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工业物联网

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工业物联网与大数据融合的四个重点

机械自动化类 料盘挡板 2016-12-14 09:53 发表了文章 来自相关话题

1 不要太早地去设定框架
 

  当企业在考虑采用工业物联网(IIoT)链接与工业大数据分析的时候,最好的方法是找到一个适合企业的案例或应用作为入口。这已经是一种较为普遍的惯性思维模式。但这似乎并不是我们想像中的那么简单,因为我们很容易发现,要找到非常通用的、适合众多企业的单一使用案例并不存在。相反地,这些应用场景 查看全部
1 不要太早地去设定框架
 

  当企业在考虑采用工业物联网(IIoT)链接与工业大数据分析的时候,最好的方法是找到一个适合企业的案例或应用作为入口。这已经是一种较为普遍的惯性思维模式。但这似乎并不是我们想像中的那么简单,因为我们很容易发现,要找到非常通用的、适合众多企业的单一使用案例并不存在。相反地,这些应用场景
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工业公司如何面对物联网对组织架构的挑战

管理类 爽歪歪 2016-09-26 13:22 发表了文章 来自相关话题

 
    通用电气首席执行官Jeff Immelt曾说过:“昨天你的公司可能还是工业公司,但今天醒来,你就会发现它变成了一家软件和分析公司。”听起来很简单,但过程却不然。
 
    在物联网(IoT)时代,公司所面临的挑战是在保持工业公司身份的同时,还要转型成为软件和分析公司。这项任务很艰巨,在于软件公司和工业公 查看全部
 
    通用电气首席执行官Jeff Immelt曾说过:“昨天你的公司可能还是工业公司,但今天醒来,你就会发现它变成了一家软件和分析公司。”听起来很简单,但过程却不然。
 
    在物联网(IoT)时代,公司所面临的挑战是在保持工业公司身份的同时,还要转型成为软件和分析公司。这项任务很艰巨,在于软件公司和工业公
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Fraunnhofer FOKUS 工业物联网中心

智能科技类 jingjing 2016-09-13 13:59 发表了文章 来自相关话题

    今天的案例分享,是【Fraunnhofer FOKUS 工业物联网中心】。敬请参与!     

【案例介绍】

今天分享的案例是“德国弗恩霍弗恩工业互联网中心”。

这是它的FOKUS研究所做的一个能力中心。



【官方网站】

http://innovation4.innobase.cn/i4/2027 查看全部
    今天的案例分享,是【Fraunnhofer FOKUS 工业物联网中心】。敬请参与!     

【案例介绍】

今天分享的案例是“德国弗恩霍弗恩工业互联网中心”。

这是它的FOKUS研究所做的一个能力中心。



【官方网站】

http://innovation4.innobase.cn/i4/2027
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工业物联网智能网关在电动车充电站桩系统中的应用

物联网类 viko 2016-04-08 17:33 发表了文章 来自相关话题

一 背景

在工业文明高度发展带来社会进步、经济发展的同时,也带来了日益严重的“副产品”:环境污染、气候变暖、生态环境恶化等等。PM2.5成为近年来热度最高的词汇之一,“自强不吸,厚德载雾”已经成为人们渴望纯净蓝天的无奈调侃。

面对种种环境问题,全世界都在提出和尝试推行更加集约、更加可持续性、更加绿色的解决方案,其 查看全部
一 背景

在工业文明高度发展带来社会进步、经济发展的同时,也带来了日益严重的“副产品”:环境污染、气候变暖、生态环境恶化等等。PM2.5成为近年来热度最高的词汇之一,“自强不吸,厚德载雾”已经成为人们渴望纯净蓝天的无奈调侃。

面对种种环境问题,全世界都在提出和尝试推行更加集约、更加可持续性、更加绿色的解决方案,其
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启动工业物联网项目应遵循的四个方法

物联网类 David 2016-04-08 11:46 发表了文章 来自相关话题

   要启动工业物联网就要从确定其业务挑战和在现实环境中的使用案例开始。这些需求通常由质量、生产吞吐量智能、预见性维护以及整体设备健康引起。

   要启动工业物联网就要从确定其业务挑战和在现实环境中的使用案例开始。这些需求通常由质量、生产吞吐量智能、预见性维护以及整体设备健康引起。比如说,制造商在启动工业物联网项目 查看全部
   要启动工业物联网就要从确定其业务挑战和在现实环境中的使用案例开始。这些需求通常由质量、生产吞吐量智能、预见性维护以及整体设备健康引起。

   要启动工业物联网就要从确定其业务挑战和在现实环境中的使用案例开始。这些需求通常由质量、生产吞吐量智能、预见性维护以及整体设备健康引起。比如说,制造商在启动工业物联网项目
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工业物联网与大数据融合的四个重点

机械自动化类 料盘挡板 2016-12-14 09:53 发表了文章 来自相关话题

1 不要太早地去设定框架
 

  当企业在考虑采用工业物联网(IIoT)链接与工业大数据分析的时候,最好的方法是找到一个适合企业的案例或应用作为入口。这已经是一种较为普遍的惯性思维模式。但这似乎并不是我们想像中的那么简单,因为我们很容易发现,要找到非常通用的、适合众多企业的单一使用案例并不存在。相反地,这些应用场景却分布在制造业企业部门的各个传统驱动要素里面,包括能源、可靠性、质量、生产、设计等等。换句话来讲,就是工业物联网与大数据的结合没有固定的模式,没有固定的架构,可是,我们今天却给出了太多的框架。


  过紧或过松的工程与制造公差所引发的故障导致客户无法享用产品或者是成品的货到即损质量问题等,都属于成功的工业物联网的应用案例。在结合多方实地调研以及与企业的项目合作之后,我们发现,远程监控在这两年依然居于工业物联网与大数据结合案例的首位。能源效率的管理紧随其后,而资产可靠性与设备智能所带来的质量提升则位居第三。业务转型措施被多数企业看作长期使用案例,更有可能成为明年及以后的目标。


  正是这些早期的成功案例,使得新的应用创新以及应用的方向转变成为可能。例如,从出售资产变为出售能力等共享经济的模式。美国NSF智能维护系统中心主任李杰教授在《工业大数据》一书中指出,实现制造业的价值化,实现用户需求、产品设计、制造和营销的配合,根据生产状况实现系统自我调整,降低生产过程中的浪费以及制造工业环保与安全是大数据工业制造的五大核心支撑。


       

2 重视显性素和不显性因素的必要融合


  五大支柱的焦点就是显性因素和不显性因素的融合。我们曾经关心的是产品的制造、产品的制造工艺、产品本身的质量等显性因素。考虑的因素都是可以触摸的、可直观判断的。在工业大数据里,要解决的问题却是那些不显性因素。设备处在一个在亚健康状态,我们不仅看不到,更不明白问题的根源在那里。


   由于问题大部分与显而易见的关系有关,其中包括隐形的讯息、零配件供应商、复杂的制造流程、多变的环境状况和客户使用方案等。对于未来的智能制造而言,想要达到零宕机、零排放或是零维修等目的,我们必须突破的一个关键点,就是关注相关隐形的因素,做好量化与数据交叉关联分析。


  今时今日,多数公司依然通过信息系统层次结构的控制来实现对数据流的管理,我们已经看到不少企业开始尝试从下至上、向顶层的企业应用系统和分析管控平台输送IIoT的数据的方式。而另外一种尝试就是从外源数据层,数据也同时通过企业各种门户流向的工业物联网的云端。现在的问题就是,外源的数据能否在直接与现有自动化设备相连的门户的“物”的一侧实现,或通过传感器和连接器的第二系统实现对接。


  传感器门户云的这种方案有利有弊。好的一面是,基于传感器的解决方案,尤其是专注于提供这些传感器产生的数据所形成的价值,比现有的自动化解决方案的部署更快更方便,也会经常提供积极的短期投资回报率。而不足之处便是,所产生的数据大多是控制系统内已经收集到的数据,毕竟,缺乏控制系统环境的测量数据点与环境数据的采集是较为突出的问题。

       


3 无法产生价值,没有人会在意数据的所有权


  伴随着对数据所产生的价值驱动被大众广为接受后,数据所有权及数据共享的问题变得越来越突出。那么究竟是资产设备的制造者,还是用户的机器拥有数据,目前市场没有定论。如果我们沿用信息管理的最佳实践,认同客户拥有这些数据,而设备制造者的角色是配合用户,以做好数据保管者的工作为主。的确,有一些设备供应商比较坚持自己拥有数据,而且并不愿意与客户分享原始数据,但多数供应商至少倾向为客户提供原始数据访问的有效途径,来共同参与全制造链的改进与提升。


