隨著全球基礎設施越來越多地通過傳感器，機器學習和數據分析相互聯系，工業物聯網正在對商業和工業產生巨大影響。尤其5G、物聯網、邊緣計算、人工智能、機器人、區塊鏈、VR/AR等技術的進一步發展，工業物聯網(IIoT)獲得了絕佳的生存環境，而這也將驅動工業4.0時代的來臨！

基于此， ZDNet和Tech Republic以工業互聯網為專題出此報告，詳細探討數字孿生的崛起、工業物聯網的新領導者，以及當前和未來IIoT重點部署的案例研究。

下圖是知名物聯網市場研究機構IoT Analytics對廣泛存在的物聯網與IIoT/工業4.0行業之間關系的看法:

在萬物互聯時代，由于廣泛存在的傳感器、數據網絡和分析能力，供應鏈將擁有端到端的透明度。在所有其他條件(例如貿易壁壘)相同的情況下，零部件和原材料將被及時送達高度自動化的工廠，并可對在此生產的產品進行從生產直到最終回收利用的全生命周期追蹤管理。類似地，“智能農場”也將把新興的IIoT相關技術整合到基于機器人、大數據和人工智能分析的高分辨率作物生產系統中。

因此，部署IIoT系統的企業將會顯著提高運營效率、更加環保，并獲得大量優質的數據作為未來其他計劃的基礎。

盡管如此，上述所講的都只是相關技術理論，那么在具體的實際應用情況如何呢?

誰在部署IIOT解決方案?

PTC調研結果

PTC是領先的IIoT軟件平臺提供商，其在2018年2月發布了一份調查研究，結果顯示，美洲是采用IIoT最多的地區(45%)，其次是歐洲、中東、非洲地區(33%)和亞太地區(22%)。采用IIoT解決方案的主要行業是工業產品領域(25%)，其次是電子高科技產品領域(23%)和汽車產品領域(13%):

報告稱:“這些行業之所以可以引領物聯網潮流，是由于它們擁有復雜的制造和運營流程以及高資產價值的設備，因此可以從物聯網解決方案和數字化轉型中獲得很高收益，而這又將進一步推動企業建設更可持續、更有彈性和更高效的流程。”

此外，大多數部署IIoT的企業規模都比較大(58%的收入超過5億美元)，不過仍然有三分之一(31%)的公司規模較小，收入低于1億美元。

另外，PTC的調查也表明，IIoT的使用場景包含制造/運營、服務、產品設計及IT，其中，最主要的使用場景是被用在智能制造和資產監控領域。這些智能、互聯的能力有助于產品制造商提高產量和生產質量，降低制造成本。

同時，IIoT的部署也將產生大量數據，企業也必須權衡在何處存儲和分析這些數據。PTC的報告指出，出于對安全和低延遲等要求，工廠和醫院更傾向于在現場部署相應的解決方案，而對于智能城市、交通或油氣行業，云計算的可延展性則會勝出。目前來看，現場部署的數量已經超過了云部署的數量(62%對38%)。

總而言之，PTC表示：“物聯網不再是一個只需觀望的技術，企業必須現在就采取行動，否則就有被淘汰的風險。”

Inmarsat調研結果

Inmarsat在2018年發表的研究報告主要著眼于IIoT在農業、能源、海事、采礦和運輸等領域的應用 (當然，作為一種關鍵使能技術，衛星連接是其中的重點)。

這份報告由該公司的市場研究人員Vanson Bourne基于對750名可影響公司對IIoT決策的受訪者的采訪組成，這些受訪者覆蓋歐美、亞太等地，公司規模均大于500人。

以下是報告的主要調查結果：

在報告中，有近一半(46%)的企業認為，公司需要全面部署(21%)或試用(25%)IIoT解決方案，主要驅動因素是企業需要提升資源效率、改善健康與安全以及對環境變化進行監測。

