В последние годы развитие промышленного Интернета вещей идет полным ходом, и на рынке появилось множество поставщиков услуг и интеграторов, которые ведут между собой конкурентную борьбу. Однако перспективы внедрения и реализации промышленного Интернета вещей в сфере промышленного производства не выглядят оптимистично. В чём же заключаются сложности развития промышленного Интернета вещей? Иными словами, какие способности являются основной конкурентной преимуществом производителей решений для промышленного Интернета вещей?
Мы представляем сложность «Промышленного Интернета вещей» в виде перевернутого треугольника.
Однако на реальном рынке конкурентная ситуация в сфере промышленного Интернета вещей представляет собой «положительный треугольник».
Причины такого распределения кроются в технической архитектуре промышленного Интернета вещей.
Мы разделяем технические области применения промышленного Интернета вещей на следующие семь уровней:
1. Подключение устройств к сети и сбор данных
В связи с стремительным развитием промышленного Интернета вещей многие традиционные промышленные предприятия обратили свое внимание на данные об оборудовании. Для обеспечения интеллектуального управления и обработки данных первым шагом является сбор данных об оборудовании. Так сложно ли собирать данные о промышленном оборудовании? Неужели производители оборудования не могут справиться с этим самостоятельно? Конечно же, нет.
По сути, сбор данных с промышленного оборудования сводится к созданию аппаратного терминала и взаимодействию с этим оборудованием. Если вы понимаете физический интерфейс, протокол взаимодействия, типы данных и т. д., этот вопрос не представляет сложности. Но почему производители оборудования, имеющие соответствующие соглашения, не занимаются сбором данных самостоятельно, а получают их через третьих лиц? Сложность заключается не в самом сборе данных, поскольку данные промышленного оборудования отличаются огромным объемом и беспорядочным характером.
Помимо сбора данных, необходимо их хранение, классификация, обработка и т. д. Все это — проблемы, с которыми производителям приходится сталкиваться и которые им предстоит решать. Текущая ситуация в производственной отрасли Китая обусловливает то, что сбор данных будет пользоваться очень большим спросом на рынке, что приводит к появлению большого числа производителей оборудования, интеграторов систем сбора данных и других сервисных компаний, предоставляющих базовые возможности взаимодействия данных.
2. Прием данных, хранение данных, облачная платформа
Сложно ли создавать облачные платформы? Если производители оборудования не могут справиться с этим самостоятельно, разве другие компании-разработчики программного обеспечения не смогут этого сделать? Является ли MQTT «Интернетом вещей»?
Конечно, это отрицательный результат.
Создание облачной платформы, безусловно, сложнее, чем разработка терминала сбора данных, но, в конечном счете, облачная платформа по-прежнему представляет собой решение проблем, связанных с возможностями обработки данных на уровне терминала и хранением больших объемов данных в режиме одновременного доступа. Это также чисто технический вопрос: даже если производители оборудования не в состоянии справиться с этой задачей, есть множество компаний в сфере Интернета вещей (IoT), которые способны это сделать, например, Alibaba Cloud, Huawei Cloud, Inovance и другие. Мне нравятся их возможности по развертыванию облачных решений и их сильные стороны. Они обеспечивают относительно высокий уровень защиты данных, размещенных в облаке. Это то, что обычные компании хотели бы делать, но не могут реализовать на должном уровне.
Однако, несмотря на это, данные промышленного Интернета вещей представляют собой временные ряды. В большинстве случаев для их обработки невозможно использовать реляционные базы данных, с которыми обычно знакомы разработчики общего назначения. Это серьезное препятствие для компаний, работающих в сфере Интернета вещей, но преодолеть его вполне возможно. Преодоление.
3. Обработка данных
Так называемая обработка данных заключается в высокой степени абстрагирования данных и выполнении необходимой обработки, с тем чтобы данные могли храниться в более упорядоченном виде и эффективно извлекаться для облегчения последующего использования данных, ведения статистики, анализа и расчетов.
На самом деле, обработке данных часто не уделяют должного внимания. Большинство поставщиков услуг в сфере Интернета вещей (IoT) не понимают, что такое обработка данных, не говоря уже о том, как правильно её осуществлять. Они могут лишь напрямую собирать и сохранять данные. На практике это приводит к целому ряду проблем: при работе с большими объёмами данных можно отображать лишь разрозненные данные, но невозможно точно определить взаимосвязи между ними, что не позволяет использовать их для принятия решений и т. д. На этом уровне явно прослеживается разрыв в потенциале между различными компаниями, работающими в сфере IoT. Компании, способные эффективно обрабатывать данные, зачастую могут быстрее выйти на рынок и предоставить клиентам ценность данных.
4. Анализ данных и применение результатов анализа
Анализ данных в контексте промышленного Интернета вещей включает в себя два аспекта:
-A- Анализ данных и формулировка результатов анализа — это основные задачи, которые необходимо решать в рамках анализа данных.
-B- Правильно применять результаты анализа.
На данном этапе компании, работающие в сфере промышленного Интернета вещей, в целом все еще находятся на первом этапе — “анализе данных”, и лишь немногие из них приступают ко второму этапу.
Анализ — это средство, а не цель. Цель анализа заключается в применении его результатов. В контексте «Интернета вещей» цель анализа — обеспечить безопасность производства, энергосбережение, сокращение выбросов и повышение эффективности. Это реальная задача. Компаниям, которые лишь рекламируют эту концепцию, но не внедряют её на практике, сложно реализовать систему прогнозного технического обслуживания. Intelligent IoT реализовала комплексную платформу, обеспечивающую подключение устройств, обработку данных и бизнес-приложения. Она может применяться в различных промышленных сценариях и обрабатывать разнообразные устройства и данные. В настоящее время количество подключённых единиц промышленного оборудования достигло 200 000, а совокупный объём данных о промышленной деятельности превысил 10 ТБ.
5. Систематическое построение промышленного Интернета вещей
Систематическое построение промышленного Интернета вещей — это то, чем больше всего гордятся поставщики решений в этой сфере. В определенной степени именно это и отличает их от других компаний, работающих в сфере Интернета вещей. Именно в этом заключается настоящая «мягкая сила» компании в условиях рыночной конкуренции.
6. Разработка бизнес-модели
Общие потребности производителей оборудования в сфере промышленного Интернета вещей заключаются в том, чтобы узнать, кто является их клиентами, а также определить местонахождение оборудования, способы его эксплуатации, проблемы, связанные с неисправностями, методы устранения неисправностей и понять проблемы, возникающие при использовании одного и того же оборудования в разных местах. Различия, различное влияние привычек разных пользователей на работу устройств и т. д. Нет сомнений в том, что благодаря Интернету вещей они смогут перейти от пассивного к активному предоставлению услуг.
Разные компании на начальном этапе своего развития могут идти более или менее окольными путями, но в конечном итоге они выработают свои собственные бизнес-модели, и именно выбранная бизнес-модель определяет, как компания будет развиваться с течением времени и какую нишу на рынке она займет. Правильных или неправильных моделей не существует, но рынок сам сделает соответствующий выбор.
7. Маркетинг, реализация проектов, передача знаний
Будь то продвижение государственных инициатив или конкурентная борьба на рынке, маркетинг в сфере промышленного Интернета вещей постепенно достиг зрелости, и в Китае было реализовано большое количество проектов по внедрению. От демонстрационных проектов Комиссии по промышленности и информационным технологиям до “облачной платформы” в провинции Гуандун — всё это свидетельствует о многообещающем будущем и процветающей картине развития.