   数据的所有权与资产/设备是否为企业带来竞争优势有密切的关系。当机器的使用还不具备竞争优势,或是没有真正为企业带来新的竞争优势的时候,数据所有与分享一般都不会得到太多的重视。一直到当机器的使用确实产生了竞争优势时,资产使用者会更多地保护数据。


  伴随着大数据理念井喷式的发展,用户对于大数据理解的成熟度也迅速提升。能够很明确的一点是,当客户没有拥有数据时,他们是不会为原始数据买单的。相反,对于供应商而言,只有通过共享数据并且提供给客户有价值的服务,才能从工业物联网的设备数据中获得回报。


  考虑到各种各样的工业物联网应用案例与场景,其中也包括新数据源,改变系统架构的数据以及多结构化数据等因素,我们今天的制造企业并不完全拥有适当的分析能力与相关的人才。不少制造业企业的确有很多数据分析的经验,但主要是集中在结构性数据集的基础上进行描述性分析,而不是利用大数据,融合实时与各种非结构化数据共同进行预测性和规范性分析。


  那么,这也意味着产业链需要全面紧密的合作,企业不仅既需要投资合适的技术,更重要的是更为重要的是,也也需要投资过程和培训。正如西格玛和精益已被融进持续改进措施之中,数字建模,机器自学习等大数据工具也需要进行深化改造,进入到制造业的每一个环节,每一个细小的功能,让制造业专家来充分使用这些大数据工具,而不仅仅专属于数据科学家的专属。

       

4 需要加速实施智能连接资产实现智能运营


  在工业大数据的推动下,趋势分析,统计分布分析,统计过程控制与优化,包括回归分析等开始运用到大量资产连接后所提供的数据。工业物联网平台技术的出现不仅仅是提升了分析的广度,更出现了加速淡化了传统分层模型的趋势与可能性。


   自90年代初诞生的制造企业生产过程执行管理系统(MES),作为制造业协同管理的平台为现今制造的管理打下了坚实的基础。制造执行系统协会(MESA)在给MES定义中特别指出,MES必须提供实时收集生产过程中数据的功能,并作出相应的分析和处理。而如今的工业物联网在这定义的基础上,逐步使之成为智能连接运营的协调、优化平台,而不仅仅是执行与合规的集成和分析中间介层。


  工业物联网平台引起无数供应商的关注是因为工业物联网平台的构成自身就是一个多元化的整合以及不同元素之间相互探索的平台。到2020年,根据埃森则的报告,到2020年,全球传感器的数量将达到2120亿,设备所产生的数据流量接近16EB。而资产/设备是这一切的一切。


  全面启用智能连接资产/设备将能够使任何地方的工业大数据传输到任何别的地方,从一种分散控制器变为集中控制,再到全分散控制的新模式,以及支持真正的端对端价值链流程的混搭应用程序与分析功能。资产/设备全面连接不仅仅会转变控制系统层次结构,也同样会改变企业的应用程序。能够灵活处理运营数据而不仅仅是结构性交易数据,甚至有可能会颠覆我们长期基于会计的运用操作模式。
 
 
 
 来源:智慧工厂
智造家 查看全部
1 不要太早地去设定框架
 

  当企业在考虑采用工业物联网(IIoT)链接与工业大数据分析的时候,最好的方法是找到一个适合企业的案例或应用作为入口。这已经是一种较为普遍的惯性思维模式。但这似乎并不是我们想像中的那么简单,因为我们很容易发现,要找到非常通用的、适合众多企业的单一使用案例并不存在。相反地,这些应用场景却分布在制造业企业部门的各个传统驱动要素里面,包括能源、可靠性、质量、生产、设计等等。换句话来讲,就是工业物联网与大数据的结合没有固定的模式,没有固定的架构,可是,我们今天却给出了太多的框架。


  过紧或过松的工程与制造公差所引发的故障导致客户无法享用产品或者是成品的货到即损质量问题等,都属于成功的工业物联网的应用案例。在结合多方实地调研以及与企业的项目合作之后,我们发现,远程监控在这两年依然居于工业物联网与大数据结合案例的首位。能源效率的管理紧随其后,而资产可靠性与设备智能所带来的质量提升则位居第三。业务转型措施被多数企业看作长期使用案例,更有可能成为明年及以后的目标。


  正是这些早期的成功案例,使得新的应用创新以及应用的方向转变成为可能。例如,从出售资产变为出售能力等共享经济的模式。美国NSF智能维护系统中心主任李杰教授在《工业大数据》一书中指出,实现制造业的价值化,实现用户需求、产品设计、制造和营销的配合,根据生产状况实现系统自我调整,降低生产过程中的浪费以及制造工业环保与安全是大数据工业制造的五大核心支撑。


       

2 重视显性素和不显性因素的必要融合


  五大支柱的焦点就是显性因素和不显性因素的融合。我们曾经关心的是产品的制造、产品的制造工艺、产品本身的质量等显性因素。考虑的因素都是可以触摸的、可直观判断的。在工业大数据里,要解决的问题却是那些不显性因素。设备处在一个在亚健康状态,我们不仅看不到,更不明白问题的根源在那里。


   由于问题大部分与显而易见的关系有关,其中包括隐形的讯息、零配件供应商、复杂的制造流程、多变的环境状况和客户使用方案等。对于未来的智能制造而言,想要达到零宕机、零排放或是零维修等目的,我们必须突破的一个关键点,就是关注相关隐形的因素,做好量化与数据交叉关联分析。


  今时今日,多数公司依然通过信息系统层次结构的控制来实现对数据流的管理,我们已经看到不少企业开始尝试从下至上、向顶层的企业应用系统和分析管控平台输送IIoT的数据的方式。而另外一种尝试就是从外源数据层,数据也同时通过企业各种门户流向的工业物联网的云端。现在的问题就是,外源的数据能否在直接与现有自动化设备相连的门户的“物”的一侧实现,或通过传感器和连接器的第二系统实现对接。


  传感器门户云的这种方案有利有弊。好的一面是,基于传感器的解决方案,尤其是专注于提供这些传感器产生的数据所形成的价值,比现有的自动化解决方案的部署更快更方便,也会经常提供积极的短期投资回报率。而不足之处便是,所产生的数据大多是控制系统内已经收集到的数据,毕竟,缺乏控制系统环境的测量数据点与环境数据的采集是较为突出的问题。

       


3 无法产生价值,没有人会在意数据的所有权


  伴随着对数据所产生的价值驱动被大众广为接受后,数据所有权及数据共享的问题变得越来越突出。那么究竟是资产设备的制造者,还是用户的机器拥有数据,目前市场没有定论。如果我们沿用信息管理的最佳实践,认同客户拥有这些数据,而设备制造者的角色是配合用户,以做好数据保管者的工作为主。的确,有一些设备供应商比较坚持自己拥有数据,而且并不愿意与客户分享原始数据,但多数供应商至少倾向为客户提供原始数据访问的有效途径,来共同参与全制造链的改进与提升。


   数据的所有权与资产/设备是否为企业带来竞争优势有密切的关系。当机器的使用还不具备竞争优势,或是没有真正为企业带来新的竞争优势的时候,数据所有与分享一般都不会得到太多的重视。一直到当机器的使用确实产生了竞争优势时,资产使用者会更多地保护数据。


  伴随着大数据理念井喷式的发展,用户对于大数据理解的成熟度也迅速提升。能够很明确的一点是,当客户没有拥有数据时,他们是不会为原始数据买单的。相反,对于供应商而言,只有通过共享数据并且提供给客户有价值的服务,才能从工业物联网的设备数据中获得回报。


  考虑到各种各样的工业物联网应用案例与场景,其中也包括新数据源,改变系统架构的数据以及多结构化数据等因素,我们今天的制造企业并不完全拥有适当的分析能力与相关的人才。不少制造业企业的确有很多数据分析的经验,但主要是集中在结构性数据集的基础上进行描述性分析,而不是利用大数据,融合实时与各种非结构化数据共同进行预测性和规范性分析。


  那么,这也意味着产业链需要全面紧密的合作,企业不仅既需要投资合适的技术,更重要的是更为重要的是,也也需要投资过程和培训。正如西格玛和精益已被融进持续改进措施之中,数字建模,机器自学习等大数据工具也需要进行深化改造,进入到制造业的每一个环节,每一个细小的功能,让制造业专家来充分使用这些大数据工具,而不仅仅专属于数据科学家的专属。

       

