第2章
物联网在智能制造中应用的产业情况

2.1　国外产业状况

2.1.1　产业发展情况介绍

1. 基于物联网的新兴制造产业形态

工业/制造业作为国家的战略性基础行业，具有规模巨大、带动性强的特点，历来是世界各国发展竞争的焦点。随着世界经济下行压力的增加和新技术变革的出现，各国积极应对新一轮科技革命和产业变革带来的挑战，美国“先进制造业伙伴计划”、德国“工业4.0”等一系列国家战略的提出和实施，其根本出发点在于抢占新一轮国际制造业竞争制高点。而在工业转型发展的过程中，物联网是工业物联网、智能制造发展的基础，工业传感感知、工业物联网数据平台等成为新型工业技术体系中必不可少的构成要素，其重要性不断凸显。

物联网的相关技术正是工业/制造业转型升级的基础。采用物联网对传统的制造方式进行改造，可以加强产品和服务信息的管理，实时采集、动态感知生产现场（包括物料、现场设备和产品）相关数据，并进行智能处理与优化控制，以更好地协调生产的各环节，提高生产过程的可控性，减少人工干预。此外，通过情景感知和信息融合，还可以实现新产品的快速制造、市场需求的动态响应及生产供应链的实时优化，提高产品的定制能力和服务创新能力，借此获得经济、效率和竞争力等多重效益。

作为制造业智能化的核心部分，工业物联网也被称为智能制造的神经系统。工业物联网是工业系统与互联网，以及高级计算、分析、传感技术的高度融合，也是工业生产加工过程与物联网技术的高度融合。它将制造业生产、监控、企业管理、供应链及客户反馈等信息系统融为一体，通过数据中心对不同渠道的数据进行智能处理，从而提高生产效率、产品质量和用户满意度。

作为全面贯穿和获取企业各个环节数据，并做出智能处理的神经网络，工业物联网具有全面感知、互联传输、智能处理及自组织和自维护的特点。即利用RFID、传感器、二维码等技术即时获取产品生产、销售、市场等各个阶段的信息数据，通过专用网络与互联网相连的方式实现设备和网络的数据交互，利用云计算、模糊识别、神经网络等智能计算对数据进行分析并处理。同时，一个功能完善的工业物联网系统通过全方位互相联通，实现了自组织和自维护的功能。

2. 物联网在制造业中应用的产业规模及对企业效应的影响

根据IDC的数据，2016年全球物联网支出为7370亿美元。2017年全球物联网支出达8000亿美元，同比增长8.5%，未来5年有望超过1.4万亿美元。2016年投资额排名前三的物联网应用行业分别是制造业（1780亿美元）、交通运输业（780亿美元）和公用事业（690亿美元），制造业仍是物联网热点应用领域。根据IDC数据，2016年全球在制造业IoT方案上的投入达到了1025亿美元，而IoT的总投入金额为1780亿美元，制造业已成为工业物联网最大的市场。2018年，全球智能制造及智能工厂相关市场规模将达到2500亿美元。

当前，物联网已经渗入制造业中的各个方面，同时其广泛的部署和应用对改善供应链管理流程也起到了相当积极的作用。IoT的应用特性使得许多企业降低成本支出并最大限度地提高效率，而不会大幅增加初始投资。物联网对制造企业的影响主要体现在以下几个方面。

（1）制造过程向全球化的协同创新发展

随着物联网技术的发展，企业逐渐实现跨国的产品开发、营销和服务，对信息系统提出了支持多语种、多工厂、多个企业实体的开发与管理需求，以及全球协作开发的需求。工业发达国家许多企业将信息化技术综合集成并应用服务于研发、管理、财务运作、营销、服务等核心业务，实现了产品研制、采购、销售等在全球范围内的协作，在全球范围进行资源的优化配置。例如，洛克希德·马丁公司在“联合攻击”战斗机（JSF）的研制过程中，以项目为龙头，以数字样机为核心，以Internet和协同产品商务系统为综合集成平台，充分发挥各合作伙伴的优势能力，使设计时间减少50%，制造时间减少66%，备件减少5096件。

