物联网的发展给工业会带来哪些福利

工业数据工程师
哈佛商业评论曾经将数据工程师称为21世纪最性感的工作目前，数据工程师岗位在电子商务和消费等领域需求增长非常强烈因为这些行业也进入了世界工业物联网的系统工业数据科学家的工作任务是提取和分析数据，并应用这些数据发现产品的问题以便对产品的进一步改进工业数据科学家除了需要拥有了解生产流程和IT系统等基础能力外，还需要拥有强大的分析判断能力，能够凭借手中的数据做出合理的判断
机器人协调员
半智能智能，甚至人形机器人开始进入工厂或者写字楼随着机器人的应用越来越普及，机器人协调员的岗位需求也会越来越大，机器人协调员的工作职责是监督和处理车间的机器人故障日常工作是对机器人进行常规的维护，若有紧急情况则需配合其他专家一起解决问题而在机器人的维修期间，协调员需要代替机器人进行工作以保持工厂的正常运营，减少生产停机时间制造商可对现有的机器 *** 作人员进行培训，使他们达到机器协调员的技能标准，以减少对新员工的需求
IT/IoT解决方案架构师
制造企业的IT系统将变得更为复杂和重要为了管理越来越多的机器或者其他的实时连接产品，需要解决方案架构师设计一个稳定可靠的整体智能系统解决方案架构师需要参与到研发生产销售等整体的业务映射中去，IT/IoT解决方案架构师将与其他架构师一起努力，集成不同的技术平台和人，以便使整体解决方案更加完善IT/IoT解决方案架构师还需要负责端到端应用程序设计，比如远程 *** 作系统预测性维护系统增强现实等辅助 *** 作系统与工业数据工程师一样，IT/IoT解决方案架构师拥有广泛的技能，包括业务知识和相关经验与数据管理应用程序和技术技能
工业计算机工程师/程序员
IT/IoT解决方案的执行需要工业计算机工程师/程序员对于物联网领域的工业计算机工程师来说，有三种编程技能是必要的首先，程序员应该有一些主要通用语言(如Javac++Python)的经验；其次，他们应该能够使用特定的应用程序：如Matlab和Simulink工业模拟或通用数据分析R编程；最后，也是最重要，他们需要有一个硬件组件工业编程环境机器人和智能设备需要编程，它需要一个组合的编程语言，如C语言硬件描述语言(VHDL)，库卡的KRL等专有语言此外，云计算也会越来越多的应用于工业产品，这就需要工业计算机工程师掌握由云架构组件所带来的新编程模式：例如越来越关注分层服务，以及新的协议和轻量级编程语言如nodejs
用户界面(UI)/用户体验设计师(UX)
随着物联网的发展，工业用户界面(UI)和用户体验(UX)设计师的工作岗位需求正在扩大从平板电脑与手机的制造仪器板，到机器接口与机器人互动增强现实应用程序的 *** 作和维护售后服务工业产品的设计这些众多的应用场景都会增加产业工业用户界面设计师(UI)的需求用户体验设计师的(UX)主要职责是确保产品生产设计的逻辑与流程畅通，更符合消费者的需求UI设计人员还需要负责设计人机交互界面，并确保该人机交互界面是由UX根据用户体验所定制出来的这两个工作职能在工业环境中越来越变得越来越重要而工业软件架构设计的基本知识和最新的编程方式是任何一个工业UI/UX的设计师所必须掌握的技能
这五大工业物联网工作都与IT相关，并且一些工作主要是直接面向消费者的行业(如UI/UX的设计师)工业网络给制造业带来了互联网思维，除了上述五大工作对IT人才的需求急剧增加外，还有很多其他之前很少或者根本没有IT元素的岗位也会增加对IT方面的人才需求比如说，机器 *** 作员，之前的工作内容就是推按钮与拉杠杆之类体力技术活，今后就需要他们掌握 *** 作互动触摸屏与数字接口以 *** 控机器这对我们而言将意味着什么？
1如果你决定你将从事工业或制造业，你应该考虑从事这些五大工业物联网的工作之一
2如果你从事的是之前的传统工作，但是想往物联网工作转型，你可以选择以上领域进行再次培训(例如可以通过在线课程便是其中的一种途径)
3如果你是一位工业企业的高管，你应该制定出一些策略来培训你的员工以使他们获得这些额外的技能
物联网时代，对于就业市场的改变，我们看到的不仅是很多从事传统工作的从业人员向IT相关工作的转移，我们还需要注意到新增的就业岗位所要求的职业技能水平要明显高于现有的水平正如天下无贼里面黎叔的经典台词二十一世纪最珍贵的是人才一样，面临物联网的转型，无论是企业还是个人都要积极的改变

工业物联网案例比较多：1、物联网传感技术检测水环境；2、无线数传在桥梁检测中传感器信号的采集方案；3、物联网在工业现场远程采集、控制应用案例；4、E820-DTU工业现场无线变送应用；5、非接触式经济之无人零售方案等等。

