在2019年，我們已經(jīng)不再爭(zhēng)論工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)或工業(yè)4.0是否會(huì)發(fā)生了。取而代之的，我們開始研究它將采取什么樣的形式加速制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型——主要是為了促進(jìn)生產(chǎn)優(yōu)化并維護(hù)成本。雖然這些好處可能聽起來很普通，但它們實(shí)際推動(dòng)了對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的實(shí)際投資，因?yàn)檫@些設(shè)施能立竿見影地帶來可衡量的收益。

按照IDC的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：“預(yù)計(jì)2018年在物聯(lián)網(wǎng)解決方案上花費(fèi)多的行業(yè)是制造業(yè)（1890億美元），交通運(yùn)輸業(yè)（850億美元）和公用事業(yè)（730億美元）”。所有這些都是物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)應(yīng)用。事實(shí)上，正如IDC所說：“2018年消費(fèi)者物聯(lián)網(wǎng)支出將達(dá)到620億美元，成為第四大行業(yè)。”（參考鏈接：https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS43295217）

制造過程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于實(shí)現(xiàn)*重要的目標(biāo)——預(yù)測(cè)故障、優(yōu)化設(shè)備壽、獲得新的收入來源、甚優(yōu)化生產(chǎn)流程以更好地滿足市場(chǎng)需求。工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的步工作就應(yīng)該加強(qiáng)這些數(shù)據(jù)的收集，在本地做好實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和長(zhǎng)期離線數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之間實(shí)現(xiàn)適當(dāng)平衡，后采取有效措施優(yōu)化工業(yè)處理過程。

實(shí)際上，很多時(shí)候需要在本地實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，這導(dǎo)致我們需要不同類型的邊緣計(jì)算設(shè)備。正如麥肯錫在近的一篇文章中寫道的那樣，“計(jì)算能力從云端走向邊緣——正在開辟一個(gè)新的領(lǐng)域：邊緣計(jì)算。”麥肯錫這篇文章認(rèn)為，將數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的需求，和不斷增加的處理能力要求，創(chuàng)造了一種不同類型的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)——這種網(wǎng)絡(luò)可能沒有嚴(yán)格的層次結(jié)構(gòu)，在眾多形式的邊緣設(shè)備中，將體現(xiàn)多種多樣的連接方式和處理方式。（參考鏈接：https://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/new-demand-new-markets-what-edge-computing-means-for-hardware-companies）

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：邊緣計(jì)算

在工業(yè)中，數(shù)據(jù)處理正向邊緣轉(zhuǎn)移。讓我們舉幾個(gè)例子來說明這一點(diǎn)：

我們現(xiàn)在擁有可以測(cè)量和記錄局部溫度的傳感器，而不是傳統(tǒng)上在溫度超過某個(gè)閾值時(shí)跳閘的溫度傳感器。傳感器可以將一系列運(yùn)行的溫度數(shù)據(jù)點(diǎn)與設(shè)定的基線進(jìn)行比較，以確定被測(cè)設(shè)備何時(shí)可能開始出現(xiàn)磨損跡象。如果機(jī)器在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)運(yùn)行，這樣的傳感器可能永遠(yuǎn)不會(huì)與中央控制系統(tǒng)通信。但它也可以根據(jù)需要標(biāo)記預(yù)防性維護(hù)。

振動(dòng)傳感器可以連續(xù)記錄伺服電機(jī)的振動(dòng)。通過對(duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行局部快速傅立葉變換（FFT）分析并比較主要振動(dòng)頻率，它只能在振動(dòng)頻率超出規(guī)格時(shí)標(biāo)記控制器。