4 需要加速实施智能连接资产实现智能运营


  在工业大数据的推动下,趋势分析,统计分布分析,统计过程控制与优化,包括回归分析等开始运用到大量资产连接后所提供的数据。工业物联网平台技术的出现不仅仅是提升了分析的广度,更出现了加速淡化了传统分层模型的趋势与可能性。


   自90年代初诞生的制造企业生产过程执行管理系统(MES),作为制造业协同管理的平台为现今制造的管理打下了坚实的基础。制造执行系统协会(MESA)在给MES定义中特别指出,MES必须提供实时收集生产过程中数据的功能,并作出相应的分析和处理。而如今的工业物联网在这定义的基础上,逐步使之成为智能连接运营的协调、优化平台,而不仅仅是执行与合规的集成和分析中间介层。


  工业物联网平台引起无数供应商的关注是因为工业物联网平台的构成自身就是一个多元化的整合以及不同元素之间相互探索的平台。到2020年,根据埃森则的报告,到2020年,全球传感器的数量将达到2120亿,设备所产生的数据流量接近16EB。而资产/设备是这一切的一切。


  全面启用智能连接资产/设备将能够使任何地方的工业大数据传输到任何别的地方,从一种分散控制器变为集中控制,再到全分散控制的新模式,以及支持真正的端对端价值链流程的混搭应用程序与分析功能。资产/设备全面连接不仅仅会转变控制系统层次结构,也同样会改变企业的应用程序。能够灵活处理运营数据而不仅仅是结构性交易数据,甚至有可能会颠覆我们长期基于会计的运用操作模式。
 
 
 
 来源:智慧工厂
智造家
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工业公司如何面对物联网对组织架构的挑战

管理类 爽歪歪 2016-09-26 13:22 发表了文章 来自相关话题

 
    通用电气首席执行官Jeff Immelt曾说过:“昨天你的公司可能还是工业公司,但今天醒来,你就会发现它变成了一家软件和分析公司。”听起来很简单,但过程却不然。
 
    在物联网(IoT)时代,公司所面临的挑战是在保持工业公司身份的同时,还要转型成为软件和分析公司。这项任务很艰巨,在于软件公司和工业公司有很多不同之处,在组织结构方面更是有天壤之别。
 
    我们来看看力图在新旧身份之间取得平衡的公司所面临的六大挑战。
 
1.地理位置
 
    工业巨头在“铁锈地带”崛起,底特律长久以来一直被公认为传统的汽车业中心。而如今的软件公司则纷纷在硅谷、波士顿以及“三角研究园”涌现。这些地点与传统的工业聚集地几乎毫无交集。实际上,软件公司往往是辐射全球的,因为他们无需把员工集中在同一个地方。
 
2.人才
 
    公司总是很难找到合适的员工,市场上的人才竞争又非常激烈。软件行业一直在大力招揽人才,而现在的工业产业也在拼命争取这些人才。在供需不平衡的时候,地理位置和文化等其他因素对于吸引和留住顶尖人才的意义就更重要了。
 
3.文化/年龄
 
    新一代的年轻人希望享受弹性工作制度、免费食物以及运动场所等各种福利。许多技术公司都有着广受称赞、极具吸引力的企业文化,这些尤其吸引年轻人。而规模较大、历史较长的工业公司往往被视为平庸而刻板的组织。
 
4.工作方式
 
    开发过程已经不再是线性序列式的“瀑布模式”。这种模式最大的缺点就是无法在生命周期的后期阶段对开发的产品进行更改。而软件和数字内容的变更可以在短短数天、甚至数小时内完成,所以许多人都更喜欢这种“敏捷”的开发方法,耗时更短、可迭代性强,也更容易添加体现最新开发成果的新功能。但这也是一种全新的工作方式。
 
5.投资情况
 
    一般的工业公司可能只把5%的收入用在工程设计上,而软件公司则有可能投入15-30%(即便不能一概而论,但初创企业大多如此)。这种灵活性来自于对运营支出的投入(大多是人力投入),而不是工业公司必须花费的资本性支出。
 
6.商业模式
 
    “X即服务”的商业模式能帮助企业利用云、自动化、分析和移动等技术来增加价值。虽然这些技术尚未得到充分利用,但劳斯莱斯针对飞机引擎的使用及维修保养推出的‘power-by-the-hour’商业模式已经在这方面提供了成功案例。另一个案例是全球领先的采暖和空调服务提供商特灵公司,其目前已不再单独销售压缩机、锅炉或风扇等产品,而是开始出售建筑物舒适系统解决方案。
 
    虽然工业公司面临重重阻碍,但它们仍然有能力也有必要做出一些重大变革,从而改变传统的组织结构,为未来做好准备。
 
消除独立状态,建立紧密联系
 
    IT和研发以往一直是各自独立的部门。IT部门的职能是提供支持服务,但如今他们也需要加入主力阵容,为研发工作提供网络技术。两个部门携手共进才能实现共赢。
 
创建统一的数据结构
 
    PTC总裁兼首席执行官Jim Heppelmann打了一个比方:“数据就是新的石油,而分析则是新的炼油厂,将原油转化为高价值的副产品。但是应该由谁来运转炼油厂呢?”并不是谁都能够利用所有采集到的数据,进行自主分析。这项工作需要采取更为统一的方法——正因如此,设置首席数据官这个新职位的企业越来越多。事实上,根据2016年的一份信息管理趋势报告,61%的首席信息官会在未来12个月内聘用首席数据官。
 
    数据还能够促使企业采取更主动的策略处理客户关系。过去,企业通过客户了解产品的表现,而现在企业则是通过产品了解客户的体验,对于制造商而言则可以通过产品了解客户的满意度。分析这些数据可以让企业在客户来电之前就先行发现可能的服务问题。
 
拥抱开发运营一体化
 
    近期出现的开发运营一体化(DevOps)模式催生了一批采用全新组织架构的新型公司。得益于现代软件开发生命周期,我们开始逐步淘汰一蹴而就的产品制造模式。产品即使在出厂后也仍能进行改变。但要如何对已经投入实际使用的产品进行变更呢?答案就是采用DevOps模式将IT、研发和服务等环节贯穿起来。
 
师他人之长
 
    产品性质的不断变化给公司的组织架构带来了压力,但这也意味着你并不是孤军奋战。如何最有效地顺应变化,在这方面已经有一些值得借鉴的模式。
 跨业务部门的指导委员会:即迎接机遇、分享专长、促进协作的跨职能委员会
卓越中心:独立的企业部门,不承担损益责任,但却是各业务部门可以利用的成本中心
独立业务部门:承担损益责任的独立部门,支持物联网战略,将新的产品和服务推向市场 
    当你将公司的实体部分和数字部分进行融合时,所有事情并非自然而然又显而易见。其中的挑战、复杂性和种种变化可能无法在一夜之间得到消化,但全心全力实施变革、取得成功的公司必将找到理想的平衡点,并充分发掘物联网的无限潜力。
 
 
来源:网络 查看全部
 
    通用电气首席执行官Jeff Immelt曾说过:“昨天你的公司可能还是工业公司,但今天醒来,你就会发现它变成了一家软件和分析公司。”听起来很简单,但过程却不然。
 
    在物联网(IoT)时代,公司所面临的挑战是在保持工业公司身份的同时,还要转型成为软件和分析公司。这项任务很艰巨,在于软件公司和工业公司有很多不同之处,在组织结构方面更是有天壤之别。
 
    我们来看看力图在新旧身份之间取得平衡的公司所面临的六大挑战。
 
1.地理位置
 
    工业巨头在“铁锈地带”崛起,底特律长久以来一直被公认为传统的汽车业中心。而如今的软件公司则纷纷在硅谷、波士顿以及“三角研究园”涌现。这些地点与传统的工业聚集地几乎毫无交集。实际上,软件公司往往是辐射全球的,因为他们无需把员工集中在同一个地方。
 
2.人才
 
    公司总是很难找到合适的员工,市场上的人才竞争又非常激烈。软件行业一直在大力招揽人才,而现在的工业产业也在拼命争取这些人才。在供需不平衡的时候,地理位置和文化等其他因素对于吸引和留住顶尖人才的意义就更重要了。
 
3.文化/年龄
 
    新一代的年轻人希望享受弹性工作制度、免费食物以及运动场所等各种福利。许多技术公司都有着广受称赞、极具吸引力的企业文化,这些尤其吸引年轻人。而规模较大、历史较长的工业公司往往被视为平庸而刻板的组织。
 
4.工作方式
 
    开发过程已经不再是线性序列式的“瀑布模式”。这种模式最大的缺点就是无法在生命周期的后期阶段对开发的产品进行更改。而软件和数字内容的变更可以在短短数天、甚至数小时内完成,所以许多人都更喜欢这种“敏捷”的开发方法,耗时更短、可迭代性强,也更容易添加体现最新开发成果的新功能。但这也是一种全新的工作方式。
 
