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工业物联网前夕:如何解决“困”在大数据和应用碎片化的问题?

发布时间:2021-04-08相关聚合阅读:

原标题:工业物联网爆发前夕:如何解决“困”在大数据和应用碎片化的问题?

图片来源:网络

工业物联网什么时候才能真正爆发?“类似龙卷风”的变化最有可能发生在哪里?

研华科技董事长刘克真在今年年初的一次封闭式高端研讨会上展望工业物联网发展时指出,智能制造巨大的应用市场前景将是未来三年工业物联网爆发的重要推动力。

“每个行业、每个工厂都需要数字化改造,向先进模式转型。从长远来看,大多数制造企业都愿意在这方面投资。”刘克真表示,随着5G、大数据、AI等先进技术的发展和产业升级转型的需求,物联网行业近十年的缓慢增长也将迎来快速增长期。

从世界范围来看,全球制造业正处于新一轮科技革命和产业转型的过程中。物联网、5G网络、大数据信息、AI人工智能、先进制造业的深度融合,正在重构制造技术和价值体系。

工业物联网被认为是产业转型升级的关键驱动力。但是,工业物联网的技术和解决方案真正大规模到达成千上万个行业之前,要摆脱“痛点”显然还有很长的路要走。

“被困”在大数据中

大数据是工业数字化的入口。随着数字浪潮在工业领域的渗透,数据已经成为工业领域新的“生产资料”。据IDC统计,2019年全球数据量将达到42ZB,预计2022年将达到163ZB,复合增长率为57%。工业数据在工业领域的应用场景也越来越多。根据CCID的统计,2019年中国工业大数据市场达到146.9亿元,预计未来将保持30%以上的高增长率。

然而,在这些海量数据真正对行业产生有价值的见解之前,很多基础工作还没有完善。

例如,在采集工业数据的过程中,数据完整性和数据质量存在困难,需要进行工况分段、数据清理、数据质量检测、数据样本平衡和数据分段等数据预处理,会耗费大量的时间和人力。

根据麦肯锡全球研究所的报告,到2025年,物联网行业的年产值将达到11.1万亿美元,其中60%将来自数据的整合和分析。但是物联网产生的数据往往是非结构化、碎片化、时空化,大大提高了数据分析的难度。

这一点在数据密集型半导体行业尤为突出。

专注于半导体行业大数据分析的普迪飞半导体(PDF)亚太区副总裁俞冠元向王记伟指出,半导体产业链极其漫长且高度细分,半导体大数据最大的问题在于数据种类繁多。如果不能很好的整合,数据会很混乱。“国内大部分公司90%的时间都花在整合上,只有10%的时间用于分析。”他说。

另一方面,半导体产业链高度细分的特点使得产业链的各个部分相对独立,各自的数据很难串联。“一个晶圆片上有很多种数据,”俞关元说。“如何处理收集到的海量数据是个大问题,重点是如何找到最有价值的数据。”

俞关元举了个例子。比如苹果的供应链要求每个芯片都要有可追溯性——测试和包装哪台机器,哪个员工负责,哪个工厂生产,工厂的每一步是什么,包括制造过程中使用的化学气体等等。只有在这个痕迹之后,我们才能确定哪一步出了问题。

这就要求半导体公司全面控制供应链的上下游,直接意味着产量甚至效率的提高。显然是解决各产业链大数据整合困境的重要一步。

为什么要发展工业物联网?

Gartner将工业物联网平台市场定义为一套可用于改善资产密集型行业资产管理决策的集成软件功能。工业物联网平台还将为工厂、基础设施和设备提供运营可见性和控制。

需要指出的是,工业物联网平台不同于传统的运营技术(OT),因为它能够以一种经济高效的方式从网络化的物联网端点采集到更多的高速、复杂的机器数据。工业物联网平台还可以协调之前存储的数据源,实现更好的可访问性;并通过对数据的专门分析,提高对异质资产组的洞察和行动。

作为新一轮全球产业竞争的制高点,工业物联网(或称工业互联网)产业本身已经成为许多领先技术企业正在努力拓展的下一个大市场。

根据GGII的数据,2019年中国工业互联网市场规模约为6002亿元,同比增长12.87%。预计未来几年(2020-2023年)复合年增长率在13.6%左右,预计2023年中国工业互联网市场规模将超过万亿元。

那么目前工业物联网的发展处于什么阶段呢?

