物聯(lián)網(wǎng)市場格局：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

1摘要工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)市場上的機會將基于新參與者的專業(yè)知識和創(chuàng)新技術(shù)。本報告概述了IIoT市場及價值鏈，重點介紹了推動該行業(yè)發(fā)展的商業(yè)和技術(shù)趨勢，展示了不同類型的參與者所采取的主要戰(zhàn)略，以及他們?nèi)绾闻c新技術(shù)聯(lián)系起來，旨在讓市場參與者全面了解市場。2市場現(xiàn)狀OMDIA將IIoT定義為部署在工業(yè)環(huán)境(流程和離散制造)中的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。這包括有線(如以太網(wǎng)技術(shù))和無線(如蜂窩技術(shù))聯(lián)網(wǎng)終端。盡管工業(yè)以太網(wǎng)終端聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)在2000年初出現(xiàn)，但許多產(chǎn)品(特別是現(xiàn)場終端)仍然沒有聯(lián)網(wǎng)，或者只提供單向通信。有了IIoT，可以實現(xiàn)雙向通信，數(shù)據(jù)被提供給控制器和云，反饋也被提供給終端。舉例來說，可以通過更改傳感器上的參數(shù)來支持生產(chǎn)運行。IIoT提供了從倉庫到工廠車間收集和利用以前未使用信息的機會，并將現(xiàn)有和新的不同數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)起來，最終推動改進并形成新的解決方案。最常見的IIoT應(yīng)用包括如下。（1）資產(chǎn)、庫存或基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控。（2）資產(chǎn)或庫存跟蹤。（3）車隊管理。（4）預(yù)測性分析和預(yù)測性維護。（5）現(xiàn)場使用的自動和半自動車輛。（6）工業(yè)可穿戴設(shè)備(如聯(lián)網(wǎng)頭盔、AR眼鏡)。（7）用于工業(yè)場所的聯(lián)網(wǎng)。（8）設(shè)備的遠程控制和管理。（9）基于物聯(lián)網(wǎng)的生產(chǎn)過程和質(zhì)量監(jiān)控。（10）數(shù)字孿生。3IIoT趨勢到2030年，該市場的規(guī)模將增至44億部終端，其中亞太地區(qū)將成為終端數(shù)量最多的地區(qū)，占所有終端的54%。我們預(yù)測的IIoT終端分為3類。（1）電機控制：低壓電機驅(qū)動、中壓電機驅(qū)動、運動控制器、伺服驅(qū)動、步進驅(qū)動、電機、泵和壓縮機、發(fā)電機、發(fā)電機組、渦輪機和開關(guān)設(shè)備。（2）離散控制：IIoT網(wǎng)關(guān)、路由器、操作員終端、工業(yè)PC、PLC、遠程I/O、傳感器、離散安全終端、安全驅(qū)動器和機器視覺終端。（3）流程控制：DCS、過程控制和儀器儀表、過程測量、過程安全和RTU。大多數(shù)IIoT應(yīng)用(如預(yù)測性維護或數(shù)字孿生)將依賴來自不同類別的多個終端。其它應(yīng)用(如資產(chǎn)監(jiān)控)則可以通過很少的終端(如連接到IIoT網(wǎng)關(guān)的傳感器)構(gòu)建。4商業(yè)趨勢供需趨勢決定了IIoT市場。在供應(yīng)側(cè)，制造商提高競爭力和控制成本的需求推動了市場創(chuàng)新，而IIoT是其中的關(guān)鍵部分。驅(qū)動因素如下。（1）減少代價高昂的機器故障停機時間(根據(jù)施耐德電氣的數(shù)據(jù)，每一次設(shè)備故障都會給采礦公司帶來每小時3000美元的損失)。（2）提高生產(chǎn)力和利潤率，包括提高產(chǎn)量和降低成本。（3）解決技能短缺問題。