En los últimos años, el desarrollo del Internet Industrial de las Cosas ha estado en pleno apogeo, y han surgido varios proveedores de servicios e integradores para competir por el mercado. Sin embargo, el despliegue y la implantación del Internet Industrial de las Cosas en la fabricación industrial no son optimistas. Entonces, ¿cuál es la dificultad para desarrollar el Internet Industrial de las Cosas? En otras palabras, ¿qué capacidades constituyen el núcleo de la competitividad de los fabricantes de IoT industrial?
Resumimos la dificultad del Internet Industrial de las Cosas como un triángulo invertido.
Pero en el mercado real, el estado competitivo del Internet Industrial de las Cosas presenta un triángulo positivo.
La razón de que exista tal distribución empieza por el sistema técnico del Internet Industrial de las Cosas.
Dividimos las aplicaciones técnicas del Internet industrial de los objetos en las siete capas siguientes:
1. Conexión en red de dispositivos y recogida de datos
Con el rápido desarrollo del Internet Industrial de las Cosas, muchas empresas tradicionales de fabricación industrial han centrado su atención en los datos de los equipos. Para lograr una gestión y un procesamiento de datos inteligentes, el primer paso es obtener datos de los equipos. Entonces, para los equipos industriales, ¿es difícil la recopilación de datos? ¿Los fabricantes de equipos no pueden hacerlo por sí mismos? por supuesto que no.
De hecho, la recogida de datos de equipos industriales consiste en hacer un terminal de hardware e interactuar con el equipo. Siempre que se entienda la interfaz física, el protocolo de interacción, el tipo de datos, etc. de interacción, este asunto no es difícil. Pero, ¿por qué los fabricantes de equipos que tienen acuerdos no hacen ellos mismos la recogida de datos, sino que los obtienen a través de terceros? La dificultad no reside en la recogida de datos en sí, porque los datos de los equipos industriales son masivos y desordenados.
Además de la recogida de datos, hay que almacenarlos, clasificarlos, procesarlos, etc. Todos estos son problemas que los fabricantes deben afrontar y resolver. La situación actual de la industria manufacturera china determina que la recopilación de datos será una demanda muy grande del mercado, lo que está generando un gran número de fabricantes de hardware, integradores de recopilación de datos y otras empresas de servicios que proporcionan capacidades básicas de interoperabilidad de datos.
2. Recepción de datos, almacenamiento de datos, plataforma en nube
¿Es difícil la plataforma en nube? Si los fabricantes de equipos no pueden hacerlo ellos mismos, ¿no pueden hacerlo otras empresas de software? ¿Es MQTT el Internet de las cosas?
Por supuesto que es negativo.
La plataforma en la nube es sin duda más difícil que la construcción de un terminal de recogida de datos, pero en el análisis final, la plataforma en la nube sigue siendo una solución a las capacidades de procesamiento de acceso a escala de terminal y cómo resolver los problemas de almacenamiento de datos concurrentes a gran escala. Esto también es una cuestión puramente técnica, incluso si los fabricantes de equipos no pueden hacerlo, pero todavía hay muchas empresas de IoT que pueden hacerlo, como Alibaba Cloud, Huawei Cloud, Inovance y otras empresas. Lo que me gusta es su capacidad de despliegue en la nube y su gran fortaleza. Tienen garantías relativamente altas para los datos desplegados en la nube. Esto es algo que las empresas ordinarias quieren hacer, pero no son capaces de hacerlo bien.
Pero dicho esto, los datos del IoT industrial son datos de series temporales. En la mayoría de los casos, no pueden utilizar la base de datos relacional con la que suelen estar familiarizadas las empresas de software general. Esto supone un gran umbral para las empresas de IoT, pero este umbral no es imposible. Trascendencia.
3. 3. Tratamiento de datos
El llamado procesamiento de datos significa abstraer los datos hasta un alto grado y realizar el procesamiento necesario, de modo que los datos puedan almacenarse de forma más ordenada y recuperarse de forma eficiente para facilitar posteriores aplicaciones de datos, estadísticas, análisis y cálculos.
