工业物联网阶段性发展分析总结

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?

工业物联网阶段性发展分析总结

我们把工业物联网的难度总结为一个倒三角。

工业物联网阶段性发展分析总结

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。

工业物联网阶段性发展分析总结

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:

1. 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。

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。

2. 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。

3. 数据处理

所谓数据处理,就是把数据进行高度的抽象,并进行必要的处理,让这些数据更加有序的保存,高效的检索,便于后续的数据应用、统计、分析计算。

数据处理这个环节,事实上很容易被忽略,绝大多数物联网服务商并不明白数据处理是怎么回事,更不知道如何去做好数据处理,只能把采集到保存过程中的数据直接应用,这就带来一系列问题:面临大量数据,只能展现零散的数据,而无法准确判断数据关联关系,且无法辅助决策等等。到了这一层,各类物联网企业的实力差距就已经明显体现出来,能够有效处理数据的企业往往能够更快速的切入行业,为客户提供数据价值

4. 数据分析,分析结果应用

数据分析对工业物联网来说,两个方面:

-A- 分析数据,形成分析结果,这是数据分析必须要做的一个基础的事情。

-B- 合理应用分析结果。

现阶段的工业物联网企业,普遍还处在第一个“分析数据”,极少数开始做第二个。

分析是手段,而非目的,分析的目的就是要把分析的结果应用起来。对于智物联而言,分析的目的即是实现安全生产+节能减排+提高效率。这件事情是一件实实在在的事情,只是吹捧概念、无法真正落地的企业是很难做到预测性维护。智物联已经实现了设备连接、数据处理、业务应用的综合使能平台,可以面向各类工业场景应用,并处理各种设备和数据,目前的工业设备接入量达20万台,累积超过10T的工业运行数据。

5. 工业物联网体系化建设

工业物联网体系化建设,是工业物联网解决方案提供商最值得自豪的地方,在某种程度上,这也是区别于其他物联网企业的地方,是企业在市场竞争中真正的软实力。

6. 商业模式设计

设备厂家普遍的工业物联网需求,即让厂家知道他们的客户都是谁,以及设备位置、设备操作方法、设备运行方式、故障问题、故障处理,了解同一种设备在不同的地方使用所造成的差异、不同的用户使用习惯对设备运行带来的不同影响等。毫无疑问,通过物联网,让他们把服务从被动变成主动。

不同的企业在出发的时候,或多或少会走弯路,但是最终会走出属于自己的商业模式,而选择怎样的商业模式就决定了在一段时期内企业将如何增长,在市场中占据什么样的位置。模式本无对错,但市场会做出适当的选择。

7. 市场营销,项目落地,知识体系传递

无论是政策的推动还是市场红海,工业物联网的市场营销已经逐渐成熟,国内也有大量实施项目落地,从工信委的示范项目到广东省的“上云上平台”,展现出的是一片欣欣向荣的昌盛景象。

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