這在日本等勞動力老齡化的市場上尤為重要。（4）國家計劃，如“德國工業(yè)4.0”和“中國制造2025”等。與此同時，在需求側(cè)，制造商希望看到最終客戶持續(xù)推動更高層次的定制化，從而產(chǎn)生迅速改變和調(diào)整產(chǎn)品及裝配線的需求。汽車和運動鞋制造業(yè)就是最好的例子。這推動了對敏捷性和靈活性的需求，而IIoT可以幫助實現(xiàn)這些需求。5技術(shù)趨勢工業(yè)市場正在向數(shù)字化邁進。在制造行業(yè)，OT和IT的融合便明顯體現(xiàn)了這一點，尤其是需要OT解決方案充分利用不斷增長的IT數(shù)據(jù)和系統(tǒng)來“走出孤島”。OT系統(tǒng)通常設(shè)計為獨立的實體，因此在很多情況下，為它們提供連接并將它們集成到新的IT和IIoT解決方案中并不是一件容易的事。數(shù)字化與新技術(shù)齊頭并進。它們包括新的連接協(xié)議（如5G、Wi-Fi6、TSN、OPCUA、MQTT）以及新的應(yīng)用技術(shù)（如機器學(xué)習(xí)、AI、AR/VR、數(shù)字孿生、數(shù)字主線、增量制造和協(xié)作機器人）。希望將這些技術(shù)引入工業(yè)領(lǐng)域的主要參與者包括云和IT供應(yīng)商、網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商以及CSP。在技術(shù)方面，一個持續(xù)的挑戰(zhàn)在于需要添加/轉(zhuǎn)換，而不是全面更換。新技術(shù)和IIoT解決方案必須在“Brownfield”環(huán)境中交付，在這樣的環(huán)境中，許多系統(tǒng)不能被關(guān)閉，并且無法進行大規(guī)模的工廠中斷來進行升級。6工業(yè)專網(wǎng)和5G的機會在IIoT領(lǐng)域，專網(wǎng)(現(xiàn)在是LTE，以后是5G)是目前主要由CSP和網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商驅(qū)動的主要趨勢。從CSP和供應(yīng)商的角度來看，一些主要發(fā)展動力包括如下。（1）專網(wǎng)提供了一種非常適合工業(yè)環(huán)境的解決方案，可以將網(wǎng)絡(luò)控制和管理以及數(shù)據(jù)安全和治理交到企業(yè)自己手中。（2）5G的機會與工業(yè)部門的專網(wǎng)機遇緊密相連（盡管5G尚未完全標準化）。5G的一些特性，特別是5GURLLC，使其非常適合支持極低延遲的工業(yè)企業(yè)應(yīng)用程序，如自動導(dǎo)引車(AGV)。（3）由于擔(dān)心消費者市場上的5G需求不足以證明5G資本支出的合理性，服務(wù)提供商和供應(yīng)商也非常積極地在工業(yè)領(lǐng)域?qū)ふ?G的機會。從生態(tài)的角度來看，一些主要發(fā)展動力包括如下。（1）頻譜正在分散化。這方面主要包括CBRS、MulteFire和德國5G區(qū)域頻譜。不過，我們在芬蘭、法國、巴西、日本和澳大利亞等許多國家都可以觀察到這一趨勢。（2）諸如5GACIA等舉措正在出現(xiàn)，旨在確保面向IIoT的5G能夠滿足工業(yè)最終用戶的實際需求。（3）博世和西門子等工業(yè)技術(shù)公司對5G的興趣日益濃厚，他們希望與長期工業(yè)客戶保持聯(lián)系，也希望找到新的機會，幫助客戶利用數(shù)據(jù)，打造更具前瞻性的商業(yè)運營模式。7IIoT生態(tài)價值鏈7.1技術(shù)變革正在塑造IIoT價值鏈IIoT價值鏈與該領(lǐng)域的數(shù)字化進程緊密關(guān)聯(lián)。連接成為工業(yè)技術(shù)的重要組成部分。隨著邊緣計算或AI等新技術(shù)成為通過物聯(lián)網(wǎng)解決方案提供價值的重要元素，IT也變得越來越重要。這種向數(shù)據(jù)驅(qū)動型工業(yè)技術(shù)的轉(zhuǎn)變對專業(yè)技能提出了額外的要求，特別是在網(wǎng)絡(luò)安全和IIoT平臺等新領(lǐng)域。