工业物联网(IIoT)市场的机会将基于新参与者的专业知识和创新技术。本报告概述了IIoT市场及其价值链，重点介绍了推动行业发展的业务和技术趋势，展示了不同类型参与者采用的关键战略，以及它们如何与新技术联系起来，旨在参与市场对市场的全面了解。市场状况OMDIA将IIoT定义为部署在工业环境（过程和离散制造）中的物联网应用程序。这包括有线（例如以太网技术）和无线（例如蜂窝技术）网络终端。虽然在2000年代初就出现了工业以太网终端联网技术，但是很多产品（尤其是现场终端）仍然没有联网，或者只提供单向通信。有了工业物联网，双向通信成为可能，数据被提供给控制器和云端，反馈被提供给端点。例如，可以通过更改传感器参数来支持生产运行。IIoT提供了从仓库到工厂车间收集和利用以前未使用的信息，并将现有和新的不同数据集关联起来以最终推动改进和新解决方案的机会。最常见的IIoT应用包括：资产、库存或基础设施监控。资产或库存跟踪。车队的管理。预测性分析和预测性维护。现场使用的自动和半自动车辆。工业可穿戴设备（例如联网头盔、AR眼镜）。用于工业现场联网。设备的远程控制和管理。基于物联网的生产过程和质量监控。数字双胞胎。IIoT趋势到2030年，市场规模将增加到44亿台设备，其中亚太地区的设备数量最多，占所有设备的54%。我们预测的IIoT终端分为3类。电机控制：低压电机驱动器、中压电机驱动器、运动控制器、伺服驱动器、步进驱动器、电机、泵和压缩机、发电机、发电机组、涡轮机和开关设备。离散控制：IIoT网关、路由器、操作员终端、工业PC、PLC、远程I/O、传感器、离散安全终端、安全驱动器和机器视觉终端。过程控制：DCS、过程控制和仪表、过程测量、过程安全和RTU。大多数IIoT应用程序，例如预测性维护或数字孪生，将依赖于来自不同类别的多个端点。资产监控等其他应用程序可以使用很少的端点构建，例如连接到IIoT网关的传感器。业务趋势供需趋势定义了IIoT市场。在供应方面，制造商需要提高竞争力并控制成本推动市场创新，而IIoT是其中的关键部分。驱动因素如下。减少代价高昂的机器停机时间（根据SchneiderElectric的说法，矿业公司每小时因设备故障损失3,000美元）。提高生产力和盈利能力，包括增加产量和降低成本。解决技能短缺问题。这在劳动力老龄化的日本等市场尤为重要。“德国工业4.0”和“中国制造2025”等国家计划。同时，在需求方面，制造商期望看到终端客户继续推动更高水平的定制化，从而产生快速改变和适应产品和装配的需求线。汽车和运动鞋制造就是最好的例子。这推动了对敏捷性和灵活性的需求，IIoT可以帮助实现这一点。技术趋势工业市场正在走向数字化。在制造业，这在OT和IT的融合中很明显，特别是OT解决方案需要利用不断增长的IT数据和系统来“摆脱孤岛”。OT系统通常被设计为独立的实体，因此在许多情况下，为它们提供连接并将它们集成到新的IT和IIoT解决方案中并不是一件容易的事。数字化和新技术齐头并进。它们包括新的连接协议（例如5G、Wi-Fi6、TSN、OPCUA、MQTT）以及新的应用技术（例如机器学习、AI、AR/VR、数字孪生、数字线程、增量制造和协作机器人）).希望将这些技术引入行业的主要参与者包括云和IT提供商、网络提供商和CSP。在技??术方面，一个持续的挑战是需要添加/转换而不是全面替换。新技术和IIoT解决方案必须在“棕地”环境中交付，在这种环境中，许多系统无法关闭，也无法进行大规模工厂停运以进行升级。工业专用网络和5G机会在IIoT领域，专用网络（现在是LTE，后来是5G）是目前主要由CSP和网络提供商推动的主要趋势。