起,越來越多的IT解決方案被認為是無效的,許多CIM項目最終都失敗了。在追溯中,我們發現導致CIM失敗的原因有許多,例如
 
IT和通信基礎設施不成熟
缺乏計算能力
缺少存儲數據的足夠多容量
有限的連接和較低的數據傳輸速率
軟體工具和數據交換格式缺乏開放性。
 
此外,CIM運動在二十世紀九十年代中期,和新千年的頭幾年,在互聯網取得重大突破時達到了頂峰。現在,很難想像一個沒有互聯網的世界。

然而,在20世紀80年代,很難傳達無處不在的連通性的想法,當在世界其他地方絕大多數,都沒有實現數字連接的時候,在工廠內實現大規模的資訊交換幾乎是不可能的。
當CIM專注於工廠的生產解決方案時,產品數據管理(PDM, Product Data Man-agement),已被建立為在工程部門設計連接產品數據,和人員網路的新方法。

與CIM相比,PDM的技術推動力方面較小,PDM起源於使用簡單的基於文件系統的處理方式,來管理大量產品數據的限制。產品配置,工作流程,修改或者授權等功能,對於大型企業的工程部門來說,是不可或缺的,對中型企業來說越來越重要。

透過產品生命週期管理(PLM,Product Lifecycle Management),進一步考慮網路化的思想,考慮到一致的數據管理,作為產品整個生命週期的目標。在這種情況下,PDM通常被認為是PLM的骨幹,在生命週期(如生產和服務)中為不同的應用提供接口。

因此,可以認為PDM和PLM也是工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )的先決條件:工業「事物」要求產品數據作為有意義的溝通的基礎,例如。用於將測量數據與產品相關的最初規定的規格要求,進行比較來檢查產品是否符合規格。
 
從工廠規劃和營運的角度出發,數位工廠(Digital Factory)旨在整合數據,模型,流程和軟體工具。因此,數位工廠是一個真正的工廠綜合模型,可以在其生命週期中用於通信,仿真和優化。數位工廠領域的軟體產品,通常配有不同的模組,可實現物料流動仿真,機器人編程和虛擬調試等功能。

在工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )的背景下,數位工廠可以被認為是PLM的補充。 PLM旨在整合產品生命週期中的數據,而數位工廠包括生產資源和流程的數據。對於工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )來說,這兩種產品都是必需的,如下圖所示:
 
  2IIoT(工業物聯網)作為真實事物和它們對應數位組件的網路
  
 
雖然PLM和數位工廠為工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )的數據支柱做出了貢獻,但是設計IIoT硬體的許多想法,可以追溯到機電一體化和網路物理系統(CPS,Cyber-Physical Systems )的思想。

機電一體化通常被定義為整合力學,電子和資訊技術的學科。正如「機電一體化(mechatronics)」這個術語的第一個音節所示,這個學科可以被認為是力學的延伸,許多利益相關者都有機械工程的背景。相比之下,Cyber-Physical Systems的名稱由電腦科學和軟體工程的研究人員建立。 
 
NASA將CPS定義為「由於高度可用的嵌入式軟體組件組成,同時呈現出複雜的行為模式」的新興類物理系統。 CyPhers在路線圖項目中使用了類似的定義:「CPS由計算,通信和控制組件組成,與不同性質的物理過程緊密結合,例如機械,電氣和化學等」。後一種定義也可能與機電系統相關聯,事實上,術語「機電一體化」和CPS,通常是互換使用的,特別是在自動化和交通運輸領域。然而,它們的基本的「工程哲學」通常是不同的。
 
雖然「機電一體化」意味著有一個以軟體分級為重點的實體系統,但CPS則表示附加值的最大部分是基於軟體的,而對軟體工程而言,硬體部分具有特殊的挑戰,因為硬體需要與物理環境進行時空互動。此外,CPS的特徵在於不一定是機電一體的子系統之間的通信。
 
例如,在某些情況下,CPS可以被表徵為聯網系統,並且通常網絡內涵被隱含地,包括在術語CPS中。透過定義,如:CPS包括「嵌入式電腦和網路[監視和控制物理過程[...]」。考慮網路思想進一步,CPS可以被認為是「支持物聯網(IoT)」的系統,其中IoT意味著子系統連接到因特網,因此是具有大量節點的開放系統的一部分。由於其網路特性,CPS需要比機電系統更大的理論基礎。
 