对此,刘克真的判断是,目前整个工业物联网生态系统大致处于2.0到3.0的位置,处于3.0的起点。其中,实现跨平台互联是关键的一步。他强调,物联网产业的发展高度需要生态系统,因为它的价值链是层层叠加的。如果生态系统不完善,物联网将难以改善。

值得一提的是,研华科技是全球智能系统行业的领先厂商。自1983年成立以来,研华专注于自动化、嵌入式计算机和智能服务三大市场,致力于成为智能城市和物联网领域最具关键影响力的领先企业。

刘克真指出,物联网生态系统有四个关键要素:公共云、公共云代理(CSP)、工业系统集成商(SI)和工业App软件开发商。问题在于三点:一是未来公共云代理将逐步产业化,而面向物联网的CSP竞争将日益激烈。二是国内行业系统集成商数量少,规模不够大,是目前物理网络整个生态系统中的短板。第三,目前工业APP的成熟度不够。

地面破碎问题

上个月在沪期间,华为轮值主席胡在开幕词中反复强调“未来二三十年,成千上万个行业的数字化是一个巨大的机遇”。他指出,在过去的一年里,越来越多的企业开始接受云服务,这对建设更强大的数字基础设施提出了新的要求。

俞冠元还指出,从2019年下半年到2020年第一季度,他们公司在美国和欧洲的很多客户已经开始提前转到云,主要是准备5G、汽车、AI等芯片,因为这些领域产生的数据量会非常大。“在数据分析层面,如果产量数据已经生成,后续工作可以通过云来完成。”他指出,“上云”最大的好处在于提高效率,降低成本,可以“用后丢弃”。“半导体厂商不需要配备人工智能设备和专业操作人员进行数据处理和分析,一切都由云来处理。云中的远程协作也已成为行业4.0的趋势之一。”

除了大数据分析和云协作,人工智能也是近年来半导体制造领域引入的重要技术之一。一两年前,TSMC和UMC表示,他们已经开始在工厂中使用人工智能,在人工智能的帮助下,他们可以在不增加机器的情况下多生产20%-30%的晶圆。

但更重要的是,5G、物联网、人工智能等技术进入成千上万的行业时,必须结合具体场景。胡强调技术要与应用场景相匹配。对此,研华还指出,目前工业物联网应用落地困难主要在于物联网解决方案交付场景多样化,导致部署的基础设施形式多种多样,包括本地云、本地小型化站点、边缘网关等。,这也直接导致多场景交付中,改编工作量大、交付效率低,甚至无法交付物联网解决方案。这也成为阻碍工业物联网大规模发展的关键挑战。

刘克真的答案是构建物联网生态系统。"在加强产业间共同点的同珍富股票网时,我们将继续加强分工."刘克真说。

研华科技首席技术官杨瑞祥进一步解释说,工业物联网要延伸到不同行业时,碎片化程度相当高,容易变成项目导向。加快物联网数字化转型,需要解耦和重构。"这其中最困难的部分是许多密集的应用程序,需要来自不同行业的专业知识."杨瑞祥表示,他们现在努力推进的是从不同行业的共同点形成数字模块,同时建立一个平台来支持这些模块的快速组合,并有一个框架来支持新专业知识的表达,表达后可以快速制成模块的集成解决方案,这样客户就可以像“堆乐高积木”一样,以构建和集成的方式快速交付,而不是从头开始开发。

普迪飞也在做类似的工作,其半导体大数据平台Exensio具有大数据集成、清洗、分析等功能,并根据产业链各个环节的特点有相应的产品模块。

结论:

全球成千上万的行业都在寻求数字化转型,这显然是不可逆转的产业升级趋势。5G、物联网、AI等前沿技术的进步必然会加快这一步伐,同时工业物联网也将逐渐“回归现实”。真正与各种垂直行业深度融合,整个物联网行业也迎来了一个冷静理性的发展阶段。

高德纳的物联网炒作周期(2020)显示,在过去的一年里,物联网行业在细分的技术领域出现了一些“回归现实”的趋势,包括物联网边缘架构。物联网平台、物联网集成、托管物联网连接服务等。

这也是所有先进技术和行业都会经历的发展曲线。