不過，IIoT的部署仍舊存在一些困難，最主要的原因是功能仍有待加強，其次是缺少通用的解決方案、高于預期的成本和安全性問題。目前，IIoT在決策、管理、計劃、服務等實際應用中具體所缺乏的技能包括數據安全防護（56％），數據分析（48％）和其他支撐技術（42％）等。

在安全方面，近三分之二(65%)的受訪者認為他們的IIoT需要有更強的防御能力，以抵御外部網絡攻擊、糟糕的網絡安全和員工濫用數據等挑戰。

Inmarsat的受訪者指出，數據是企業進行IIoT轉型的關鍵，現階段的數據已經可以為企業帶來諸多好處，包括成本的節約、效率的提高、生產力監測以及健康和安全等。在未來，數據還將為企業帶來更好的決策制定、更好的內部數據可視性以及更好的供應鏈監測等。

報告顯示，四分之一的受訪者預計未來三年將花費10%以上的IT預算用于IIoT解決方案的開發,但整體來講，企業的投資也將取得良好的回報，預計在這一時期結束時，企業成本將降低10%、營業額將提高5%，而到2023年這一數字將進一步增大。

IIOT市場分析

鑒于IIoT中核心和支持技術數量的增加，以及各種規模的制造企業需要跟上數字化轉型的需求，分析師預測其增長率令人印象深刻也就不足為奇了。以下是對未來幾年市場的預測情況：

以下是IoT Analytics于2018年11月發布的報告中對2017至2023年工業4.0 市場增長的預測:

在IoT Analytics確定的12個用例中，市場規模最大的是高級數字產品開發，而2018至2023年間市場增長率最快的將是增材制造（例如工業規模的3D打印）和增強操作：

該報告的主要作者、IoT Analytics的首席工業物聯網專家Matthew Wopata在另一份聲明中說:

“由于公司正在使用增材制造、AR/VR和數字孿生技術來降低產品開發成本、加快產品上市速度，使得高級數字產品開發技術成為了工業4.0中使用最多的用例。而例如數據驅動的質量控制、預測性維護和資產/工廠性能優化等其他大型用例將繼續普及，這是由于制造商需要使用工業4.0技術來改進其運營KPI，例如OEE （整體設備效率）。工業4.0技術解決方案的主要供應商應專注于客戶痛點和具體落地，并確保客戶從工業4.0解決方案可以得到可預見的改善和切實的投資回報率。”

IIOT行業協會統計

IIoT領域存在很多的行業協會，2019年1月31日，兩個業內領先的協會——工業互聯網聯盟(IIC)和OpenFog聯盟宣布合并。

IIC的目標是在五個領域加速工業互聯網的發展:利用現有的解決方案為實際應用創建新的用例和測試平臺，提供最佳實踐、參考架構、案例研究和標準要求，促進工業互聯網領域全球標準的制定，建立可以讓開發者分享和交流在實際應用的想法、實踐、經驗教訓和見解的開放論壇，并對新的解決方案建立信任。

OpenFog聯盟的定義為：“我們將努力定義分布式計算、網絡、存儲、控制和資源的架構，以支持物聯網邊緣的智能，包括自主和自我感知的機器、事物、設備和智能對象。OpenFog成員還將識別和開發新的操作模型。最終，我們的工作將有助于推動下一代物聯網的發展。”

IIC/OpenFog的聯合聲明表明，“新合并的組織將在IIC的框架下共同發力，致力于推動工業互聯網的發展，包括開發和推廣行業指南以及霧與邊緣計算的最佳實踐。”

Real-Time Innovations（RTI）CEO兼IIC指導委員會副主席的Stan Schneider在一份聲明中表示，“該協議將把塑造工業物聯網的兩個最重要的組織聚集在一起，合并后的組織將會成為未來垂直行業工業物聯網系統的重心，為成員提供更大的影響力，為市場提供更多的清晰度，并為最終用戶提供一條通往未來的更低風險的道路。”