這種額外的復(fù)雜性意味著沒有公司能夠真正獨立地提供端到端IIoT解決方案。與此同時，工業(yè)環(huán)境中現(xiàn)有的“Brownfield”技術(shù)意味著沒有顛覆式創(chuàng)新型參與者能夠孤立地提供解決方案。因此，合作至關(guān)重要。此外，終端的長生命周期、在不干擾生產(chǎn)的情況下進行創(chuàng)新的需求以及傳統(tǒng)的思維方式意味著沒有任何創(chuàng)新解決方案能夠憑一己之力顛覆市場，工業(yè)環(huán)境是關(guān)鍵。從CSP或基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商的角度來看，最好的場景是CSP向工業(yè)企業(yè)銷售專有和混合網(wǎng)絡(luò)解決方案，對其進行管理并提供增值服務(wù)（如MEC和分析）、應(yīng)用程序（如AGV），甚至是全面的系統(tǒng)集成。另一種情況是CSP管理網(wǎng)絡(luò)或者僅將頻譜出租給企業(yè)或其技術(shù)伙伴，除此以外并沒有開展其它與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的業(yè)務(wù)。這可能很快惡化為最壞的情況，由于頻譜許可的發(fā)展(如共享、區(qū)域頻譜或未授權(quán)頻譜)可能會減少其獨特資產(chǎn)擁有的機會，CSP有可能被排除在IIoT市場之外。為了實現(xiàn)最好的場景，CSP必須發(fā)展垂直領(lǐng)域知識和以用例為中心的戰(zhàn)略，以便有效地利用工廠外連接作為自己真正的差異化優(yōu)勢。雖然我們不清楚它們是否能夠有效地實現(xiàn)工廠車間聯(lián)網(wǎng)，但有一點毫無疑問，即它們能夠以低帶寬和高帶寬技術(shù)支持廣域連接。在IIoT領(lǐng)域，CSP的優(yōu)勢在于創(chuàng)建一個智慧工廠（智慧供應(yīng)鏈場景）。CSP在市場上的成功取決于5G是否能夠成功超越連接技術(shù)的范疇，以及他們是否有能力投入足夠多的時間和資源來適應(yīng)垂直市場的需求。這包括構(gòu)建內(nèi)部專長、產(chǎn)品團隊和具有深入行業(yè)經(jīng)驗以及專業(yè)知識的銷售團隊。一些CSP已經(jīng)與領(lǐng)先的工業(yè)技術(shù)供應(yīng)商建立了聯(lián)系，不過在合作方面還有很多工作要做?；锇殛P(guān)系示例包括如下。（1）OrangeBusinessServices和德國電信與西門子建立了合作關(guān)系。在OrangeBusinessServices的案例中，合作關(guān)系包括兩家公司共同銷售各自的產(chǎn)品，以及OrangeBusinessServices只向西門子提供產(chǎn)品，然后西門子再將產(chǎn)品推向市場。（2）此外還有沃達豐和Elisa，他們各自的創(chuàng)新平臺和智慧工廠解決方案基于PTCThingWorx。CSP不會聚焦OT或自動化過程，因為這不是他們的強項。在該領(lǐng)域支持顛覆式創(chuàng)新的最佳方式是與現(xiàn)有的市場領(lǐng)導(dǎo)者合作。8IIoT市場上的主要顛覆性創(chuàng)新技術(shù)5G、AI、AR和邊緣計算等新技術(shù)將影響IIoT價值鏈以及工業(yè)領(lǐng)域的解決方案部署環(huán)境。如果我們將供應(yīng)鏈、制造車間和交付產(chǎn)品視為工業(yè)部門的3個主要價值和活動領(lǐng)域，這3個領(lǐng)域都將受到新技術(shù)和IIoT的影響。TSN和OPCUA等技術(shù)將主要影響工廠內(nèi)部，而ML/AI或數(shù)字孿生等其它技術(shù)將對工業(yè)產(chǎn)生更廣泛的影響。5G也將影響這3個領(lǐng)域，盡管它在工廠內(nèi)部的相關(guān)性還有待證明。8.1IIoT環(huán)境中的連接技術(shù)工業(yè)環(huán)境中存在不同的連接網(wǎng)絡(luò)層。