5.投资情况
 
    一般的工业公司可能只把5%的收入用在工程设计上,而软件公司则有可能投入15-30%(即便不能一概而论,但初创企业大多如此)。这种灵活性来自于对运营支出的投入(大多是人力投入),而不是工业公司必须花费的资本性支出。
 
6.商业模式
 
    “X即服务”的商业模式能帮助企业利用云、自动化、分析和移动等技术来增加价值。虽然这些技术尚未得到充分利用,但劳斯莱斯针对飞机引擎的使用及维修保养推出的‘power-by-the-hour’商业模式已经在这方面提供了成功案例。另一个案例是全球领先的采暖和空调服务提供商特灵公司,其目前已不再单独销售压缩机、锅炉或风扇等产品,而是开始出售建筑物舒适系统解决方案。
 
    虽然工业公司面临重重阻碍,但它们仍然有能力也有必要做出一些重大变革,从而改变传统的组织结构,为未来做好准备。
 
消除独立状态,建立紧密联系
 
    IT和研发以往一直是各自独立的部门。IT部门的职能是提供支持服务,但如今他们也需要加入主力阵容,为研发工作提供网络技术。两个部门携手共进才能实现共赢。
 
创建统一的数据结构
 
    PTC总裁兼首席执行官Jim Heppelmann打了一个比方:“数据就是新的石油,而分析则是新的炼油厂,将原油转化为高价值的副产品。但是应该由谁来运转炼油厂呢?”并不是谁都能够利用所有采集到的数据,进行自主分析。这项工作需要采取更为统一的方法——正因如此,设置首席数据官这个新职位的企业越来越多。事实上,根据2016年的一份信息管理趋势报告,61%的首席信息官会在未来12个月内聘用首席数据官。
 
    数据还能够促使企业采取更主动的策略处理客户关系。过去,企业通过客户了解产品的表现,而现在企业则是通过产品了解客户的体验,对于制造商而言则可以通过产品了解客户的满意度。分析这些数据可以让企业在客户来电之前就先行发现可能的服务问题。
 
拥抱开发运营一体化
 
    近期出现的开发运营一体化(DevOps)模式催生了一批采用全新组织架构的新型公司。得益于现代软件开发生命周期,我们开始逐步淘汰一蹴而就的产品制造模式。产品即使在出厂后也仍能进行改变。但要如何对已经投入实际使用的产品进行变更呢?答案就是采用DevOps模式将IT、研发和服务等环节贯穿起来。
 
师他人之长
 
    产品性质的不断变化给公司的组织架构带来了压力,但这也意味着你并不是孤军奋战。如何最有效地顺应变化,在这方面已经有一些值得借鉴的模式。
 跨业务部门的指导委员会:即迎接机遇、分享专长、促进协作的跨职能委员会
卓越中心:独立的企业部门,不承担损益责任,但却是各业务部门可以利用的成本中心
独立业务部门:承担损益责任的独立部门,支持物联网战略,将新的产品和服务推向市场 
    当你将公司的实体部分和数字部分进行融合时,所有事情并非自然而然又显而易见。其中的挑战、复杂性和种种变化可能无法在一夜之间得到消化,但全心全力实施变革、取得成功的公司必将找到理想的平衡点,并充分发掘物联网的无限潜力。
 
 
来源:网络
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Fraunnhofer FOKUS 工业物联网中心

智能科技类 jingjing 2016-09-13 13:59 发表了文章 来自相关话题

    今天的案例分享,是【Fraunnhofer FOKUS 工业物联网中心】。敬请参与!     

【案例介绍】

今天分享的案例是“德国弗恩霍弗恩工业互联网中心”。

这是它的FOKUS研究所做的一个能力中心。






【官方网站】

http://innovation4.innobase.cn/i4/2027

【项目公司简介】

Fraunhofer有很多研究所,有点类似中国工程院,下面有很多专业的研究单元。






【项目目标】

针对工业4.0做的一个能力中心

【项目内容】

这是FOKUS的官方网站,可能浏览比较困难,但用上VpN就没有问题了。






他们也有英文版,英文含义就是Fraunhofer Institute for Open Communication Systems

不过英文版会缺失一些内容,不利于大家深入理解这个研究所,可以作为参考。






就是这样一个机构在推动“工业物联网中心”。

这个中心就比较明确了,就是针对工业级物联网来做的能力中心,按照德国人自己讲法,是跟GE提出的“工业互联网”类似,甚至于没有差别,因为Fraunhofer也在工业物联网中心上承载智能业务了。

ikt4zentrum | IKT für Industrie 4.0 Zentrum http://www.ikt4zentrum.org/

Informations-und Kommunikationstechnik für die Industrie 4.0,这个含义是清楚的,针对性也是很明确,就是针对工业4.0做的一个能力中心。可见德国真的是全国性的工业4.0布局,虽然有专家访问了德国之后,说一些德国人对工业4.0无感,实际上是我们可能参观了一些如雷贯耳的机构,他们并不是德国重点推的工业4.0中心或机构。

这个Fraunhofer FOKUS工业物联网中心也有英文网站,大家可以选择英文版浏览,因为对于大部分行业人士来讲,难以拥有工业4.0研究院一样的德文原文获取能力。

The “IIoT Center” presentlybeing established consists of the IIoT Demonstration Center (showcase andtraining center) and the IIoT Development and Test Environment (forinteroperability, conformity, load tests and the development of demonstratorsand prototypes and certification of I4.0 solutions).

Information and CommunicationTechnology for Industrie 4.0,大家看得到,德国人在翻译德文为中文的时候,实际上有点乱用,标题是“工业4.0的ICT中心”,但正文介绍的时候,确是IIoT Center。

MisusedEnglish word and expressions in EU publications http://innovation4.innobase.cn/reports/1229,德国人英语不太好,至少英国人是这样说的,英国人还借助欧盟(当然是在Brexit之前)发布了一个正确使用英文的文件,据说就是纠正德国人和法国人的乱用英文的。因此我们可以原谅德国人乱翻译的问题。

但对于我们理解德国人自己到中国来讲的所谓工业4.0,就应该找到适当的证据,才可以真正认识到德国讲的工业4.0是什么。工业4.0研究院通常是采用德文原版作为研究的基础,也是这个原因。

大家仍然应该注意看工业4.0创新平台发布出来的案例,这个案例内容是我们从德文官方网站以及其他资料翻译过来的。

这个处于建设过程中的弗劳恩霍夫开放通信系统研究所“工业4.0中心”是一个工业4.0 示范中心(展览厅和训练中心),也是弗劳恩霍夫开放通信系统研究所对工业4.0的研究与测试环境(用于通用性、稳定性和负载能力的测试,还负责工业4.0方案的实施人才的培养、案例的验证和研究)。






在Fraunhofer FOKUS工业物联网中心下面,有很多具体的项目,例如5G Playground,华为和中国移动也加入到这些工作中来。

顺便提一下,华为在德国参与了大量的研发机构投资和合作,甚至于在德国工业4.0平台上也有华为的能力,工业4.0创新平台(百度可以查询到该平台)上就可以查询所有案例,我们已经全部翻译过来,并补充了大量的资料。

FraunhoferFOKUS 工业物联网中心http://innovation4.innobase.cn/i4/2027

大家还是可以看这个案例,案例还有视频资料,虽然还没有把中文字幕加上去,但也大概可以看到这个中心在干什么。











精选案例中,也有图片展示,大家有耐心也可以看看,涉及到这个中心的精华内容。

该中心的研究重点是:工业互联网通信技术、机对机通信技术、传感器网络、工业数据分析、工业云数据及边缘数据计算、数据安全与数据保护。

在这个工业物联网中心旗下,设立了几个中心:

•工业物联网展示中心(IIoT Demonstration Center),主要是展示和培训中心

•工业物联网开发及测试环境(IIoT Development and TestEnvironment),主要是为了交互操作性、适用性等工业物联网相关技术的测试和开发展示

弗劳恩霍夫开放通信系统研究所工业物联网中心展示现代化的工业网络通信技术是如何集成到不同的工业环境中的。例如工业传感器网络和M2M通信——实时数据和基于互联网的控制。

我们观察到,德国因为有大量的机构,不见得每家机构都提一个关注点,也不会都用一个技术路径,的确是有不同的提法和路径的,但目标是一致的,也就是实现工业4.0,这一点是毋庸置疑的。