Enterprise IOT Insights雜志描述了現(xiàn)實(shí)生活中的一個(gè)例子（參考鏈接： https://enterpriseiotinsights.com/20180724/channels/use-cases/how-intel-is-using-iiot-edge-computing-to-reduce-downtime-tag40-tag99）。在本案例研究中，他們描述了英特爾如何決定在其半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)施中監(jiān)控其風(fēng)扇過濾器單元（FFU）的運(yùn)行狀況。FFU的主要任務(wù)是過濾和清潔工業(yè)機(jī)器內(nèi)的空氣，它們遍布工廠地板上各個(gè)地方。英特爾在每個(gè)FFU的頂部放置了一個(gè)加速度計(jì)，用于測(cè)量風(fēng)扇功能的變化，并在本地網(wǎng)關(guān)中進(jìn)行所有處理，只有摘要數(shù)據(jù)和報(bào)告被發(fā)送到云端。如圖1所示：

圖 1: 監(jiān)視FFU的健康狀況

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：不同的模型

在傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)模型中，傳感器/硬件位于底部。他們的工作是收集數(shù)據(jù)并通過內(nèi)置的網(wǎng)絡(luò)連接，將數(shù)據(jù)發(fā)送到上層的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器/平臺(tái)?；谶@些收集的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步做數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化和應(yīng)用程序開發(fā)。然后管理層使用該分析的結(jié)果來確定正確的行動(dòng)方案，可能是預(yù)定的機(jī)器維護(hù)、生產(chǎn)過程優(yōu)化或其他行動(dòng)。這種層次化*清晰的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示：

圖 2： 傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)分層架構(gòu)

事實(shí)上，工業(yè)場(chǎng)景中的大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)都不是這樣的。首先，在每個(gè)傳感器中放置5G終端或Wi-Fi是沒有意義的，特別是那些在煤礦，水下或熱的振動(dòng)伺服電機(jī)旁等惡劣條件下運(yùn)行的傳感器。其次，傳感器正在采集的大多數(shù)瞬時(shí)數(shù)據(jù)只具有實(shí)時(shí)值。比如，一個(gè)探測(cè)器的功能是到有人接近的危險(xiǎn)后去關(guān)閉電機(jī)（STO），或控制它達(dá)到速度（SLS），這些數(shù)據(jù)不需要到上層的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中進(jìn)行管理決策。后，在某些情況下，例如通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送逐秒振動(dòng)數(shù)據(jù)是浪費(fèi)帶寬，因?yàn)榻K匯總報(bào)告（關(guān)于FFT分析）主要關(guān)注離線或異常分析等內(nèi)容?，F(xiàn)實(shí)生活中的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)更接近在圖3中的描述：

圖 3：實(shí)際的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)

大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理是在本地完成的，或者使用邊緣服務(wù)器分析處理多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)連接也并不總是通過TCP/IP網(wǎng)絡(luò)連接，而是使用傳統(tǒng)的穩(wěn)定的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，可能是工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線、RS-485、BACNet或其他一些工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。通常，邊緣服務(wù)器將數(shù)據(jù)匯總處理后上傳到上層網(wǎng)絡(luò)中，然后將這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)或IoT服務(wù)器上進(jìn)行分析和可視化，并在上層為其開發(fā)不同的應(yīng)用程序。一個(gè)代表性的工廠網(wǎng)絡(luò)如圖4所示：

圖4：工廠網(wǎng)絡(luò)示例

結(jié) 論

邊緣處理在各種工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中將變得*重要。用于邊緣處理的系統(tǒng)/設(shè)備必須具有較小的外形和較低的功耗。除此之外，他們可以*不一樣。過程工業(yè)中的溫度測(cè)量裝置將與智能建筑中的占用器不同，智能建筑本身將與用于實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的傳感器不同。

不同領(lǐng)域的邊緣設(shè)備將由不同領(lǐng)域的公司開發(fā)完成，隨著邊緣設(shè)備的激增，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)將和現(xiàn)在普遍存在的架構(gòu)發(fā)生巨大變化，這個(gè)過程將會(huì)觸發(fā)大量?jī)r(jià)值將從云設(shè)備制造商向特定領(lǐng)域應(yīng)用的邊緣設(shè)備制造商的流動(dòng)。