第一層是生產(chǎn)車間，包括機器和傳感器。該領(lǐng)域主要由有線連接主導(dǎo)，形式表現(xiàn)為現(xiàn)場總線或以太網(wǎng)。無線技術(shù)只是其中的一小部分，包括WirelessHart等技術(shù)。在這一層之上是SCADA系統(tǒng)，然后是MES，再然后是ERP，它們組成了所謂的“工業(yè)自動化金字塔”。5G5G可以支持高達20Gbit/s的速度、大量的終端和低至1ms的可靠性，因此在可靠性、延遲、帶寬和可預(yù)測性方面可與現(xiàn)有的有線連接選項競爭。此外，與廣泛的布線工作相比，5G可以帶來移動性，而且可以降低成本。然而，5G仍是一項未完成的技術(shù)。目前R16已經(jīng)凍結(jié)，而R17將于2021年完成。它們都增添了必要的升級，目的是為了充分發(fā)揮5G的潛力。R16將是5G超可靠低延遲(5GURLLC)和IIoT5G實現(xiàn)標準化的關(guān)鍵一步，使具有極低延遲需求的服務(wù)（如機器人自動化、未授權(quán)頻譜5G專網(wǎng)和5G定位）成為可能。市場不會在一夜之間發(fā)生變化，因為終端和芯片組在標準化之后至少還需要2～3年時間才能達到顯著的規(guī)模。5GforTSN現(xiàn)在似乎被推到了R17。在此之前，5GURLLC將是一個很好的“一次性”技術(shù)，但無法為整個工廠賦能。此外，5G可以支持eMBB、mMTC和URLLC，但這些無法同時進行。舉例來說，并不是所有的5G頻譜都同樣適合交付延遲為1ms的URLLC，并且將需要大量的邊緣計算來實現(xiàn)這一點。支持5GURLLC將影響5G的頻譜效率，影響其它一些5G功能。例如一個5G小區(qū)支持的5GURLLC連接數(shù)將低于100（而不是數(shù)以千計）。Wi-Fi6Wi-Fi6將在IIoT中發(fā)揮作用，華為企業(yè)部或思科等公司將支持這項技術(shù)。由于可靠性、覆蓋和切換等問題，上一版Wi-Fi在工業(yè)領(lǐng)域舉步維艱，但Wi-Fi6在以下方面要優(yōu)于上一版本W(wǎng)i-Fi5(802.11ac)。（1）更高的速度:鑒于更高的數(shù)據(jù)編碼效率，Wi-Fi6具有更高的吞吐量。預(yù)計Wi-Fi6的最高速度約為10Gbit/s，幾乎是Wi-Fi5速度（3.5Gbit/s）的3倍。（2）改進的多用戶、多輸出通信(MUMIMO):Wi-Fi6支持無線接入點同時與多個用戶通信(下行)，并支持多個用戶同時傳輸數(shù)據(jù)(上行)。（3）提升能源效率：Wi-Fi6使用目標喚醒時間(TWT)技術(shù)。它支持終端與路由器通信并統(tǒng)一調(diào)度無線終端休眠以及傳輸或接收數(shù)據(jù)的時間。（4）在擁擠地區(qū)達到更好的性能:Wi-Fi6使用正交頻分多址(OFDMA)技術(shù)，能夠同時處理多個聯(lián)網(wǎng)終端，并有效利用可用頻譜。（5）增強的安全性:Wi-Fi6接入點將配備Wi-Fi聯(lián)盟最新發(fā)布的WPA3無線安全標準。OPCUAOPCUA是一個來自O(shè)PCFoundation、獨立于平臺的標準，旨在促進開放連接，各種系統(tǒng)和終端可以通過各種類型的網(wǎng)絡(luò)在客戶端和服務(wù)器之間發(fā)送消息來進行通信。它基于分層架構(gòu)，執(zhí)行TCP/IP通信協(xié)議，并支持兩個協(xié)議。這兩個協(xié)議是二進制協(xié)議:一個是支持通過防火墻輕松啟用的協(xié)議,另一個是使用標準HTTP/HTTPS端口的Web服務(wù)協(xié)議。OPCUA是OPCClassic協(xié)議的替代協(xié)議，后者最初基于分布式組件對象模型(DCOM)開發(fā)，因此僅限于Windows。OPC存在的其它問題包括安全性、費用、效率低、數(shù)據(jù)移動和維護困難。OPCUA的不同之處在于，它是一種可在各種操作系統(tǒng)上使用的互操作技術(shù)，支持更多的終端啟用OPCUA。