（2）生产和研发向精益化的方向发展

基于物联网技术的发展，高度的信息共享促使企业可以通过优化业务流程和资源配置，强化运行细节管理和过程管理，追求持续改进，推动企业不断适应内外环境的变化，提高核心竞争力和创效能力，达到精益管理，从而提高制造业生产力。通过物联网技术的推动，智能制造可达成精益化研发的要求，通过整合各种产品质量信息，把物理世界与数字世界充分关联起来，为企业提供一种企业级的产品数字化样机开发环境，预期可实现顶层牵引、系统表达的质量设计思路，系统、清晰、稳定、动态、完整地将一个复杂的产品掌握在设计者的手中，让产品的质量与可靠性有了系统的保障，让产品创新有了质的飞跃和效率的提升。

（3）支撑并推动制造业向服务化转变

当今国际形势下的高端制造业都将服务看作发展重点，希望站在附加值更高的微笑曲线的两端。很多重复性或不是核心主导业务的，可以通过外包的形式实现成本最小化；同样，如果是为自身的企业提供服务的机构，达到一定的程度，那么可以对外展开服务，也可以把销售商品进一步演化到提供一些成套、集成的方案，从而提高附加值。例如，全球领先的动力系统企业——罗尔斯·罗伊斯国际有限公司，作为波音、空客等飞机制造企业的供应商，公司销售的现代喷气发动机中55%以上都签订了服务协议，服务收入占到公司总收入的50%以上。

（4）制造设计从高能耗向高能效转变

当今世界，物联网的应用与发展“绿色、环保、节能、低碳经济”的理念紧密结合，物联网技术具有更精细、更简单、更高效管理的特性，通过对物联网技术合理利用可以创造更大的经济效益和社会效益，实现绿色设计和绿色制造。基于物联网技术通过全面感知、可靠传递、智能处理使信息到达不同目标，因而高度共享的信息资源、高度细化的专业化分工，极大程度地提高了制造工作的效率，帮助企业节约了成本，提高了竞争力。

3. 物联网在制造业中应用的产业规模发展趋势

根据IDC最新发布的《2018年上半年全球物联网支出指南》，到2022年全球物联网（IoT）支出将达到1.2万亿美元，2017—2022年的年均复合增长率（CAGR）为13.6%。根据相关数据，2016年全球制造业物联网市场规模估值超过200亿美元，2017—2024年的年均复合增长率预计将超过20%。

2.1.2　相关典型企业中业务情况介绍

1. 物联网在智能制造中的典型应用场景

智能制造的关键是实现贯穿企业设备层、控制层、车间层、企业层、协同层不同层面的纵向集成，跨资源要素、互联互通、融合共享、系统集成和新兴业态不同级别的横向集成，以及覆盖设计、生产、物流、销售、服务的端到端集成。物联网贯穿智能制造体系的3个维度的各个环节：首先，物联网位于智能制造系统架构生命周期的所有环节；其次，物联网实现系统层级的设备、控制、车间、企业和协同5个层级，以及智能功能的互联互通，如图2.1所示。

作为制造业信息化的一种新兴技术，制造物联技术是现代制造工业中出现的一种新型的制造模式和信息服务模式的技术，它能够催生先进制造生产模式，增加产品附加值，加速转型升级、降低生产成本、减少能源消耗，推动制造业向全球化、信息化、智能化、绿色化方向发展。

制造物联技术也是增强企业自主创新能力，提升企业经营管理和服务水平的重要途径，促进制造业由生产型制造向服务型制造转变，为企业抢占价值链高端提供了重要的技术支撑，极大地增强了企业的竞争力。

当前，针对制造物联网体系架构的研究还处于起步阶段，欧盟FP7框架下的“物联网和未来互联网企业系统”项目IoT@Work、EBbits和IoT-A都与制造物联网相关，其中IoT@Work致力于开发制造业中基于物联网的应用。

目前，物联网在智能制造中的典型应用场景主要集中在以下4个方面。

（1）生产过程监控

生产过程监控包括两部分：生产线实时监控和设备监控。生产线实时监控，通过各种物联网技术实时采集生产线信息、质量信息、工时信息、异常信息等，监控生产进程，及时调整生产计划安排、强化质量管理等，实现生产流程可视化，从而逐步达到柔性生产、精细管理。