对于弗劳恩霍夫开放通信系统研究所工业物联网中心关注的多个技术项目,工业4.0研究院目前关注的是OpenMTC,因为这个似乎符合我们的开放式创新定位。华为对5G比较关注,但5G是不是适合全面应用到工业互联网领域,我们持怀疑态度,毕竟电信运营商的主导地位,难以形成一个经济性好的解决方案。

至少从美国的技术路径来看,5G并不是一个主流的工业互联网解决方案。

即便如此,这也不影响我们关注弗劳恩霍夫开放通信系统研究所工业物联网中心做的一些创新和研究布局。

国内实际上也有类似机构,信通院在华为主导的工业互联网产业联盟旗下,也在重点做5G方面的工业互联网研究。不过,对于不做电信领域的颠覆性企业家来讲,应该抛弃5G这个技术,看看有没有可替代的技术,毕竟5G在中国难以被一个新企业主导,华为、中兴等企业已经构建了一套成熟的利益格局,新企业几乎没有主导未来的机会。

弗劳恩霍夫开放通信系统研究所工业物联网中心的合作模式

•促成合作伙伴和利益相关者的联系;

•在展厅、时事通讯、门户网站和宣传册展现合作方的品牌;

•在展厅展示合作方的产品;

•在展厅展示合作方的创新成果;

•在开发和测试中心帮助合作方对产品进行测试和深度开发;

•为合作方提供内部服务支持;

•组织物联网研讨会并汇报会议情况。

最后分享一下弗劳恩霍夫开放通信系统研究所工业物联网中心的合作模式,也许可以帮助我们更好理解德国人是如何做这种能力中心的。 
















视频大家去看了,看得懂就不需要我解释,看不懂的,我解释也没有用。

因为工业物联网要深入理解,显然需要技术背景;如果要更加深入理解如何应用及商业化,不具备经济及战略思路,也是很困难

【项目重点】

该中心的研究重点是:工业互联网通信技术、机对机通信技术、传感器网络、工业数据分析、工业云数据及边缘数据计算、数据安全与数据保护。

在这个工业物联网中心旗下,设立了几个中心:

•工业物联网展示中心(IIoT Demonstration Center),主要是展示和培训中心

•工业物联网开发及测试环境(IIoT Development and TestEnvironment),主要是为了交互操作性、适用性等工业物联网相关技术的测试和开发展示。



刨根问底

【问1】@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长

@胡权•工业4.0研究院 如果中国企业从这些机构请人回来会怎样?或者是在这里工作的国人回国来做? 

【答1】

据说华为就请了不少Fraunhofer的人来帮助他们改善工业物联网。

我觉得中国人如果找到了标杆,一般都可以想法子(很多法子,大家看新闻都知道,不是美国说中国偶很多spy嘛),把认识到的挑战或问题解决。

问题在于,如果我们定义错了问题怎么办???

如果美国的技术路径更先进,我们却选择了德国的某个技术,怎么办?

工业4.0创新平台秉承开放式创新原则,就是为了中国制造领域的行业人士提供全面系统的案例,大家如果可以耐心学习,自然可以找到对标的对象。



例如,关注5G的电信企业,可以看看这个组织,我相信从华为找一些专家加入你公司的团队,技术就不是问题了。

华为早年的员工已经发展到了瓶颈,西门子也是一样,据我们观察,最近几年,这些大企业出来创业的人数很多,只是这些企业体系健全,创业人员大都“偏科”,要挑战自己老东家,还真的要有颠覆性能力。



【问2】@心飞扬

胡院长,国内的用研中心,工信部联合高校企业办的,是完全商业模式运行,跟今天分享的机构的测试和展示部分是不是一样的功能?

“用户体验工程”(培训+实验室),行业用研实验室根据国内地区产业特点设置,设立后将促进本地区产业向创新、智能、用户体验等工业4.0设计等方向良性有效发展,从而带动行业产业链。

工信部主导成立了“用户体验联盟”及考试指导中心,能提供国内专家指导、教学、考评等。

【答2】@胡权•工业4.0研究院


是这个联盟吗?

@心飞扬 这个联盟是有点特色,不过跟德国的机构相比,还是不同的。国内大都通过认证来赚钱,特别是可以弄成强制认证,赚钱是一定的了。

德国的工业物联网中心是独立的,当然也有政府提供的资金支持。只有中国政府主导的或者体制内的机构比较多,国外大都很难采用中国这种模式,至少纳税人不同意。

实话讲,工业4.0研究院对国内做联盟的兴趣不大,主要是这种联盟效率并不高,创新难以开放,实际上容易成为小团体,加上一些过于有实力的企业在其中,被他们用钱来主导的可能非常大。因此,工业4.0研究院是不参与任何联盟的。

这样我们就可以真正专注到研究工作中来,避免资源过于分散。

但我们还是挺关注一些联盟的工作,毕竟他们也利用自己的资源,做了一些工作,可惜是国内联盟大部分资源不开放,非会员不让学习,虽然他们拿的是国家支持资金。


【问3】@心飞扬

从昨天的分享案例,感觉我们国内有了好的方向,大家就都去做,比如要发展工业物联网,从中央到地方,各行业都在建设,而且起点步伐都在一个阶段上,是不是有些资源浪费?

 【答3】@胡权•工业4.0研究院

@心飞扬 难免的。不过我们可以把这种情况作为自己创新的约束条件,对冲好了,这些问题都不是问题了,反而可以促使我们创新。想想二十年前的华为,它的生存条件还不是一样的。



【问4】@越

Fraunhofer中文标准的译法是“应用研究促进协会”,具体到今天的研究所来看,我想它更多的作用是提供开放的研发基础设施。

不知道目前国内提供开放研发基础设施的协会有哪些?

【答4】

@阿杜@IoT先锋

@越 国内华为有类似的能力开发实验室,让partners利用华为ict基础设施做业务应用开发。通过这种方式聚合不同行业的企业或创业者做物联网、云平台应用,这种企业驱动的“能力开放平台”更为务实,更容易落地

@21世纪经济报道记者

@阿杜@IoT先锋也不容易的,华为07年就开始做,期间一直想宣传但又怕引起运营商反感,值得2015年才算是正式推出的业务,内部也好几个部门都在做,不统一。

@胡权•工业4.0研究院

这是一种组织方式,也不是问题。国内大都工信部下属单位来做了,例如信通院,赛迪等等,他们是有做这个事情的。

如果由独立机构来做,是得不到政府提供的资金的,这是中国国情。连华为自己都需要依赖于信通院之类的工信部机构来做事情,其他企业更是不可能自己做了。

@阿杜@IoT先锋

不过这种开放实验室是ict厂商和运营商以后的方向,现在华为也在帮运营商搞实验室,比如跟这次上海移动大会电信移动都在提nb-iot开放实验室,背后应该都是华为中兴爱立信在支撑

专家观点

【观点1】

@许永硕

其实西门子很早就参与了物联网的开源项目。记得12年研究时发现了一个项目  iot@work,是西门子赞助的,当时的研究方向是设备的自动联网

@胡权•工业4.0研究院    

德国Fraunhofer 近70个研究所,我们都有跟踪。毕竟Fraunhofer代表了德国产学研的最佳实践。






@许永硕 你可以看看这些报告,因为时间原因,我们在介绍案例的时候,选择了一些重点讲解,但工业4.0创新平台收集的资料显然不止于此,而且我们每天都有专业团队持续更新各个案例。推荐您关注!

道听途说      

   华为的成功不能简单化

@许永硕

华为的成功是因为得到政府对国企的支持力度,采用的民营机制而已

@胡权•工业4.0研究院

@许永硕 华为的成功不能简单化,但它的确具有历史机遇。我们不用过度总结华为的经验,它好的方面的确比较多,例如,具有战略构想,但显然它不符合时代要求的地方也很多,这也就是新的企业家讲出现的理由。

华为的出现的确解决了垄断领域(集中度非常高的领域)的创新突破问题,也就是电信行业(三大电信运营商)的替代国外产品的问题,华为是找出了一套方法。

但对于难以垄断的工业领域,产业集中度太低了,华为模式是难以真正获得电信领域的竞争优势的。

一般谈一个产业的集中度,还是有指向的,电信行业谈集中度,需要考虑产业的主导者,显然应该用电信运营商来衡量。

工业领域太复杂了,大量的非标设备,谁可以统一标准?我相信国家也做不到。

本来一个做苹果部件的OEM或ODM的企业,怎么可能把自己产线的非标设备公开?本来就没有技术上的壁垒,唯一可以做的就是整个产线的保密了。不然竞争对手也做一条一样的产线,到苹果那里获取订单就可以了。

这也许就是国内MES厂商并不大的缘故,无法标准化和平台化,客户的产线迥然不同,你怎么标准化?产品化和平台化自然难以实现了。

反过来推国家部委出台的政策,不妥当的地方就明显了。

不过也没有关系,这样才可以保证工业领域的创新不会那么快,大家才有机会,不然就被一些有资源的体制内企业赢家通吃了。

将来也许会出现成功者,显然不会是像华为曾经成功的方式出现。这跟周星驰的《大话西游》一样,周星驰最后出现的场景也许可以预料,但时间不见得都预料得到。
 
 
文章来源于工业4.0俱乐部 查看全部
    今天的案例分享,是【Fraunnhofer FOKUS 工业物联网中心】。敬请参与!     

