關於工業物聯網的深度思考

獵雲網註：思考所有問題都需要從宏觀到微觀的細化過程，工業物聯網也不能例外。要了解工業物聯網，需要知道工業物聯網的價值、意義和目的是什麼；工業物聯網需要連什麼的問題；連入物聯網的物的層級問題，也就是深度的問題；實現物聯的價值成本分析如何建設工業物聯網。文章來源：愛智雜談；作者：尹金國 。

工業物聯網是指在工業中應用物聯網技術，實現工業特有的價值增值的技術模式。

所有物聯網都是為了實現萬物互聯，特別是物與物的互聯，但是工業物聯網又有其專有屬性，原因是與工業物聯網相對的消費物聯網本身的聯網密度、聯網的實時性、聯網物的異質化要求都不高，而工業物聯網的要求主要表現在聯網密度、聯網實時性及聯網異質化三個方面。

思考所有問題都需要從宏觀到微觀的細化過程，工業物聯網也不能例外，我認為對工業物聯網進行深度思考，需要從以下五個維度進行分析，否則將會要麼帶來一葉障目，要麼帶來好高騖遠。

首先需要我們思考的問題是，工業物聯網的價值、意義和目的是什麼；第二個是工業物聯網需要連什麼的問題，這是一個範圍的概念；第三個需要我們思考的是連入物聯網的物的層級問題，也就是深度的問題；第四個需要我們思考的是實現物聯的價值成本分析；第五個需要我們思考的是如何建設工業物聯網。

第一、工業物聯網的價值、意義和目的是什麼？

互聯網實現了計算機與計算機的連接，或者說實現了人與人的連接，這個連接帶來了人的交互的便利，在這個基礎上湧現出很多全新的、顛覆性的商業模式，例如，電子商務、即時通訊，社交媒體等等；而物聯網將實現人與物、物與物的連接，同樣我們也期望帶來全新的、顛覆性的商業模式，甚至更進一步，期望帶來人類生活、生產方式的全新的顛覆性的模式。

作為物聯網主戰場的工業物聯網，人們對其的期許是在工業設計、製造、流通環節帶來革命性的變革，為傳統工業注入新的活力，提供新的勢能，驅動工業在更高維度上發展、創新、乃至變革。隨著計算、存儲能力的提升，特別是大數據、人工智慧的發展，任何行業對數據獲取手段都提出了前所未有的要求。對數據獲取手段的要求主要表現在四個特徵，第一是高效性；第二是準確性；第三是實時性；第四是經濟型；在當前技術能力下，能夠同時滿足這四個特徵的就是工業物聯網，首先，晶元技術已經發展到一個具有較強計算能力的MCU在美元以下，RFID晶元價格甚至已經到美分這個量級，使得工業物聯網有了物質基礎，同時滿足了經濟性要求；近三十年的通訊技術的發展，從模擬到數字，從簡單調製到複雜調製技術的商用化，使無線通訊可以很廉價地覆蓋幾百米甚至數公里的範圍，滿足了數據獲取的密集部署要求，同時由於工業物聯網的永久在線的特徵，使工業物聯網滿足數據獲取的高效性、實時性要求；微電子技術在近年也發生了突飛猛進的發展，不論在價格上還是在進度上都有了長足的突破，滿足了數據獲取的準確性。

總而言之，工業物聯網的出現是在以下幾個條件成熟時湧現出來的不可逆轉的趨勢：

1、快速變化的市場需要數據支撐，產生了市場對數據獲取的急切要求；

2、MCU的發展使得計算能力快速提升；

3、以調製技術為核心的通訊技術發展為聯網建立的管道基礎；

4、感測技術，特別是以MEMS為標誌的微電子技術的發展給予感知世界提供的保證；

工業物聯網不是規划出來的，是各種技術與需求發展進化的產物，是生活、生產、經濟發展到一定高度後自然而然出現的，是在需求的驅動下，眾多行業創新帶了的自然產物。

通過工業物聯網，可以把傳統經濟中不可數字化之物數字化，可以把傳統不可數字化之行為數字化，可以把傳統不可能變為可能，甚至變為容易獲得、解決的方案。

第二、工業物聯網需要連什麼？

這個問題是第一個問題的延續，如果不考慮經濟性，那麼我們可以說工業物聯網連接一切可連接之物，但是，當我們在做一個務實的、有價值的方案時就不能不考慮可行性及經濟性，那麼工業物聯網連什麼呢？我們認為這是一個從哪裡來到哪裡去的問題，我們通過上面對價值、意義和目的分析可知，我們應該從目的反推，一切從目的出發，時刻盯緊企業需要彌補的最關鍵環節，例如，如果對量化OEE有需求，那麼我們就要連接設備狀態；如果要減少在制品，那麼我們就要對在制品進行追蹤；如果能源消耗對企業是重中之重，那麼我們就要把能效物聯化，等等。世界上不存在同樣的兩片樹葉，同樣地，世界上也不存在同樣的兩個企業，我們只能對企業本身進行深入分析，緊緊聚焦於企業價值，在保證經濟性的基礎上，確定工業物聯網的實施範圍方案。聯網範圍一個核心點是連入物的屬性，也就是說我們通過分析連入物的屬性與企業建設工業物聯網目標的耦合度，決定需要實施工業物聯網的廣度。