设备监控通过以太网或现场总线采集设备运行状态数据，实现对异常设备的诊断、维护和调整。并且实现了数据标准的归一化，使得各产品设备数据及温度、湿度、空气质量、电压、电流等环境数据统一采集并上传到同一个数据库，并对所有的设备运行数据和环境数据进行整体的分析，如图2.2所示。

（2）设备远程监控

设备远程监控是在生产过程中基于物联网技术，通过网络将分散在不同企业和工厂中的设备控制接口、维护信息及相关软件资源，通过封装和集成，屏蔽设备的异构性和地理分布性，通过透明的方式为用户提供各类制造服务（这里的制造是指大制造，包括企业生产经营的一切活动），使企业能够以请求服务的方式方便地获得所有与制造相关的服务，实现各类设备资源的集成、优化控制运行，并为构建面向企业协同制造特定需求的物联网应用系统提供协同工作支持环境，使基于物联网运行的制造企业群体能够以较低的成本和较短的开发周期，制造出符合市场需求的高质量产品设备，如图2.3所示。

（3）基于状态的维护报警

基于状态的维护报警是企业在开展远程运维和预测性维护系统建设和管理过程中，通过对设备的状态远程监测和健康诊断，实现对复杂系统快速、及时、正确诊断和维护，进而基于采集到的设备运行数据，全面分析设备现场实际运行状况，从而为设备设计及制造工艺改进等后续产品的持续优化提供支撑，如图2.4所示。运维服务包括基础通用、数据采集与处理、知识库、状态监测、故障诊断、寿命预测等标准。

（4）质量管控

一个高度自动化的质量管控系统可以大幅减少质检人员和操作工人的工作量，避免人工操作带来的数据错误，使得系统可靠高效。工件的制造加工过程工序繁多且各道工序环环相扣，高实时性的质量数据采集，可以对工件制造质量涉及的“人—机—料—法—环—测”各个要素实时监测，及时预警质量问题，保证生产有序进行以及产品质量稳定。制造机械加工涉及产品种类繁多，呈现出中小批量，产品切换较频繁。为了应对产品切换带来的生产布局、生产工艺流程等局部变化，需要质量管控系统能够具有伸缩性，在软件和硬件布置上具有较高的灵活性。

现今，在智能制造的大背景下，物联网则可以全方位提供对制造车间的各种检测设备的泛在感知，实现对在制品的智能识别，产品制造全过程的监控、全生命周期的质量追溯，包括操作人员的生产执行情况、质检人员的检测执行情况、机床加工状态和参数、物料的特性、工艺要求是否达标等质量相关要素。

2. 典型制造业企业中的物联网业务现状

（1）富士通

图2.5所示为富士通物联网生态系统。

富士通物联网业务的核心是作为MetaArc服务提供的IoT平台。该平台提供数据的融合和管理、应用软件的开发及设备管理功能。由于搭载了动态资源控制器，因此可以根据环境变化，在边缘运算和云计算间进行最佳分布式处理。此外，富士通还利用在设备开发中积累的技术，提供IoT解决方案Ubiquitousware，助力企业提高作业人员的工作效率，确保安全。同时，GlobeRanger还提供了RFID等IoT设备管理功能，并已经被以美国得克萨斯州理查德森警察局为首的众多客户采用。此外，通过活用RunMyProcess促使不同的云实现协作和整合，可以在短时间内构建各种各样的IoT解决方案。

（2）劳斯莱斯

在2016年德国汉诺威工业博览会上，微软正式宣布与豪华汽车品牌劳斯莱斯达成合作，将携手开发基于微软Azure IoT物联网和Cortana智能助理的智能云引擎，并将其内置于劳斯莱斯汽车中，实现效能最大化。