其他由IoT Anaytics列出的與IIoT有關的機構還包括：Plattform Industrie 4.0，Labs Network Industrie 4.0，OPC Foundation，工業數據空間協會，巴登符騰堡州的CyberValley，物聯網技術開發應用中心以及美國制造業等。

IIOT平臺

IIoT作為操作技術OT和企業信息系統IT融合的代表，可為企業在資產管理的改進和操作可視化方面帶來幫助。另外，IIoT軟件平臺需要與企業系統進行連接來發揮這些優點，并需保證數據在傳輸過程的安全性。

2018年5月，Gartner發布了行業首個工業物聯網平臺魔力象限圖，該圖要求企業的工業物聯網平臺產品必須同時具備云端和現場部署。此舉令人驚訝，因為包括博世、通用電氣、微軟、施耐德電氣和西門子在內的幾家IIoT領域巨頭企業由于缺乏現場部署而被排除在考慮范圍之外。

Gartner為此解釋說，工業工程師所面臨的環境在不斷變化，與此同時他們高度信任能夠接觸和控制的東西，而IIoT平臺的現場部署為其與平臺之間建立信任奠定了基礎。”

此外，Gartner還要求供應商將IIoT平臺作為與資產無關的、可作為獨立產品銷售的中間件進行開發、營銷和銷售，以確保工業企業進行盡職調查時具有廣泛的可用性和實用性，這也排除了一些大型且重要的制造商。

基于以上原因， Gartner首次發布的IIoT魔力象限圖顯得非常稀疏，尤其是它的領導者和挑戰者象限中沒有任何企業入選。

在該魔力象限圖中，PTC、SAP和日立被列為有遠見卓識的公司，而剩下的8家供應商中的一些巨頭企業被視為市場投機者。

Gartner認為，PTC的優勢在于其產品生命周期管理（PLM）、計算機輔助設計（CAD）和服務生命周期管理（SLM）等核心應用程序。該公司專注于資產監控、預測性維護和卓越運營的解決方案。

SAP的Leonardo是一個多云平臺，擁有獨立的內部解決方案。Gartner表示，Leonardo最適合SAP客戶將IT/OT與SAP的物聯網應用程序、資產情報網絡和傳統行業應用程序相結合。

Gartner表示，Hitachi Vantara的Lumada平臺最適合日立設備的工業環境，客戶可以利用預先構建的功能進行邊緣設備交互，并利用現成的“解決方案核心”來滿足工業資產監控、維護、調度、質量、安全和生產力等需求。

不過，Forrester Wave在2018年第三季度對IIoT平臺市場進行了調查并發布《工業物聯網軟件平臺報告》，結果與Gartner略有不同。

Forrester認為，IIoT軟件平臺必須能夠滿足五大需求:

(1)建立工業機械和數字系統之間的聯系；

(2)保護物聯網設備和數據免受攻擊；

(3)控制物聯網設備的供應、維護和運營；

(4)將數據轉化為及時、相關的洞察力和行動；

(5)創建應用程序并與企業系統集成。

Forrester與Gartner的分歧在于，它認為“未來的發展方向”是公有云:

出于對遠程連接的實際考慮，加上對剛剛起步的公有云提供商在安全性、連接能力以及可信度方面的普遍懷疑，工業互聯網領域的早期進入者更青睞于投資建設自己的數據中心網絡。然而勢轉時移，盡管目前所有經過嚴格評估的供應商都保留了一些在私有數據中心部署的能力，但未來的方向是明確的，他們和他們的客戶都在向公有云方向發展。

自Forrester從2016年首次評估物聯網平臺以來，一些其他變化也同時正在發生，例如現代API支持的用戶界面、基于機器學習和人工智能進行的分析成為核心組件、增加與其他企業系統(ERP、CRM、服務臺)之間的數據流、數字孿生與AR的結合、側重于實際應用的預測性維護解決方案等。