从CSP和供应商的角度来看，一些关键驱动因素包括以下内容：专用网络提供了一种非常适合工业环境的解决方案，将网络控制和管理以及数据安全和治理交到企业本身的手中。5G机会与工业领域的私有网络机会密切相关（尽管5G尚未完全标准化）。5G的一些特性，尤其是5GURLLC，使其非常适合支持极低延迟的工业企业应用，例如自动导引车(AGV)。由于担心消费市场的5G需求不足以证明5G资本支出的合理性，服务提供商和供应商也非常积极地在工业领域寻求5G机会。从生态的角度来看，一些主要的发展驱动力包括以下内容：频谱正在碎片化。这方面主要包括CBRS、MulteFire和德国5G区域频谱。然而，我们可以在芬兰、法国、巴西、日本和澳大利亚等许多国家观察到这种趋势。5GACIA等举措不断涌现，以确保IIoT的5G满足工业终端用户的实际需求。博世和西门子等工业技术公司对5G越来越感兴趣，因为他们希望与长期的工业客户保持联系，并寻找新的机会来帮助客户利用数据创建更具前瞻性的业务运营。工业物联网生态价值链技术变革正在塑造工业物联网价值链工业物联网价值链与该领域的数字化进程密切相关。连通性是工业技术的重要组成部分。随着边缘计算或人工智能等新技术成为通过物联网解决方案提供价值的重要元素，IT也变得越来越重要。这种向数据驱动的工业技术的转变对专业技能提出了额外的要求，尤其是在网络安全和IIoT平台等新领域。这种额外的复杂性意味着没有公司能够真正独立地提供端到端的IIoT解决方案。与此同时，工业环境中现有的“棕地”技术意味着没有颠覆性创新参与者可以孤立地提供解决方案。因此，合作至关重要。此外，终端的生命周期长、需要在不中断生产的情况下进行创新以及传统思维方式意味着任何创新解决方案都无法单独颠覆市场，而产业环境是关键。从CSP或基础设施提供商的角度来看，最好的场景是CSP向工业企业销售专有和混合网络解决方案，对其进行管理并提供增值服务（如MEC和分析）、应用程序（如AGV）、甚至完整的系统集成。另一种情况是CSP管理网络或只将频谱出租给企业或其技术合作伙伴，不开展其他与网络相关的业务。这可能会迅速恶化为最坏的情况，CSP可能会被排除在IIoT市场之外，因为频谱许可（例如共享、区域或未许可频谱）的发展可能会减少其独特的资产所有权机会。为了实现最佳场景，CSP必须开发垂直领域知识和以用例为中心的策略，以便有效地利用厂外连接作为他们真正的差异化因素。虽然我们不知道它们在工厂车间联网方面是否有效，但毫无疑问它们将支持低带宽和高带宽技术的广域连接。在IIoT领域，CSP的优势在于打造智能工厂（智能供应链场景）。CSP在市场上的成功取决于5G能否成功扩展到连接技术的范围之外，以及他们是否能够投入足够的时间和资源来适应垂直市场的需求。这包括建立具有深入行业经验和专业知识的内部专业知识、产品团队和销售团队。一些CSP已与领先的工业技术供应商建立了关系，但在协作方面仍有许多工作要做。合作伙伴关系的例子包括：OrangeBusinessServices和德国电信与西门子建立了合作伙伴关系。就OrangeBusinessServices而言，合作伙伴关系包括两家公司共同销售各自的产品，而OrangeBusinessServices仅供应西门子，然后西门子将产品推向市场。还有Vodafone和Elisa，它们各自的创新平台和智能工厂解决方案都是基于PTCThingWorx。CSP不会专注于OT或自动化流程，因为这不是他们的强项。支持该领域颠覆性创新的最佳方式是与现有市场领导者合作。IIoT市场的重大颠覆性创新5G、AI、AR和边缘计算等新技术将影响IIoT价值链以及解决方案在工业领域的部署环境。如果我们将供应链、制造车间和交付产品视为工业部门价值和活动的三个主要领域，那么这三个领域都将受到新技术和IIoT的影响。