它提供了一種開放和可靠的機制，有助于企業(yè)系統(tǒng)與不同控件、監(jiān)控終端和傳感器（與真實世界的數(shù)據(jù)進行交互）之間的數(shù)據(jù)傳輸。TSNTSN是一組IEEE802Ethernet子標準，由IEEETSN工作組定義，可實現(xiàn)確定性的實時通信。TSN技術(shù)通過面向?qū)崟r應(yīng)用程序的時間調(diào)度來保證交付，并最大程度地減少抖動。TSN確保信息可以在固定、可預(yù)測的時間內(nèi)從A點傳輸?shù)紹點。可預(yù)測性可以提高效率。8.2IIoT環(huán)境中的應(yīng)用程序和邊緣計算數(shù)字孿生數(shù)字孿生是一種數(shù)字表示形式，它提供了終端或生態(tài)在整個生命周期中運作和生存的要素和動態(tài)。數(shù)字孿生將傳感器數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)和軟件分析結(jié)合起來，然后在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建空間圖。這些空間圖提供了一個數(shù)字仿真模型，并與它們的物理對應(yīng)物一起實時更新。制造業(yè)中的機器、系統(tǒng)，甚至整個工廠都可以通過數(shù)字孿生進行建模。數(shù)字孿生不斷從多個來源進行學(xué)習(xí)和更新，從而表現(xiàn)其近實時的狀態(tài)、工作環(huán)境或位置。它還將過去機器運行的歷史數(shù)據(jù)集成到數(shù)字模型中。數(shù)字孿生有助于以安全和經(jīng)濟的方式模擬機床功能，還有助于識別物理工具或基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)問題的根本原因。如果物理機床出現(xiàn)故障，工程師可以評估數(shù)字孿生虛擬機的數(shù)字蹤跡來進行診斷和預(yù)測。與數(shù)字孿生一樣，數(shù)字主線也在工業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。例如PTC對數(shù)字主線的定義是統(tǒng)一相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集，目的是發(fā)現(xiàn)洞察，并將其視為構(gòu)建數(shù)字孿生的先決條件。數(shù)字主線在整個企業(yè)中創(chuàng)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。數(shù)據(jù)集由上游和下游數(shù)據(jù)支持。較常見的數(shù)據(jù)集包括CAD數(shù)據(jù)、產(chǎn)品生命周期管理、IIoT、ERP、CRM、MES和BOM等。相反，數(shù)字孿生是物理對等物的虛擬表示，它可能是一個機器甚至是一個過程。其目的是了解原始物理對象的表現(xiàn)(如反應(yīng))。應(yīng)該從不同的角度采用數(shù)字孿生：從產(chǎn)品的角度著眼于運轉(zhuǎn)中的產(chǎn)品特性；從制造和運營的角度著眼于制造過程中的所有洞察；最后從客戶體驗的角度出發(fā)，著眼于最終客戶如何使用產(chǎn)品，并針對未來的設(shè)計和創(chuàng)新提供深入的洞察。人工智能、機器學(xué)習(xí)和邊緣理解數(shù)據(jù)并在此基礎(chǔ)上采取行動是物聯(lián)網(wǎng)的一個主要商機。AI是一個廣泛的技術(shù)領(lǐng)域,可以粗略地定義為用機器模擬人類智能和經(jīng)驗。物聯(lián)網(wǎng)終端和解決方案可以為AI算法提供關(guān)鍵的輸入來源和訓(xùn)練數(shù)據(jù),反過來，AI功能又可以對它們進行操作和控制。在AI領(lǐng)域中，機器學(xué)習(xí)是一種無需明確編程就能自動通過經(jīng)驗學(xué)習(xí)并改進的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)