Forrester評估了15家供應商:亞馬遜網絡服務、阿托斯、博世、C3物聯網、思科、通用電氣數字、日立、IBM、微軟、甲骨文、PTC、思愛普、施耐德電氣、西門子和Software AG。

從目前的產品、策略和市場表現來看，IBM、C3 IoT、微軟、SAP和PTC是其中的領導者。

Forrester認為:IBM的Watson 物聯網平臺可為特定行業提供更廣泛的數據分析和專業的服務；C3 IoT將事物管理留給合作伙伴，并與分析區分開來；微軟的Azure IoT提供支持云基礎設施和更多功能——包括開發工具、高級分析能力、增強現實(全息眼鏡)和邊緣計算；SAP Leonardo包含物聯網以及其他數字創新技術——包括機器學習、區塊鏈和大數據；PTC將設備連接強度與AR相融合”。

IIOT玩家有哪些

當然，除了軟件平臺供應商之外，還有許多公司參與了IIoT生態系統的組成。IoT Analytics 在其《工業4.0 &智能制造2018-2023》報告中指出，超過300家公司提供的產品和服務推動了第四次工業革命。IoT Analytics將這些供應商分為“工業連接建設模塊”供應商和“其他工業4.0支持技術”供應商:

分析和連接硬件在構建模塊類別中處于領先地位，而增材制造(工業3D打印)和AR/VR在支持技術上領先:

在每個類別中，需要重點關注的公司有:微軟(主機托管)；微軟、GE、PTC和西門子(IIoT平臺)；Uptake (分析)；英偉達(芯片)；費斯通(傳感器)；HMS(連接硬件)；Claroty(網絡安全)；埃森哲(系統集成商)；通用電氣(增材制造)；提高技能(增強和虛擬現實)；ABB（協作機器人）；Cognex(互聯機器視覺)；PINC（無人駕駛飛機/無人機）；和Clearpath機器人(自動駕駛[材料運輸]車輛）。

數字孿生:一項重要的新興IIOT技術

如前所述，包括5G、邊緣計算、AI、機器人、區塊鏈、增材制造和VR/AR等新興技術正在為IIoT解決方案的廣泛應用創造合適條件。數字孿生是其中特別值得提及的技術，它的定義是為真實實體或過程進行虛擬仿真，通過軟件模擬真實世界中的“事物”，并將傳感器收到的實時數據進行共享，工程師可以依此來處理潛在問題，并可用來優化現實事物的性能。

在Gartner發布的《2018新興技術技術成熟度曲線》中，數字孿生技術正穩穩地處于“膨脹預期的頂峰”。因此，我們有必要了解一下最近有關該領域現狀的一些研究。

數字營銷專家Reboot Online分析了研究機構Catapult對數字孿生技術的數據。Catapult的信息來自對150名工程師的調查，并在其報告《浸入式數字孿生的可行性:數字孿生的定義和關于浸入式好處的討論》中有更詳細的報道。

工程師們認為，數字孿生的關鍵組成部分是物理資產、實時和離線數據集、3D表示和實時模擬:

對于數字孿生在產品生命周期中的價值來講，維護、維修和運營以及制造是明確的領導者，其次是模擬和質量控制:

“我們正處在一個技術飛速發展的時代。首當其沖的是數字孿生的崛起和發展，”Reboot Online董事總經理Naomi Aharony在一份聲明中說。

“由于該技術能夠涵蓋物理系統、流程和產品的整個生命周期，因此它為企業提供了一個強大的分析工具，可以徹底評估關鍵性能指標，并可告知企業需要在何處進行增強。從長遠來看，數字孿生所帶來的經驗和建議將為企業的創新和增長帶來很多機遇。”Aharony 補充道。

結語

盡管目前仍然有許多IIoT項目處于概念驗證或試驗階段，但已經有明顯的跡象表明，越來越多的項目正被廣泛地應用到實際生產部署中去。隨著相關技術逐步成熟，企業所做出的投資決策將會獲得可預期的回報。