【案例介绍】

今天分享的案例是“德国弗恩霍弗恩工业互联网中心”。

这是它的FOKUS研究所做的一个能力中心。

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【官方网站】

http://innovation4.innobase.cn/i4/2027

【项目公司简介】

Fraunhofer有很多研究所,有点类似中国工程院,下面有很多专业的研究单元。

4.1_.PNG


【项目目标】

针对工业4.0做的一个能力中心

【项目内容】

这是FOKUS的官方网站,可能浏览比较困难,但用上VpN就没有问题了。

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他们也有英文版,英文含义就是Fraunhofer Institute for Open Communication Systems

不过英文版会缺失一些内容,不利于大家深入理解这个研究所,可以作为参考。

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就是这样一个机构在推动“工业物联网中心”。

这个中心就比较明确了,就是针对工业级物联网来做的能力中心,按照德国人自己讲法,是跟GE提出的“工业互联网”类似,甚至于没有差别,因为Fraunhofer也在工业物联网中心上承载智能业务了。

ikt4zentrum | IKT für Industrie 4.0 Zentrum http://www.ikt4zentrum.org/

Informations-und Kommunikationstechnik für die Industrie 4.0,这个含义是清楚的,针对性也是很明确,就是针对工业4.0做的一个能力中心。可见德国真的是全国性的工业4.0布局,虽然有专家访问了德国之后,说一些德国人对工业4.0无感,实际上是我们可能参观了一些如雷贯耳的机构,他们并不是德国重点推的工业4.0中心或机构。

这个Fraunhofer FOKUS工业物联网中心也有英文网站,大家可以选择英文版浏览,因为对于大部分行业人士来讲,难以拥有工业4.0研究院一样的德文原文获取能力。

The “IIoT Center” presentlybeing established consists of the IIoT Demonstration Center (showcase andtraining center) and the IIoT Development and Test Environment (forinteroperability, conformity, load tests and the development of demonstratorsand prototypes and certification of I4.0 solutions).

Information and CommunicationTechnology for Industrie 4.0,大家看得到,德国人在翻译德文为中文的时候,实际上有点乱用,标题是“工业4.0的ICT中心”,但正文介绍的时候,确是IIoT Center。

MisusedEnglish word and expressions in EU publications http://innovation4.innobase.cn/reports/1229,德国人英语不太好,至少英国人是这样说的,英国人还借助欧盟(当然是在Brexit之前)发布了一个正确使用英文的文件,据说就是纠正德国人和法国人的乱用英文的。因此我们可以原谅德国人乱翻译的问题。

但对于我们理解德国人自己到中国来讲的所谓工业4.0,就应该找到适当的证据,才可以真正认识到德国讲的工业4.0是什么。工业4.0研究院通常是采用德文原版作为研究的基础,也是这个原因。

大家仍然应该注意看工业4.0创新平台发布出来的案例,这个案例内容是我们从德文官方网站以及其他资料翻译过来的。

这个处于建设过程中的弗劳恩霍夫开放通信系统研究所“工业4.0中心”是一个工业4.0 示范中心(展览厅和训练中心),也是弗劳恩霍夫开放通信系统研究所对工业4.0的研究与测试环境(用于通用性、稳定性和负载能力的测试,还负责工业4.0方案的实施人才的培养、案例的验证和研究)。

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在Fraunhofer FOKUS工业物联网中心下面,有很多具体的项目,例如5G Playground,华为和中国移动也加入到这些工作中来。

顺便提一下,华为在德国参与了大量的研发机构投资和合作,甚至于在德国工业4.0平台上也有华为的能力,工业4.0创新平台(百度可以查询到该平台)上就可以查询所有案例,我们已经全部翻译过来,并补充了大量的资料。

FraunhoferFOKUS 工业物联网中心http://innovation4.innobase.cn/i4/2027

大家还是可以看这个案例,案例还有视频资料,虽然还没有把中文字幕加上去,但也大概可以看到这个中心在干什么。

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精选案例中,也有图片展示,大家有耐心也可以看看,涉及到这个中心的精华内容。

该中心的研究重点是:工业互联网通信技术、机对机通信技术、传感器网络、工业数据分析、工业云数据及边缘数据计算、数据安全与数据保护。

在这个工业物联网中心旗下,设立了几个中心:

•工业物联网展示中心(IIoT Demonstration Center),主要是展示和培训中心

•工业物联网开发及测试环境(IIoT Development and TestEnvironment),主要是为了交互操作性、适用性等工业物联网相关技术的测试和开发展示

弗劳恩霍夫开放通信系统研究所工业物联网中心展示现代化的工业网络通信技术是如何集成到不同的工业环境中的。例如工业传感器网络和M2M通信——实时数据和基于互联网的控制。

我们观察到,德国因为有大量的机构,不见得每家机构都提一个关注点,也不会都用一个技术路径,的确是有不同的提法和路径的,但目标是一致的,也就是实现工业4.0,这一点是毋庸置疑的。

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对于弗劳恩霍夫开放通信系统研究所工业物联网中心关注的多个技术项目,工业4.0研究院目前关注的是OpenMTC,因为这个似乎符合我们的开放式创新定位。华为对5G比较关注,但5G是不是适合全面应用到工业互联网领域,我们持怀疑态度,毕竟电信运营商的主导地位,难以形成一个经济性好的解决方案。

至少从美国的技术路径来看,5G并不是一个主流的工业互联网解决方案。

即便如此,这也不影响我们关注弗劳恩霍夫开放通信系统研究所工业物联网中心做的一些创新和研究布局。

国内实际上也有类似机构,信通院在华为主导的工业互联网产业联盟旗下,也在重点做5G方面的工业互联网研究。不过,对于不做电信领域的颠覆性企业家来讲,应该抛弃5G这个技术,看看有没有可替代的技术,毕竟5G在中国难以被一个新企业主导,华为、中兴等企业已经构建了一套成熟的利益格局,新企业几乎没有主导未来的机会。

弗劳恩霍夫开放通信系统研究所工业物联网中心的合作模式

•促成合作伙伴和利益相关者的联系;

•在展厅、时事通讯、门户网站和宣传册展现合作方的品牌;

•在展厅展示合作方的产品;

•在展厅展示合作方的创新成果;

•在开发和测试中心帮助合作方对产品进行测试和深度开发;

•为合作方提供内部服务支持;

•组织物联网研讨会并汇报会议情况。

最后分享一下弗劳恩霍夫开放通信系统研究所工业物联网中心的合作模式,也许可以帮助我们更好理解德国人是如何做这种能力中心的。 

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视频大家去看了,看得懂就不需要我解释,看不懂的,我解释也没有用。

因为工业物联网要深入理解,显然需要技术背景;如果要更加深入理解如何应用及商业化,不具备经济及战略思路,也是很困难

【项目重点】

该中心的研究重点是:工业互联网通信技术、机对机通信技术、传感器网络、工业数据分析、工业云数据及边缘数据计算、数据安全与数据保护。

在这个工业物联网中心旗下,设立了几个中心:

•工业物联网展示中心(IIoT Demonstration Center),主要是展示和培训中心

•工业物联网开发及测试环境(IIoT Development and TestEnvironment),主要是为了交互操作性、适用性等工业物联网相关技术的测试和开发展示。



刨根问底

【问1】@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长

@胡权•工业4.0研究院 如果中国企业从这些机构请人回来会怎样?或者是在这里工作的国人回国来做? 

【答1】

据说华为就请了不少Fraunhofer的人来帮助他们改善工业物联网。

我觉得中国人如果找到了标杆,一般都可以想法子(很多法子,大家看新闻都知道,不是美国说中国偶很多spy嘛),把认识到的挑战或问题解决。

问题在于,如果我们定义错了问题怎么办???

如果美国的技术路径更先进,我们却选择了德国的某个技术,怎么办?