（3）微软

微软在2017年的Build开发者大会上将“边缘计算”作为一个重要主题。另外，物联网是推动其Azure业务过去几年发展的主要动力，物联网将推动微软的Azure Stack服务增长。凭借跨越云、操作系统和设备的物联网平台，微软不断简化物联网的旅程。因此，无论规模、技术专长、预算、所处行业及其他因素如何，任何客户都可以创建值得信赖的物联网解决方案，从而改善业务和客户体验，以及世界各地人们的日常生活。在IoT这一术语被创造之前，微软已经投资了IoT。现在，微软计划投入更多资源用于物联网研究和创新，最终将其演变成新的“智能优势”。

图2.6所示为微软物联网解决方案架构。

（4）施耐德电气

过去几年，施耐德电气开始搭建加快物联网转型的顶层战略，并在2016年推出其基于物联网的、即插即用的开放架构EcoStruxure，通过IT与OT技术融合，帮助用户实现推动从互联互通的产品到边缘控制，再到应用、分析与服务各个层面的创新，并实现能效和过程控制的优化。2017年4月，施耐德电气在中国市场发布了“数字化领导者”和“行业应用专家”两大关键转型举措。此外，基于施耐德电气EcoStruxure平台及相关的软硬件产品和服务，上海地铁则在站内智能化管理水平、用电安全、环境改善等方面有了显著提升，从而保障了站内各个系统设备的稳定运行。

（5）英特尔

图2.7所示为英特尔物联网战略框架。

面对数据洪流带来的挑战，以及边缘计算的兴起和人工智能趋势，英特尔物联网业务有着清晰的战略：围绕边缘计算中负载整合及计算视觉去构建针对物联网应用的芯片平台，从而在垂直市场推行端到端边缘云分布式计算架构以支持行业运用。其中，三大重点包括适合物联网负载的芯片、引领边缘负载整合、实现在边缘的人工智能——计算机视觉。

正是由于英特尔物联网业务聚焦物联网芯片、边缘计算和视觉计算技术三大重点，2017年英特尔全球的物联网业务增长超过了20%，2018年第一季度继续保持强劲增长，在中国的业务更是增长迅猛。

（6）西门子

西门子在2017年发布了MindSphere合作伙伴计划，强化围绕工业物联网方面的渠道建设。MindSphere合作伙伴计划瞄准了大量合作伙伴，包括系统集成商、应用开发商、软件公司、咨询公司、运营技术混合合作伙伴及技术合作伙伴。西门子的MindSphere平台旨在连接工业工厂自动生产环境中的各种资产。这家德国公司的综合数据托管平台还提供了基于数据的服务，如机器工具分析和能源分析。

2.1.3　相关产业联盟/组织重要成果

物联网覆盖的技术领域非常广泛，涉及总体架构、感知技术、通信网络技术、应用技术等各个方面。

从电子标签（RFID）、机器类通信（M2M）、传感网（SN）、物联网（IoT）到泛在网（UN），国外标准组织开展了大量的物联网相关标准工作。主要的国际标准组织包括IEEE、ISO、ETSI、ITU-T、3GPP、3GPP2等。ISO主要针对物联网、传感网的体系结构及安全等进行研究；ITU-T与ETSI专注于泛在网总体技术研究，但二者侧重的角度不同，ITU-T从泛在网的角度出发，而ETSI则是以M2M的角度对总体架构开展研究；3GPP和3GPP2针对通信网络技术方面进行研究；IEEE针对设备底层通信协议开展研究。自2009年至今，物联网标准已成为国外标准化组织的工作热点。国际主要物联网相关的标准组织如图2.8所示。

总体来说，国际上物联网标准工作还处于起步阶段，目前各标准组织自成体系，标准内容涉及架构、传感、编码、数据处理、应用等。各标准组织都比较重视应用方面的标准制定。在智能测量、E-Health、城市自动化、汽车应用、消费电子应用等领域均有相当数量的标准正在制定中，这与传统的计算机和通信领域的标准体系有很大不同（传统的计算机和通信领域标准体系一般不涉及具体的应用标准）。