De hecho, el procesamiento de datos se pasa por alto con facilidad. La mayoría de los proveedores de servicios IoT no entienden qué es el procesamiento de datos, y mucho menos cómo hacerlo bien. Sólo pueden recopilar y guardar directamente los datos. Aplicación, esto trae una serie de problemas: frente a una gran cantidad de datos, sólo se pueden mostrar datos dispersos, pero la relación de correlación de datos no se puede juzgar con precisión, y no puede ayudar a la toma de decisiones, etc.A este nivel, la brecha de fuerza entre varias empresas de IoT se ha reflejado claramente. Las empresas que pueden procesar eficazmente los datos a menudo pueden entrar en la industria más rápidamente y proporcionar a los clientes valor de datos.
4. Análisis de datos y aplicación de los resultados del análisis
El análisis de datos tiene dos aspectos para el Internet industrial de los objetos:
-A- Analizar datos y formar resultados de análisis es algo básico que debe hacer el análisis de datos.
-B- Aplicar adecuadamente los resultados del análisis.
En esta fase, las empresas de IoT industrial están por lo general todavía en la primera fase de "análisis de datos", y muy pocas están empezando a hacer la segunda fase.
El análisis es un medio, no un fin. El propósito del análisis es aplicar los resultados del análisis. En el caso del Internet de las Cosas, el propósito del análisis es lograr una producción segura, ahorrar energía, reducir las emisiones y mejorar la eficiencia. Este asunto es real. Es difícil que las empresas que se limitan a pregonar el concepto y no lo ponen en práctica apliquen el mantenimiento predictivo. Intelligent IoT ha implementado una plataforma habilitadora integral para la conexión de dispositivos, el procesamiento de datos y las aplicaciones empresariales. Puede aplicarse en diversos escenarios industriales y procesar diversos dispositivos y datos. El número actual de conexiones de equipos industriales ha alcanzado los 200.000, con un total acumulado de más de 10T de datos de operaciones industriales.
5. Construcción sistemática del internet industrial de las cosas
La construcción sistemática del Internet Industrial de las Cosas es lo que más enorgullece a los proveedores de soluciones del Internet Industrial de las Cosas. En cierta medida, es también lo que les distingue de otras empresas del Internet de las Cosas. Es el verdadero poder blando de la empresa en la competencia del mercado.
6. Diseño del modelo de negocio
Las necesidades comunes de IoT industrial de los fabricantes de equipos consisten en que los fabricantes sepan quiénes son sus clientes, así como la ubicación de los equipos, los métodos de funcionamiento de los equipos, los métodos de funcionamiento de los equipos, los problemas de fallos, la solución de problemas, y comprendan los problemas causados por el uso del mismo equipo en diferentes lugares. Diferencias, diferentes impactos de los distintos hábitos de los usuarios en el funcionamiento del equipo, etc. No cabe duda de que a través del Internet de las Cosas, pueden cambiar sus servicios de pasivos a activos.
Las distintas empresas darán más o menos rodeos al empezar, pero acabarán desarrollando sus propios modelos de negocio, y el modelo de negocio elegido determina cómo crecerá la empresa a lo largo de un periodo de tiempo y qué tipo de mercado ocupará. s posición. No existe un modelo correcto o incorrecto, sino que el mercado tomará las decisiones adecuadas.
7. Comercialización, ejecución de proyectos, transferencia de sistemas de conocimientos
Ya se trate de la promoción de políticas o del océano rojo del mercado, la comercialización del Internet Industrial de las Cosas ha madurado gradualmente, y en China se han puesto en marcha un gran número de proyectos de implantación. Desde los proyectos de demostración de la Comisión de Industria y Tecnología de la Información hasta la "Plataforma en la nube" de la provincia de Guangdong, se vislumbra un próspero futuro. próspero escenario.
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