工業物聯網從概念到現實創新實踐

OFweek工控網訊：物聯網（IoT）已派生工業物聯網（IIoT）概念，包括諸如工業自動化、安防監控、和樓宇自動化等領域增加的互通互聯。對於製造業應用，IIoT具有巨大的潛力變革生產，通過為我們提供智能工廠和通用及靈活的量產。通過使用嵌入設備和物件的感測器和驅動器，經由有線或無線網路連接，能提高生產力，實現自製實時的控制和調節，且增強供應鏈，這些能力是前所未有的。

IIoT關鍵的演進趨勢高度依賴半導體廠商的創新技術和方案。這些將有助於確保從概念設計過渡到現實世界工作的實施。

圖1：IIoT的構建模塊

物聯網就在當下，並且已經有一段時間了（雖然有不同的名稱，如M2M和嵌入式互通互聯）。由於面向消費者的物聯網顯示迅速發展的增長和採用，製造業和服務業正設法利用和開拓這種現象，以推動生產力進入他們的製造系統。進入IIoT － 物聯網的一個非常重要且快速增長的子集，推進業務中運算技術和信息技術越來越緊密的聯繫。最終，IIoT將大大擴展組成物聯網的「物」的數量。

如果您不能測量它，您就無法改善它

出自Peter Drucker的名言「如果您不能測量它，您就無法改善它」是IIoT哲學的核心。推動的趨勢是更多的測量，快速和全面的分析和對數據的反應，及更快的改進過程，所有這些都將推動更高的價值到全球業務。但為了測量更多，我們必須能感測更多 – 更多的參數，更準確和更頻繁。

感測器是IIoT的基本核心。覆蓋軟體到現有的技術可帶來增量收益，但想要真正向前一步，我們需要整合更多的參數。我們感測的每一新參數帶來重要的機會和使系統更智能。感測器是「眼、耳和手」，能擴展IIoT和它的能力。

傳統的感測器不斷發展，我們可以更勝以往地測量溫度，光照，位置，液位，濕度，壓力和許多其他參數。但是，即使它們變得更小、更便宜、更嵌入式，這些感測器都是專用的，因此，功能和適應性有限。基於視覺的感測消除這些限制，一旦一台機器能真正「看到」，那麼幾乎任何事情都是可能的。

隨著視覺感測、可編程性帶來靈活性，使單一的視覺系統能感知缺失（或錯位）的組件，或檢測到一個微妙的顏色變化，表明過程失控漂移。IIoT將繼續增加更多的基本感測器來測量基本面，但基於視覺感測的趨勢 － 靜態圖像和視頻 – 使更智能的系統更靈活、更有價值。

當生產線和工廠重新配置為從一個產品轉移到另一個，或構建一個複雜產品的變體，視覺系統不需要手動複位或重新配置。它們只需要從一個控制程序簡單的更改到下一個，系統就準備好運行 － 節省成本、時間和人力，並消除了我們人類犯錯誤的機會。

「工業網路數據」

在許多方面，數據是這場變革的關鍵。感測器通過檢查、平衡和冗餘提供我們可以信任的數據，而後處理提供有價值的信息和能力來控制我們的工廠和流程，並改善它們。

人類輸入信息到系統的日子已經過去了，它太慢、昂貴、不一致且容易出錯。甚至條碼掃描也在被淘汰。IIoT現在需要數據，而且需要很多！

實時感測可以以驚人的速度產生數據。「大數據」 的特點通常是「3V」 ，即大量（Volume）、多種多樣（Variety）和快速（Velocity），不能由舊的關係資料庫管理或分析。大數據是基於雲推動傳統計算的邊界，因為實時分析大數據集需要平台可以存儲在分散式集群的大數據集，往往結合和處理來自多個源的數據。

機器可以學習，而且它們可以理解。當挖掘數據時，軟體會尋找數據中的模式和趨勢，並供人類使用。機器學習遵循類似的挖掘過程，但得到的信息是直接從機器到機器，使過程實時調整和改進，以保持密切跟蹤過程。

雲可要處理龐大的數據量和速度，也帶來其他好處。它消除了在全球組織的障礙。例如，在智能工廠的問題可帶來在歐洲一個類似工廠即時和先發制人的流程改進。

雲擴展了可用信息到組織外－到母公司、遠程員工、甚至供應商和客戶。此外，日常移動設備越來越多的連接能力提供即時信息流的機會。無論是通知供應商批量缺陷，讓客戶知道他們的產品何時將完成或只是安撫非在現場的生產經理現場一切都好，這自動信息流可驅動真實價值到業務及其與外部世界的關係。在智能工廠里，機器們一起通信和解決問題。

實現未來

IIoT最大的挑戰和潛在的絆腳石之一是電源。IIoT的分散式性質和需要將感測器置於行動之處使可靠的供電成為挑戰。更何況與為這麼多的IIoT感測器供電相關的不斷上漲的能源成本。

成功的感測器，尤其是用於IIoT的，有四個基本屬性。它們需要自供電、收集數據、廣播它們的狀態，並有連接的能力。這是藍圖，而能量收集無線感測器正是推動IIoT所需要的。