（1）IEEE重要成果

在物联网的感知层研究领域，IEEE的重要地位显然是毫无争议的。目前无线传感网领域用得比较多的ZigBee技术就基于IEEE 802.15.4标准。

IEEE 802系列标准是IEEE 802 LAN/MAN标准委员会制定的局域网、城域网技术标准。1998年，IEEE 802.15工作组成立，专门从事无线个人局域网（WPAN）标准化工作。在IEEE 802.15工作组内有5个任务组，分别制定适合不同应用的标准。这些标准在传输速率、功耗和支持的服务等方面存在差异。

由于传感器网络的特征与低速无线个人局域网（WPAN）有很多相似之处，因此传感器网络大多采用IEEE 802.15.4标准作为物理层和媒体存取控制层（MAC），其中最为著名的就是ZigBee。所以，IEEE的802.15工作组也是目前物联网领域在无线传感网层面的主要标准组织之一。中国也参与了IEEE 802.15.4系列标准的制定工作，其中IEEE 802.15.4c和IEEE 802.15.4e主要由中国起草。IEEE 802.15.4c扩展了适合中国使用的频段，IEEE 802.15.4e扩展了工业级控制部分。

（2）ETSI重要成果

ETSI采用机器对机器通信（M2M）的概念进行总体架构方面的研究，相关工作的进展非常迅速，是在物联网总体架构方面研究得比较深入和系统的标准组织，也是目前在总体架构方面最有影响力的标准组织。

ETSI成立了一个专项小组（M2M TC）从M2M的角度进行相关标准化研究。ETSI成立M2M TC小组主要的考虑是：目前虽然已经有一些M2M的标准，涉及各种无线接口、格状网络、路由和标识机制等方面，但这些标准主要针对某种特定应用场景，彼此独立，如何将这些相对分散的技术和标准放到一起并找出不足，这方面所做的工作很少。在这样的研究背景下，ETSI M2M TC小组的主要研究目标是从端到端的全景角度研究机器对机器通信，并与ETSI内NGN的研究及3GPP已有的研究展开协同工作。

M2M TC小组的职责是从利益相关方收集和制定M2M业务及运营需求，建立一个端到端的M2M高层体系架构（若需要则会制定详细的体系结构），找出现有标准不能满足需求的地方并制定相应的具体标准，将现有的组件或子系统映射到M2M体系结构中，M2M解决方案间的互操作性（制定测试标准）、硬件接口标准化方面，考虑与其他标准化组织进行交流及合作。

（3）3GPP/3GPP2重要成果

3GPP和3GPP2也采用M2M的概念进行研究。作为移动网络技术的主要标准组织，3GPP和3GPP2关注的重点在于物联网网络能力增强方面，是在网络层方面开展研究的主要标准组织。

3GPP针对M2M的研究主要从移动网络出发，研究M2M应用对网络的影响，包括网络优化技术等。3GPP研究的范围为只讨论移动网的M2M通信；只定义M2M业务，不具体定义特殊的M2M应用。Verizon、Vodafone等移动运营商在M2M的应用中发现了很多问题，如大量M2M终端对网络的冲击，系统控制面容量的不足等。因此，在Verizon、Vodafone、三星、高通等公司的推动下，3GPP对M2M的研究在2009年开始加速，目前基本完成了需求分析，转入网络架构和技术框架的研究，但核心的无线接入网络（RAN）研究工作还未展开。

相比较而言，3GPP2相关研究的进展要慢一些，目前关于M2M方面的研究多处于研究报告的阶段。

（4）IETF重要成果

IETF制定以IP协议为基础、适应感知延伸层特点的组网协议。目前IETF的工作主要集中于6LoWPAN和ROLL协议两个方面，6LoWPAN以IEEE 802.15.4为基础，针对传感器节点低开销、低复杂度、低功耗的要求，对现有IPv6系统进行改造，压缩包头信息，提高对感知延伸层应用的使用能力。而ROLL的目标是使公共的、可互操作的第3层路由能够穿越任何数量的基本链路层协议和物理媒体。例如，一个公共路由协议能够工作在各种网络，如802.15.4无线传感网络、蓝牙个人区域网络及未来低功耗802.11Wi-Fi网络之内和之间。目前6LoWPAN已进入标准化的中期阶段，而ROLL仍处于草案阶段。