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工业物联网发展几大阶段,你在哪个位置?

作者:S10在哪买外围 时间:2020-12-24 00:18
本文摘要:近年来,工业物网络的发展如火如荼,各种服务商、集成商如雨后春笋般层出不穷,成为各鹿市场。但是工业物网络部署在工业生产中央落地的情况不容乐观,发展工业物网络,可玩性到底在哪里? 或者,什么样的能力是工业物联网制造商的核心竞争力? 我们把工业物联网的可行性归结为一个倒三角。工业物网络的技术很难,但在实际市场上,工业物网络的竞争状态用三角表现。 从工业物网络的技术体系中想起工业物网络市场的竞争对手为什么不表现出这样的生产。

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近年来,工业物网络的发展如火如荼,各种服务商、集成商如雨后春笋般层出不穷,成为各鹿市场。但是工业物网络部署在工业生产中央落地的情况不容乐观,发展工业物网络,可玩性到底在哪里? 或者,什么样的能力是工业物联网制造商的核心竞争力? 我们把工业物联网的可行性归结为一个倒三角。工业物网络的技术很难,但在实际市场上,工业物网络的竞争状态用三角表现。

从工业物网络的技术体系中想起工业物网络市场的竞争对手为什么不表现出这样的生产。我们将工业物联网技术应用于以下七层:层次L1、C1 :设备网络,数据收集随着工业物联网的发展,许多传统工业生产企业着眼于设备数据,构建知识管理、数据处理,第一步是设备那么对工业设备来说数据收集难吗? 设备制造商自己做不到吗? 当然不同,但是产业机器的数据收集是实现硬件终端,与机器对话,如果理解对话的物理模块、对话协议、数据类型等,这是很难的。

但是,享受协议的设备制造商为什么自己不进行数据收集,而是通过第三者取得数据呢? 其中的课题离不开数据收集本身。因为工业设备的数据具有庞大无序的特征。例如,单一的数控机床设备每秒可以产生超过400M的数据,可以在一条生产线上有10个工作站的10台设备上计算。如果是5条生产线,非常简单的工厂,其数据产量每秒可以超过20G。

我们使用的一般手机流量也是每月10G左右。不仅是数据收集,对数数据的保存、分类、废弃等也是制造商必须面对问题解决的问题。

中国制造业的现状是,数据收集要求是非常大的市场需求,因此促进了大量硬件制造商、数据收集集成商等获得基础数据互操作性的服务企业。L2层,C2层:数据交接、数据存储和云平台的云平台难吗? 设备制造商自己做不到,其他软件公司做不到吗? MQTT是物联网吗? 当然是反驳。云平台的可玩性当然比制作数据收集终端要浪费,但云平台毕竟是解决问题的终端规模的终端处理能力,是解决问题的大规模数据存储问题。

这也是纯粹的技术问题,即使设备制造商不会,很多物联网公司也能做这件事。例如,AlibabaCloud (阿里巴巴云)、华为云和汇川。能够看到这些云部署能力和有实力的实力,确保云中部署的数据很低,这是一般企业想做也帮不上忙。

但是,工业网络数据是时间序列数据,大多数情况下不能用于一般软件公司普遍熟知的关系数据库。这对物联网企业来说是个大阈值,但这个阈值不能超过。


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