TSN和OPCUA等技术将主要影响工厂内部，而ML/AI或数字孪生等其他技术将对行业产生更广泛的影响。5G也将影响这3个领域，尽管它在工厂内部的相关性尚未得到证实。1.IIoT环境中的连接技术工业环境中存在不同的连接网络层。一楼是生产车间，包括机器和传感器。该领域主要以现场总线或以太网形式的有线连接为主。无线技术只是其中的一小部分，包括WirelessHart等技术。在这一层之上是SCADA系统，然后是MES，然后是ERP，形成了所谓的“工业自动化金字塔”。(1)5G5G可支持高达20Gbit/s的速度、大量终端和低至1ms的可靠性，从而在可靠性、延迟、带宽和可预测性方面与现有的有线连接选项展开竞争。此外，与广泛的布线工作相比，5G将带来移动性和更低的成本。然而，5G仍然是一项未完成的技术。R16目前已冻结，R17将于2021年完成。它们都添加了必要的升级以实现5G的全部潜力。Release16将是5G超可靠低延迟(5GURLLC)和IIoT5G标准化的关键一步，支持具有极低延迟要求的服务，例如机器人自动化、未授权频谱中的私有5G网络和5G定位。市场不会一蹴而就，因为终端和芯片组在标准化后至少需要2-3年才能达到规模。TSN的5G现在似乎被推到了R17。到那时，5GURLLC将是一项很好的“一次性”技术，但无法为整个工厂供电。另外，5G可以支持eMBB、mMTC和URLLC，但这些不能同时做。例如，并非所有5G频谱都同样适合提供延迟为1毫秒的URLLC，并且需要大量的边缘计算才能实现这一点。支持5GURLLC会影响5G的频谱效率，影响5G的其他一些特性。例如，一个5G小区支持的5GURLLC连接数将少于100个（而不是数千个）。(2)Wi-Fi6Wi-Fi6将在工业物联网中发挥作用，华为企业或思科等公司将支持这项技术。虽然以前版本的Wi-Fi由于可靠性、覆盖范围和切换问题在工业领域苦苦挣扎，但Wi-Fi6在以下方面优于其前身Wi-Fi5(802.11ac)。更高的速度：Wi-Fi6由于更高的数据编码效率而具有更高的吞吐量。预计Wi-Fi6的最高速度约为10Gbit/s，几乎是Wi-Fi5（3.5Gbit/s）速度的三倍。改进的多用户、多输出通信(MUMIMO)：Wi-Fi6使无线接入点能够同时与多个用户通信（下行链路）并同时向多个用户传输数据（上行链路）。提高能效：Wi-Fi6使用目标唤醒时间(TWT)技术。支持终端与路由器通信，统一调度无线终端休眠和发送或接收数据的时间。在拥堵区域表现更佳：Wi-Fi6使用正交频分多址(OFDMA)技术，能够同时处理多个连接的设备并有效利用可用频谱。增强的安全性：Wi-Fi6接入点将配备Wi-Fi联盟发布的最新WPA3无线安全标准。(3)OPCUAOPCUA是OPC基金会制定的独立于平台的标准，旨在促进开放式连接，各种系统和终端可以通过在各种类型的网络上在客户端和服务器之间发送消息来进行通信。它基于分层架构，实现了TCP/IP通信协议，同时支持这两种协议。这两个协议是二进制协议：一个是支持通过防火墙轻松启用的协议，另一个是使用标准HTTP/HTTPS端口的Web服务协议。OPCUA是OPCClassic协议的替代协议，最初是基于分布式组件对象模型(DCOM)开发的，因此仅限于Windows。OPC的其他问题包括安全性、成本、效率低下、数据移动和维护困难。OPCUA的不同之处在于它是一种可在各种操作系统上使用的互操作技术，使更多端点能够启用OPCUA。它提供了一种开放且可靠的机制，有助于企业系统与不同的控制、监控终端和与现实世界数据交互的传感器之间的数据传输。(4)TSNTSN是IEEETSN工作组定义的一组IEEE802以太网子标准，用于实现确定性实时通信。