工业4.0创新平台秉承开放式创新原则,就是为了中国制造领域的行业人士提供全面系统的案例,大家如果可以耐心学习,自然可以找到对标的对象。



例如,关注5G的电信企业,可以看看这个组织,我相信从华为找一些专家加入你公司的团队,技术就不是问题了。

华为早年的员工已经发展到了瓶颈,西门子也是一样,据我们观察,最近几年,这些大企业出来创业的人数很多,只是这些企业体系健全,创业人员大都“偏科”,要挑战自己老东家,还真的要有颠覆性能力。



【问2】@心飞扬

胡院长,国内的用研中心,工信部联合高校企业办的,是完全商业模式运行,跟今天分享的机构的测试和展示部分是不是一样的功能?

“用户体验工程”(培训+实验室),行业用研实验室根据国内地区产业特点设置,设立后将促进本地区产业向创新、智能、用户体验等工业4.0设计等方向良性有效发展,从而带动行业产业链。

工信部主导成立了“用户体验联盟”及考试指导中心,能提供国内专家指导、教学、考评等。

【答2】@胡权•工业4.0研究院


是这个联盟吗?

@心飞扬 这个联盟是有点特色,不过跟德国的机构相比,还是不同的。国内大都通过认证来赚钱,特别是可以弄成强制认证,赚钱是一定的了。

德国的工业物联网中心是独立的,当然也有政府提供的资金支持。只有中国政府主导的或者体制内的机构比较多,国外大都很难采用中国这种模式,至少纳税人不同意。

实话讲,工业4.0研究院对国内做联盟的兴趣不大,主要是这种联盟效率并不高,创新难以开放,实际上容易成为小团体,加上一些过于有实力的企业在其中,被他们用钱来主导的可能非常大。因此,工业4.0研究院是不参与任何联盟的。

这样我们就可以真正专注到研究工作中来,避免资源过于分散。

但我们还是挺关注一些联盟的工作,毕竟他们也利用自己的资源,做了一些工作,可惜是国内联盟大部分资源不开放,非会员不让学习,虽然他们拿的是国家支持资金。


【问3】@心飞扬

从昨天的分享案例,感觉我们国内有了好的方向,大家就都去做,比如要发展工业物联网,从中央到地方,各行业都在建设,而且起点步伐都在一个阶段上,是不是有些资源浪费?

 【答3】@胡权•工业4.0研究院

@心飞扬 难免的。不过我们可以把这种情况作为自己创新的约束条件,对冲好了,这些问题都不是问题了,反而可以促使我们创新。想想二十年前的华为,它的生存条件还不是一样的。



【问4】@越

Fraunhofer中文标准的译法是“应用研究促进协会”,具体到今天的研究所来看,我想它更多的作用是提供开放的研发基础设施。

不知道目前国内提供开放研发基础设施的协会有哪些?

【答4】

@阿杜@IoT先锋

@越 国内华为有类似的能力开发实验室,让partners利用华为ict基础设施做业务应用开发。通过这种方式聚合不同行业的企业或创业者做物联网、云平台应用,这种企业驱动的“能力开放平台”更为务实,更容易落地

@21世纪经济报道记者

@阿杜@IoT先锋也不容易的,华为07年就开始做,期间一直想宣传但又怕引起运营商反感,值得2015年才算是正式推出的业务,内部也好几个部门都在做,不统一。

@胡权•工业4.0研究院

这是一种组织方式,也不是问题。国内大都工信部下属单位来做了,例如信通院,赛迪等等,他们是有做这个事情的。

如果由独立机构来做,是得不到政府提供的资金的,这是中国国情。连华为自己都需要依赖于信通院之类的工信部机构来做事情,其他企业更是不可能自己做了。

@阿杜@IoT先锋

不过这种开放实验室是ict厂商和运营商以后的方向,现在华为也在帮运营商搞实验室,比如跟这次上海移动大会电信移动都在提nb-iot开放实验室,背后应该都是华为中兴爱立信在支撑

专家观点

【观点1】

@许永硕

其实西门子很早就参与了物联网的开源项目。记得12年研究时发现了一个项目  iot@work,是西门子赞助的,当时的研究方向是设备的自动联网

@胡权•工业4.0研究院    

德国Fraunhofer 近70个研究所,我们都有跟踪。毕竟Fraunhofer代表了德国产学研的最佳实践。

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@许永硕 你可以看看这些报告,因为时间原因,我们在介绍案例的时候,选择了一些重点讲解,但工业4.0创新平台收集的资料显然不止于此,而且我们每天都有专业团队持续更新各个案例。推荐您关注!

道听途说      

   华为的成功不能简单化

@许永硕

华为的成功是因为得到政府对国企的支持力度,采用的民营机制而已

@胡权•工业4.0研究院

@许永硕 华为的成功不能简单化,但它的确具有历史机遇。我们不用过度总结华为的经验,它好的方面的确比较多,例如,具有战略构想,但显然它不符合时代要求的地方也很多,这也就是新的企业家讲出现的理由。

华为的出现的确解决了垄断领域(集中度非常高的领域)的创新突破问题,也就是电信行业(三大电信运营商)的替代国外产品的问题,华为是找出了一套方法。

但对于难以垄断的工业领域,产业集中度太低了,华为模式是难以真正获得电信领域的竞争优势的。

一般谈一个产业的集中度,还是有指向的,电信行业谈集中度,需要考虑产业的主导者,显然应该用电信运营商来衡量。

工业领域太复杂了,大量的非标设备,谁可以统一标准?我相信国家也做不到。

本来一个做苹果部件的OEM或ODM的企业,怎么可能把自己产线的非标设备公开?本来就没有技术上的壁垒,唯一可以做的就是整个产线的保密了。不然竞争对手也做一条一样的产线,到苹果那里获取订单就可以了。

这也许就是国内MES厂商并不大的缘故,无法标准化和平台化,客户的产线迥然不同,你怎么标准化?产品化和平台化自然难以实现了。

反过来推国家部委出台的政策,不妥当的地方就明显了。

不过也没有关系,这样才可以保证工业领域的创新不会那么快,大家才有机会,不然就被一些有资源的体制内企业赢家通吃了。

将来也许会出现成功者,显然不会是像华为曾经成功的方式出现。这跟周星驰的《大话西游》一样,周星驰最后出现的场景也许可以预料,但时间不见得都预料得到。
 
 
文章来源于工业4.0俱乐部
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工业物联网智能网关在电动车充电站桩系统中的应用

物联网类 viko 2016-04-08 17:33 发表了文章 来自相关话题

一 背景

在工业文明高度发展带来社会进步、经济发展的同时,也带来了日益严重的“副产品”:环境污染、气候变暖、生态环境恶化等等。PM2.5成为近年来热度最高的词汇之一,“自强不吸,厚德载雾”已经成为人们渴望纯净蓝天的无奈调侃。

面对种种环境问题,全世界都在提出和尝试推行更加集约、更加可持续性、更加绿色的解决方案,其中电动汽车凭借其对环境影响小的优点已成为新能源战略和智能电网的重要组成部分。想要让电动汽车正常行驶,必须为其储备充足的电能,因此电动汽车充电站桩的普及联网是新能源汽车领域重要的环节之一。

二 现状
[login]
在电动车充电设施推进普及过程中,亟需突破的难点之一就是充电站桩数据联网及统一管理的问题。电力管理部门需要将各个充电站桩的数据进行联网汇总,为智能电网建设提供有效数据,并实现充电站桩的远程管理。然而在实施过程中经常会遇到以下难点:

1)充电站桩地理位置分散,与管理中心平台具有一定的空间距离,采取有线网络通信较为困难。

2)不同生产方的充电站桩设备所支持的通信协议各不相同,管理中心平台不能很好的与充电站桩设备直接通信,从而不便于数据汇总。

基于以上两个难点,可见搭建起充电站桩与管理中心的通信桥梁尤为重要。

三 方案介绍

以上海国际汽车城电动汽车充电桩联网系统为例,在本系统中充电站桩由许继电气生产,对外可提供CAN总线作为接口,设备提供自有通信协议,现场要求以无线方式将数据上传至调度中心,而调度中心平台软件将以IEC60870-5-104协议模式接收数据。

这就要求充当通信桥梁的智能设备具备以下几点特性:

1)具备CAN总线接口,同时具备串口、网口等多种接口,满足现场需求。

2)具备无线通信功能,包括GPRS、3G、WIFI多种模式。

3)具备良好开放性,允许二次开发,可与许继的自有通信协议对接。

4)具备协议转换功能,可最终以IEC60870-5-104协议模式将数据推送至调度中心平台软件。

5)具备数据采集和数据缓存功能,可将充电站桩的工作状态、电流电压、充电时间等数据实时上传,并且支持调度中心平台软件对充电站桩的遥测遥控。同时具备系统报警功能,一旦充电站桩工作异常可将故障信息以多种方式直接发送给维护人员。