第三、需要獲得連入物的哪些數據？

通過分析工業物聯網連什麼後，我們得到了連入物的內容，接下來需要我們決定是對每個/每類連入物我們該數字化哪些屬性，這裡遇到工業物聯網特有的一個障礙，需要連入工業物聯網的物的可連通性問題， 特別是在設備互聯時，可連通性表現的特別突出，例如，有的設備具有開放的通訊協議和可用的通訊介面，有的設備不開放協議等等，那麼可連通性就是對方案供應商的很大的考驗，我們的經驗是有四種方案可供選擇：

1、使用設備開放的協議；

2、使用設備自帶的感測器；

3、添加新的感測器；

4、改變觀察側面及維度，使用全新的採集模式；

其中第四條，改變觀察的側面和維度，使用全新的連接方式是使用第一性原理，避開設備不開放協議或介面的阻礙，避開被設備供應商牽著鼻子走的方向，從本質上獲取數據。例如：通過能效檢測獲得設備的使用狀態，通過震動感測分析設備部件的故障、甚至是轉速等，只要通過第一性原理從你需要的信息入手，而不是被動地從設備可以提供的數據入手來提供物聯解決方案的方式。直接把我們需要的信息做為目標，觀察除了直接連接設備外，我們還能夠如何獲得需要的信息，因為只有我們獲得的數據能夠與設備提供的數據在信息上能夠「同構」即可。例如，我們可以在我們的物聯設備上安裝一個震動感測器，從感測器獲得的數據中，我們即得到了設備是否開機，又得到了是否啟動工作，同時還得到設備的轉速。如果不用第一性原理，而是硬要跟設備互聯，那至少要採集三個數據，並且未必設備能夠給你。這就是典型的邊緣計算的案例，邊緣計算的計算規則一定要具有定製能力，可以說邊緣計算一定是一個知識容器，可以方便地把客戶、廠家，甚至是第三方的知識融入的容器，我們開發的支持腳本的設備已經具有了初步的邊緣計算的功能，我們需要在這個方面繼續加大支持力度。

所以，通過分析企業價值和物的可連通性，我們就可以明確定義需要連入物層級，也就明確了連入物的連接深度；

在連入物聯網的物的層級中一個重要的概念是管理粒度，對於製造業來說，連入物的管理粒度大概分為如下幾個層級：

1、感測級；

2、設備級；

3、產線級；

4、車間級；

5、企業級；

也就是說我們要在經濟性可行的前提下定義數據獲取的粒度。理論上講，細粒度一定比粗粒度更好，更有價值，但是當加入成本分析後，可能並不一定粒度越細越好，需要按照各種制約因素找到一個平衡點。

第四、工業物聯網建設的價值成本分析

價值成本永遠在企業行為中持有權值最高的贊同或者否決的一票，通過前三項分析，我們僅剩下最後一個問題沒有解決，這也是關乎價值成本的關鍵：管理粒度問題，我們到底需要在多細的粒度下進行管理？這帶來了一個哲學問題：世界是不是需要黑盒子。什麼意思呢？當我們確定一個管理粒度後，比管理粒度更細的信息將被隱藏在黑盒子中，這個黑盒子將成為我們分析深度或者認知深度的制約因素和約束條件。我們可以通過價值成本分析來找到這個平衡點，從而明確黑盒子的大小，並最終確定連入工業物聯網的物的特性。

第五、如何建設工業物聯網？

我們的期許是工業物聯網建設的價值觀，其他一起都是方法論。首先，我們在規劃物聯網時要本著既要有高瞻遠矚，又要有務實可行的精神。在思考黑盒子的大小時我們要高瞻遠矚，設計方案儘可能地以黑盒子盡量小為目標，而實施方案則按照價值成本分析選擇合適的黑盒子的大小，也就是選擇合適的管理粒度，從而保證投入收益的平衡，甚至我們可以把黑盒子盡量定義的大些，用以驗證工業物聯網的可行性，最大可能地降低工業物聯網實施的風險。

總之，我們應該從以幾個方案來確定工業物聯網的建設原則：

1、期望獲得什麼結果？

2、期望用什麼方式獲得想要的結果？

3、需要信息基礎提供什麼？

4、工業物聯網是否能夠獲得這些信息？

5、工業物聯網如何獲得這些信息？

6、獲得這些信息的性價比如何？

7、回歸分析，評估預期結果是否符合經濟利益？

8、落地實施。

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