TSN技术通过实时应用程序的时间调度保证交付并最大限度地减少抖动。TSN确保信息可以在固定的、可预测的时间内从A点传输到B点。可预测性提高了效率。2.IIoT环境中的应用和边缘计算(1)数字孪生数字孪生是一种数字表示，它提供了终端或生态系统在其整个生命周期中运行和生存的元素和动态。数字孪生将传感器数据与机器学习和软件分析相结合，然后基于它创建空间地图。这些空间地图提供了一个数字模拟模型，并与它们的物理对应物一起实时更新。机器、系统，甚至制造业的整个工厂都可以用数字孪生建模。数字双胞胎不断从多个来源学习和更新，近乎实时地表示其状态、工作环境或位置。它还将过去机器操作的历史数据集成到数字模型中。数字孪生有助于以安全且经济高效的方式模拟机床功能，还可以帮助确定物理工具或基础设施问题的根本原因。如果物理机床出现故障，工程师可以评估数字双胞胎的数字轨迹以进行诊断和预测。与数字孪生一样，数字线程也在工业中发挥着越来越重要的作用。例如，PTC对数字主线的定义是将相互关联的数据集统一起来，以发现洞察力并将其视为构建数字双胞胎的先决条件。数字主线创建了整个企业的统一数据视图。数据集由上游和下游数据支持。一些更常见的数据集包括CAD数据、产品生命周期管理、IIoT、ERP、CRM、MES和BOM等。相反，数字双胞胎是其物理对应物的虚拟表示，它可以是一台机器，甚至是一个过程。其目的是了解原始物理对象的行为（如反应）。应该从不同的角度采用数字孪生：从产品的角度来看运动中的产品功能；从制造和运营的角度来看制造过程中的所有见解；最后从客户体验的角度来看最终客户如何使用它的产品，并为未来的设计和创新提供深刻的见解。(2)人工智能、机器学习以及理解数据并据此采取行动的边缘是物联网的主要机遇。人工智能是一个广泛的技术领域，可以粗略地定义为机器对人类智能和经验的模拟。IoT设备和解决方案可以为AI算法提供关键输入源和训练数据，而这些又可以由AI功能进行操作和控制。在人工智能领域，机器学习是一种无需明确编程即可通过经验自动学习和改进的应用程序。深度学习是机器学习的一个子领域，由使用大量数据和神经网络来训练自己执行语音和图像识别等任务的算法组成。传统工业企业意识到数据和人工智能的价值。Hitachi成立了HitachiVantara以专注于数据分析并开发了LumadaManufacturingInsights套件等产品，其中包括利用AI、ML和DataOps实现生产自动化和交付高质量成果的IIoT解决方案。人工智能和机器学习与边缘计算和云端提供的数据存储和处理能力密切相关。云和边缘势在必行。例如，将数据发送到云端对于训练AI模型至关重要，而在边缘分析其他数据源可以带来诸如减少延迟、降低云和连接费用以及提高数据安全性和隐私性等好处。(3)增强现实和虚拟现实AR是一种利用计算机生成的元素（例如文本、声音、图片或对象）来增强现实世界的技术。VR将现实世界的元素带入虚拟世界，例如将真实的手带入虚拟环境。经过几年的试点、实施和大量炒作，AR眼镜的市场并没有爆发式增长。智能AR眼镜拥有广泛的生态系统，包括光学元件供应商、终端OEM厂商、应用开发商、定制软件开发商、内容提供商、软件开发商和平台提供商。试验和试点（尤其是在工业环境中）已经显示出生产率的显着提高和成本的显着降低。在工业环境中，工作流程是管理和衡量车间效率的重要因素，它会影响成本以及产品或服务的交付。在许多情况下，商店使用纸质说明或手册来指导工人完成不同的任务。智能眼镜可以让用户在查看手册和图表的同时捕捉视频和照片。这种在需要时提供免提访问说明、地图、图表等的能力受到工业和企业市场的兴趣。AR眼镜还可用于下一代工人的知识转移和培训。
