中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析.pdf

中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析--中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析--中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析--工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。一、现状电力物联网是工业物联网率先建设的一环，国家电网全面部署泛在电力物联网建设。根据调查数据显示，国家电网将紧抓2019-2021年的战略突破期，到2021年初步建成泛在物联网，经过三年的技术攻坚，到2024年建成泛在电力物联网。到2018年底，国网接入的终端设备超过5.4亿只，采集数据日增量超过60TB，覆盖用户4.5亿户，预计到2025年接入终端设备将超过10亿只，到2030年将超过20亿只。国家电网《泛在电力物联网建设大纲》计划数据来源：公开资料整理工业物联网部署占比较高的行业为工业产品（25%）其次是电子和高科技（23%）、汽车行业（13%），据IoTAnalytics的报告，其预测全球工业物联市场将从2017年的470亿中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析--中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析--美元增长到2023年的3100亿美元，年复合增长率高达37%，随着高端产业的智能升级，将推动工业物联市场继续增长。工业物联部署行业占比（%）数据来源：公开资料整理2017-2023年工业物联网全球规模增速及预测数据来源：公开资料整理随着5G基础建设的起步，工业物联网的全方位铺设有望再次提速。二、格局1、西门子中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析--中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析--西门子是一家位于德国慕尼黑的公司，提供名为MindSphere的软件，这是一种基于云的操作系统，可使工厂内的机器和设备收集数据。西门子声称这可以帮助制造商使用基于机器学习的分析来监控其工业资产的状况。西门子声称传感器从各种机器收集数据并将其上传到云中的公司数据库。然后，这些数据通过MindSphere的机器学习算法运行，在仪表板上为分析提供信息例如，在MindSphere平台上运行的电池工厂的生产可能会设置为每天生产100,000个电池，但传感器数据可能会告知，分析显示生产在过去两天内已经下降。此信息在设施维护经理的计算机屏幕上以可视图表的形式呈现。MindSphere可能会进一步显示哪个特定机器表现不佳。MindSphere还可以在表现不佳的机器上运行诊断程序。一旦其背后的机器学习模型发现问题，MindSphere可以通知机器维护操作员有关该问题，并建议修复或退出机器。西门子报告称，MindSphere可用于各种工业环境，包括航空航天、汽车和能源领域。西门子声称通过减少系统停机时间和中断，帮助希思罗机场改进了带传感器和MindSphere的行李处理系统。据该公司称，2016年约有7600万人通过希思罗机场，其中大部分都有行李。希思罗机场希望将行李处理系统的维护从定期维护转移到按需维护。为此，西门子技术人员在系统的重要组件上安装了传感器以对其进行监控。传感器定期收集有关诸如声学等因素的数据，这些因素可能会导致系统出现问题，并将数据传输到MindSphere平台。案例研究没有提供整合MindSphere的结果，但希思罗机场行李运营资产经理GrantWaring表示，“超过80%的乘客已经将希思罗机场评为非常优秀或优秀。这种积极的评估是对我们的肯定和激励。西门子作为我们的创新合作伙伴之一，我们希望保持并进一步提高我们的高标准。”西门子还将Atos，埃森哲，微软，亚马逊网络服务，Evosoft，BluVision，SAP列为其部分客户和合作伙伴。RolandBusch是西门子的首席技术官和董事会成员。他拥有埃尔兰根-纽伦堡大学的物理学博士学位。2、IBMWatsonIBM提供IBMWatson平台，它声称可以帮助矿业公司进行地下分析，这可能会降低钻中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析--中国工业物联网发展现状及工业物联网发展前景分析--井成本，改进矿物勘探的预测，并利用图像识别和机器学习加速地质分析。IBM声称该应用程序使地质学家能够围绕地球科学数据解释，油藏勘探和矿物勘探进行地下分析。为此，用户可以在平台的搜索界面中输入查询。然后，搜索引擎的算法将通过地质数据存储库运行关键字，其中包含来自各种来源的结构化和非结构化数据，例如钻井数据库，区块模型，地球化学，地质形状文件，核心照片和X射线