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广东海川机器人丨工业物联网的这些坑一定得避开……

   日期:2024-11-09     浏览:2    评论:0    
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来源|首席数字官

工业物联网是工业信息化、数字化过程中非常重要的领域,也是近几年炙手可热的话题。工业物联网前景可观,但不可不说,还是有很多难以避开的坑。


一、工业物联网的战略适用性

企业一切工作的起点都是战略,一切业务都是围绕战略来落地的。

产品制造和服务型制造都属于工业领域的范围,但这两个领域涉及的战略和工业物联网还是有很大差异的。

产品制造更关注过程的物联,即在将原材料加工成最终产品的过程中,涉及设备之间数据的交流、物料流转位置的报告、环境数据的采集,这些都需要物联网的参与。过程物联的目的是更高效率、更低成本、更加个性地做产品制造。



服务型制造关注的重点逐步向后端转移,更关注产品出厂后的物联。这时候的关注点不是生产设备了,而是产品或者装备运转过程中会遇到的问题,并将产品的数据采集取回,开发后服务市场。



这两种完全不同的场景实施过程中要规避什么呢?

首先,企业的cio应该了解公司的战略,依据战略确定是将产品联网还是将设备联网。

其次,分析业务的痛点。依据生产效率低、制造成本高的痛点确定是要开拓租赁市场还是缩短设备维修、检修时长。每一家企业都要根据自身的业务痛点选择合适的措施,上下关注,推动企业自身成为所在领域的标杆明星。



二、工业物联网的投入产出比

工业物联网的投入是巨大的,与一般的系统不是一个量级。

通用的工业物联网平台比较昂贵,且选择的余地很小,如果要打造相应的场景则会耗费巨大的成本,企业可以找一些通用的案例,再根据企业自身特点作出适当调整,以减少投入;产品联网要求很高的安全性,独立组网的成本非常高,且耗电量巨大;在采数方面,传感器比较昂贵,一旦数据存储和传输量较大,就会耗费巨大的成本;系统维护过程中会进行问题诊断,影响生产进程;急单冲击影响变现。



工业物联网投入巨大,但产出不明。

当出现急单冲击(小订单冲击大订单)的现象时,不同的战略选择产出不同;在预防性维护过程中,灾难预防的产出难衡量;机器增加但人员不减,双重成本致使难以评估产出;租赁业务中数据价值难以评估;数据交易不合规的话无法产生新的价值。

如何规避这些问题呢?

首先要进行产出预测,除了经济效益,还要预测竞争力以及数字化的贡献等;其次,长短期结合,做到短亏长赚;然后,去明显的效果领域试点,通过自动化系统节能、节省人力成本;最后,进行数据要素交易的探索,关注合法数据要素交易。

三、工业物联网的平台成熟度

工业物联网的平台较为复杂,企业需要关注这个平台可以识别的协议、可承载数据量的大小以及密集程度;关注是否有应用案例(包括设想中的、测试中的,还有正在应用的),应用数据是否真实准确;关注场景是否符合企业自身实际情况;还要重点关注终端安全防护问题。

对类似的案例进行考察可以规避以上问题。主要考察这些内容:

1.类似的案例和自身案例是否都是产品物联?

2.分析类似场景的利弊

3.分析场景的差异性对企业自身的影响

四、工业物联网的终端采数据

平台再好,最终还是要采集数据。

首先,确定平台能识别协议,理清协议清单,如果不能识别协议,还需扩容;其次,对数据进行取舍,无用数据间隔传输;确定供电方式,保证在客户现场取电时不停电,使用电池供电时保证及时更换,并进行电量预警,持续供电,维持系统正常参数;保障联网,确定是选择客户的网还是独立组网,保障上传速度。
 
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