为了满足上述所有需求,选用旋思科技的工业物联网智能网关SymLink系列产品作为充电站桩与调度中心之间的通信桥梁。

系统架构如下:




SymLink工业物联网智能网关产品是一款基于工业物联网架构进行设计的工业级设备。产品采用嵌入式软硬件一体化结构,具备远程配置中心平台和智能网管平台,可作为各种规模的设备互联互通标准化解决方案的首选产品。

在本系统中根据许继充电桩提供的自有协议,开发人员在SymLink中单独做了协议开发,将充电站桩的现场数据进行采集汇总,并实现协议转发,将数据以IEC60870-5-104协议模式通过3G无线方式上传。

管理人员可在调度中心随时获取到各个充电站桩的运行数据及工作状态,并且可向SymLink智能设备下发指令,实现对充电站桩的远程管理控制。远程客户端可通过PC、平板、手机等多种智能终端随时查看现场状况,随时随地掌握系统运行状态。

四 结语

随着电动汽车及充电站桩技术的不断推广普及,我们的智能电网和智能交通运输网即将并且正在发生着翻天覆地的变化。旋思科技一直聚焦于物联网领域,通过SymLink工业物联网智能网关产品,将向广大用户提供实质性的整体解决方案与服务。
 
 
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一 背景

在工业文明高度发展带来社会进步、经济发展的同时,也带来了日益严重的“副产品”:环境污染、气候变暖、生态环境恶化等等。PM2.5成为近年来热度最高的词汇之一,“自强不吸,厚德载雾”已经成为人们渴望纯净蓝天的无奈调侃。

面对种种环境问题,全世界都在提出和尝试推行更加集约、更加可持续性、更加绿色的解决方案,其中电动汽车凭借其对环境影响小的优点已成为新能源战略和智能电网的重要组成部分。想要让电动汽车正常行驶,必须为其储备充足的电能,因此电动汽车充电站桩的普及联网是新能源汽车领域重要的环节之一。

二 现状
[login]
在电动车充电设施推进普及过程中,亟需突破的难点之一就是充电站桩数据联网及统一管理的问题。电力管理部门需要将各个充电站桩的数据进行联网汇总,为智能电网建设提供有效数据,并实现充电站桩的远程管理。然而在实施过程中经常会遇到以下难点:

1)充电站桩地理位置分散,与管理中心平台具有一定的空间距离,采取有线网络通信较为困难。

2)不同生产方的充电站桩设备所支持的通信协议各不相同,管理中心平台不能很好的与充电站桩设备直接通信,从而不便于数据汇总。

基于以上两个难点,可见搭建起充电站桩与管理中心的通信桥梁尤为重要。

三 方案介绍

以上海国际汽车城电动汽车充电桩联网系统为例,在本系统中充电站桩由许继电气生产,对外可提供CAN总线作为接口,设备提供自有通信协议,现场要求以无线方式将数据上传至调度中心,而调度中心平台软件将以IEC60870-5-104协议模式接收数据。

这就要求充当通信桥梁的智能设备具备以下几点特性:

1)具备CAN总线接口,同时具备串口、网口等多种接口,满足现场需求。

2)具备无线通信功能,包括GPRS、3G、WIFI多种模式。

3)具备良好开放性,允许二次开发,可与许继的自有通信协议对接。

4)具备协议转换功能,可最终以IEC60870-5-104协议模式将数据推送至调度中心平台软件。

5)具备数据采集和数据缓存功能,可将充电站桩的工作状态、电流电压、充电时间等数据实时上传,并且支持调度中心平台软件对充电站桩的遥测遥控。同时具备系统报警功能,一旦充电站桩工作异常可将故障信息以多种方式直接发送给维护人员。

为了满足上述所有需求,选用旋思科技的工业物联网智能网关SymLink系列产品作为充电站桩与调度中心之间的通信桥梁。

系统架构如下:
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SymLink工业物联网智能网关产品是一款基于工业物联网架构进行设计的工业级设备。产品采用嵌入式软硬件一体化结构,具备远程配置中心平台和智能网管平台,可作为各种规模的设备互联互通标准化解决方案的首选产品。

在本系统中根据许继充电桩提供的自有协议,开发人员在SymLink中单独做了协议开发,将充电站桩的现场数据进行采集汇总,并实现协议转发,将数据以IEC60870-5-104协议模式通过3G无线方式上传。

管理人员可在调度中心随时获取到各个充电站桩的运行数据及工作状态,并且可向SymLink智能设备下发指令,实现对充电站桩的远程管理控制。远程客户端可通过PC、平板、手机等多种智能终端随时查看现场状况,随时随地掌握系统运行状态。

四 结语

随着电动汽车及充电站桩技术的不断推广普及,我们的智能电网和智能交通运输网即将并且正在发生着翻天覆地的变化。旋思科技一直聚焦于物联网领域,通过SymLink工业物联网智能网关产品,将向广大用户提供实质性的整体解决方案与服务。
 
 
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启动工业物联网项目应遵循的四个方法

物联网类 David 2016-04-08 11:46 发表了文章 来自相关话题

   要启动工业物联网就要从确定其业务挑战和在现实环境中的使用案例开始。这些需求通常由质量、生产吞吐量智能、预见性维护以及整体设备健康引起。

   要启动工业物联网就要从确定其业务挑战和在现实环境中的使用案例开始。这些需求通常由质量、生产吞吐量智能、预见性维护以及整体设备健康引起。比如说,制造商在启动工业物联网项目时可遵循以下四个方法:

   一、力争提高设备的正常运行时间。在生产受到预期毛病的影响或者当生产线上的产品质量低于给定的阈值时,要让生产经理通过手机就可获得实时的通知。预先定义这些参数有助于对项目进行定义并确定其范围。

   二、收集分析和通告所需的数据。这需要确定任务部署所需的数据库类型和软件分析工具并选择与这些工具以及设备控制器相兼容的通信协议。虽然很多现有的工业控制器仍不支持物联网协议,但用于制造业的很多新出的强大分析工具均支持它们。
   三、利用当下自动化技术(AT)和信息技术(IT)的融合。不管它们是来自于自动化和控制领域还是来自于IT行业,通过有效利用这种融合和通过快速而有效地执行新编程的标准和协议,以PC为基础的控制器大有助益。

   四、利用促进一体化的软件和硬件。一些工业提供商已经通过直接的可编程自动化控制器(PLC)语言把MQTT和AMQP等协议执行到控制平台上。以PC为基础的控制器还可用作通过使用遗留现场总线协议与传统的PLC相连并可的小型而灵活的网关,可将数据转换成物联网协议,然后将数据传输至本地服务器或者基于云计算的服务器。这样可消除新兴智能工厂中的“自动化孤岛”现象。 查看全部
   要启动工业物联网就要从确定其业务挑战和在现实环境中的使用案例开始。这些需求通常由质量、生产吞吐量智能、预见性维护以及整体设备健康引起。

   要启动工业物联网就要从确定其业务挑战和在现实环境中的使用案例开始。这些需求通常由质量、生产吞吐量智能、预见性维护以及整体设备健康引起。比如说,制造商在启动工业物联网项目时可遵循以下四个方法:

   一、力争提高设备的正常运行时间。在生产受到预期毛病的影响或者当生产线上的产品质量低于给定的阈值时,要让生产经理通过手机就可获得实时的通知。预先定义这些参数有助于对项目进行定义并确定其范围。

   二、收集分析和通告所需的数据。这需要确定任务部署所需的数据库类型和软件分析工具并选择与这些工具以及设备控制器相兼容的通信协议。虽然很多现有的工业控制器仍不支持物联网协议,但用于制造业的很多新出的强大分析工具均支持它们。
   三、利用当下自动化技术(AT)和信息技术(IT)的融合。不管它们是来自于自动化和控制领域还是来自于IT行业,通过有效利用这种融合和通过快速而有效地执行新编程的标准和协议,以PC为基础的控制器大有助益。

   四、利用促进一体化的软件和硬件。一些工业提供商已经通过直接的可编程自动化控制器(PLC)语言把MQTT和AMQP等协议执行到控制平台上。以PC为基础的控制器还可用作通过使用遗留现场总线协议与传统的PLC相连并可的小型而灵活的网关,可将数据转换成物联网协议,然后将数据传输至本地服务器或者基于云计算的服务器。这样可消除新兴智能工厂中的“自动化孤岛”现象。