前者通常可以透過多物理建模,和控制理論來描述,而後者的理論則包括機電一體化,網路技術,協作方法,網路安全,數據分析,人造智慧和人機交互等。圖下圖所示
  3、網絡製造和IIoT(工業物聯網)的理論基礎
 
隨著物聯網(IoT)持續地,在消費者和IT專家的意識中不斷成長,人們的思想越來越多地轉向如何確保實現其所承諾的具有潛力。
物聯網(IoT)的好處是顯而易見。例如在「智慧家居」的應用中,如果電冰箱發現某些事物過少的話,就可以自己購買,這可以相當於某種類型的「自給自足」;另外,隨著衛生和健身領域,能夠與智慧手機連接的可穿戴技術的日益普及,物聯網(IoT)正在以快速的速度,改變我們的生活和工作方式。
 
然而,特別是在商業環境中,如果想要真正地改變了我們的現代工作場所的話,物聯網(IoT)技術也面臨著許多挑戰。例如,搭建一個具有物聯網(IoT)功能的工廠,那裡將會有大量能夠相互交流的工業機器,並且能夠自動診斷操作問題,在這當中有很多事物是需要連接的,因此IT部門要仔細考慮,以確保一切順利。
 
轉向智慧製造
隨著製造行業移動到智慧製造業,也就是實現被稱為工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )這現在是行業的熱門話題。最終,工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )的主要目標是創造一種機器之間,可以彼此通信而不需要人作為中間調解的生產環境。

在這種情況下,工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )將從機器中收集數據,並進行分析以提高生產效率,從而降低生產成本。物流將變得更加自動化和優化,從而實現更加智慧和靈活的生產。
 
工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )的優點是很清楚的。如果一切正常,裝配線將永遠不會被迫停止,來處理停機問題,這要歸功於工業物聯網可以預見,什麼時候需要更新的機械零件,並能夠有效地進行自我修復。
 
另外一個周邊的好處是在工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )健康和安全領域取得重大進展,因為可穿戴技術在B2B領域的作用,變得越來越突出。在環境變得不安全的情況下,可穿戴可以測量工作人員的溫度,和噪音暴露水平,並提醒工作人員;因此可穿戴技術設備,在工業環境中的技術優勢將非常有價值。
 
切換到新的基礎設施
然而,使工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )奏效並不像輕擊開關那麼容易。有許多技術障礙妨礙了其成功,尤其是它將為IT部門帶來一系列問題,包括從切換到新系統的複雜性,到需要保持即時檢查的連接設備的數量。
 
減輕這些風險的最有效方法,是透過實施適當的IT監控解決方案,從而提供整個公司的IT基礎設施的綜合圖景。然而,在選擇解決方案之前,需要清楚若干工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )所具有的特定要求,例如:

支持IT監控的共同標準
用於整合各種生產系統的記錄接口
通過儀表板和通知來高效,用戶友好地表示監控數據
廣泛地報警和報告功能
分布式網絡的好處
 
鑒於許多大型工廠將分布在多個不同的位置,因此在為支持工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )的工廠選擇IT監控解決方案時,需要考慮對跨多個站點網路進行監控。
 
對於IT團隊來說,IT監控可能是在向工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )轉型升級過程中的一個特別有用的資源,特別是當需要跨越多個站點時。 企業組織往往希望透過有限的資源,來提供高投資報酬率( ROI),但為IT人員提供了一個控制面板,透過這些控制面板,他們對網路的總體洞察,將有助於確保實現成功的工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )基礎架構。
 
實現潛力
物聯網改變工業製造業的潛力顯然是巨大的。 然而,其成功最終取決於提供高可靠和功能強大的網路,以確保其順利運行。 工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things )的優點是顯而易見的,但是要實現工業物聯網(IIoT,Industrial Internet of Things ),是需要考慮如何才能讓它在實際環境中,能夠有效地工作,而不只是簡單地提供它。

Reference: http://3smarket-info.blogspot.tw/2017/12/industrial-iot.html

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