從根本上說，這種新一代的感測器需要能夠測量多個物理參數，如溫度、濕度、壓力和距離，和傳達數據而不使用直接電源。例如，安森美半導體最近推出了一個無電池、無微控制器的無線感測器系列。

圖2：能量收集無線感測

這種技術創造了更多的感測可能性和連接以前無法連接的。這些超薄、高性價比的器件可用於空間受限的地方或傳統感測器無法觸及的區域，這些地方或區域有許多IIoT應用。生物感測器數據的獲得和處理中類似的進步將推動物聯網在醫療保健行業的增長。

真正的突破是，這些感測器通過能量收集（EH）獲得自己的動力。EH對未來承諾很多。這原則不是新的，和很多大型可再生能源倡議有共通之處，如風力發電或利用潮汐發電。能搜尋和積累免費的環境能量使感測器自主工作。來源是多方面的，包括明顯的太陽能和風力發電，而越來越多的其他領域，如動能、熱梯度、體溫，甚至是聲能均在探索中。

實體描述

為了使IIoT達到其全部潛力，我們必須用信息做些事。需要完成反饋循環和二進位數據需要轉化為物理動作。簡單的開關或「反饋」控制易於通過半導體開關的應用來實現，但許多工業控制更精密，需要比例控制或仔細（有時需要快速）定位。這可能意味著從一個風扇到控制環境或冷卻設備的一個關鍵部分，通過一個電機或伺服系統調整閥門，或一個精密的步進電機以定位機器人手臂，完成一個精密的任務。

隨著IIoT的迅速發展，這些執行器和控制器正看到類似的進步。電機控制的分立方案正在迅速消失，新的、先進的集成電源模塊正在取代它們的位置。提供完整的系統，包括功率段、驅動器、保護和控制邏輯在單個模塊，這些新的、高度集成的方案更輕、更小，更便宜和更簡單的實現。

寬廣的挑戰

集成製造過程中所需的感測技術的廣度有其自身的挑戰。建立一個充滿感測器和致動器的智能工廠所需的廣泛專知超出了許多工程師所具備專知的廣度，這是我們看到的領先元件供應商的價值所在。

全集成的硬體和軟體開發環境是至關重要的，以促進特定功能的定製，用於終端產品。模塊化使得這些平台可擴展到新的IoT／IIoT功能和設備，基於新的嵌入式方案，支持快速採用。開源支持也很重要，因為一個廣泛的生態系統和互操作性是使物聯網成功的關鍵。

以極重要的視覺能力為例。從硬體的角度來看，這需要視頻處理技巧來實現；更不要說圖像處理軟體做一些有用的數據流。為加速這一領域的設計周期，安森美半導體通過工具如MatrixCamTM視頻開發套件（VDK）與客戶工程師共享其知識。同樣，最近推出的EH無線感測器物聯網開發套件，使感測器數據能移至雲用於應用程序開發。這些都是許多例子中的一小部分，公司通過開發套件或參考設計，分享他們的專業知識，這極大地有助於IIoT的快速增長。

圖3：EH無線感測器物聯網開發套件

串在一起

感測器、數據和致動器都是IIoT的重要元素。但是，如果沒有一種方法來通信、共享數據和問題、接收和執行指令，那就沒有IIoT。

考慮到IIoT的要求，並不是所有的標準和協議都是令人滿意的。適用於智能手機PAN或單一供應商標準的技術是不可能成功的。相反，IIoT平台支持一系列廣泛的標準，包括Thread、SIGFOX、EnOcean、M－BUS、KNX、ZigBee？和專有的協議是重要的。採用軟體定義的無線電方法使一個單一的平台支持多種協議。ZigBee和Thread有很強的互補性，在這些協議背後的行業組織聯盟應推動在智能家居領域的廣泛採用。Thread是一個基於IP（IPv6）的網路協議，建基於開放標準用於低功耗802．15．4網狀網路，可以很容易地和安全地將數百台設備彼此連接和直接連接到雲。安全性和互操作性是Thread的兩個關鍵增值能力。

相反，SIGFOX支持廣域網，為部署在一個大區域的固定或移動的智能對象或感測器提供相對低帶寬通信。示例應用包括在全國範圍內跟蹤集裝箱或車輛，並與地理上分散的資產如智能城市設備或石油泵和管道進行通信。

總結

IIoT為工業自動化帶來令人興奮的未來，在那裡，正迎來真正的自動工廠和製造流程。能遠程識別、監控和控制網路的每一個別器件提供了無與倫比的機會，尤其是在工業應用領域。對IIoT的成功至關重要的是以一種靈活和高能效的方式有效地嚙合和連接感測、計算和控制技術。

發生在IIoT領域的快速發展和創新在管理效率、降低運營成本和更靈活、自學、流程方面推動明顯的商業利益。領先的半導體公司處於使這IIoT的未來成為可能的最前沿，具有廣泛的能力和技術。

不久，智能工廠將向世界各地的移動設備發送消息，說「有一個問題被解決了，一切都如期進行。」歡迎來到工業物聯網的全新的世界！