1 GE
Predix是第一个被认为是世界上最大的工业互联网平台，但推广不尽人意。
2西门子
2019年西门子一直在推动其MindSphere，在国内进行了多次的产品推广会，希望超越GE Digital的Predix。西门子是一家庞大的跨国公司，只需将其自己的设备连接到MindSphere，即可使其成为世界上最大的IIoT网络。
3施耐德电气（WonderWare）
施耐德电气主要提供能源管理系统和工业自动化解决方案，两者都非常适合IIoT网络。借助像施耐德电气的WonderWare这样的IIoT网络，可以对所有电机和机器人以及诸如此类的东西进行集中监控和管理。未来，只有一个人坐在控制室中的计算机上，可以直接访问故障机器并查看传感器参数，并且机器知道如何解决。
4 SAP

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

一、加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

二、设备故障分析及预测

在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。

如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业40的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。

因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：

1、故障超前预警，减少设备停机时间；

2、分析结果实时推送，减少人工成本；

3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。

三、工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。

首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

四、产品销售预测与需求管理

近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。

五、工业供应链的分析与优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

六、生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的 历史 数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现 历史 预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。

七、生产质量分析与预测

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。

生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。

2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。

3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。

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工业物联网云平台推荐是一个基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术的智能制造平台，它集数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、决策支持等功能于一体，可以实现设备的远程监控、预测性维护、异常检测以及生产调度、设备管理等工业应用。

工业物联网云平台推荐的主要特点包括以下几个方面：

一、开放性

工业物联网云平台是一个开放的平台，它采用标准化的接口和协议，与各种硬件设备、传感器、机器人等工业设备实现无缝对接，与各种软件系统、应用服务实现互联互通。同时，平台还提供了丰富的API，方便开发者和企业自主开发和集成精细化的应用。

二、可扩展性

工业物联网云平台是一个高度可扩展的平台，它可以支撑海量设备数据的采集、存储、处理、分析和应用，能够灵活地满足用户的不同需求。此外，平台还提供了多样化的工具、算法和应用组件，方便用户根据实际情况进行定制化。

三、协作性

工业物联网云平台是一个强调协作的平台，它鼓励企业之间、企业和研究机构之间、企业和政府之间等多种形式的合作，共同推动工业物联网技术的创新和应用。平台还提供了多种合作机制和服务，包括共享设备、协同工作、技术支持、数据交换等，为用户提供全方位的支持。

四、安全性

工业物联网云平台推荐是一个高度安全的平台，它采用了多种安全技术和加密方案，保障用户数据的机密性、完整性和可用性。平台还提供了完善的权限管理和安全审计机制，有效防范各类网络攻击。

工业物联网云平台推荐，上海力控科技ThingNet物联网云平台是基于以往的物联网产品，以及目前市场上的各种云平台优点，精心打造的一款实现设备上云的多功能产品，该物联网云平台面向设备而使用，例如大型的空调机组、空压机、泵等等设备的上云，云平台提供从设备接入、运行监控、设备资产管理、工业数据预知分析等一站式SaaS服务，使用对象可以为设备厂家、设备运维厂家、以及相关设备管理型公司等。

说起智能工厂，人们总是将其与无人化工厂相联系，其实智能工厂并不一定是“黑灯工厂”，或者说，智能工厂也不应该仅仅是“黑灯工厂”。对于现在大部分存量工厂而言，如何变成智能工厂，其实就是要弄清楚对于存量工厂而言，其痛点是什么；或者说，什么方式可以帮助其智能化转型，并为其所用。在 科技 进化到一定阶段之前，存量工厂如何智能化？

那么，在探讨存量工厂智能化转型之前，我们首先要知道几个概念：物联网是什么？工业互联网又是什么？

简单来说，工业互联网由工业物联网和产业互联网组成。

工业物联网是物联网（IoT）在工业场景的应用，可以打通工业“人机物法环测”六大要素。

产业互联网使产业链上下游互联互通。

工业互联网+云计算+大数据处理+人工智能，构成针对工业的综合性技术。

对于单体工厂来说，IoT是变成智能工厂的第一步，只有迈出了这第一步，才能实现数字化、智能化。

阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司（简称“ALSI”）为制造业提供多元化智能工厂规划方案。其中，ALSI大连IoT解决方案主要根据制造现场实际情况，完成“人机物法环测”六要素有效数据的自动采集与上传，并进行数据分析与管理。

总体来说，ALSI大连IoT解决方案有五大特点：

1适用范围广。无论是由专用设备组成的产线，还是通用设备，都可以采用。

2具有强大的兼容性。无论一条产线上有多少种不同品牌、型号的设备，都可以统一入网进行全自动数据采集。

3接口完全开放，可与各种管理软件无缝衔接。如MES、PLM、WMS，都可调用ALSI的IoT解决方案采集的数据，也可以通过ALSI直接定制智能产线控制系统，实现现场管理的智能化转型。

4传感器技术先进。ASLI大连的集团公司ALPSALPINE，是世界知名的传感器研发生产企业，品质卓越，技术领先。“稳定”、“安全”是它的特点；“精准”、“可靠”是客户对它的评价。ALSI大连在IoT解决方案中根据应用场景需求选用最适合的传感器，完成向智能工厂转型的坚不可摧“基建”工作。

5成本相对较低、实施难度小。以生产设备智能管理为例，其成本仅为PLC的1/3，加装数采设备时不用停产，而且数采设备可以随时更换，或用于其它设备或产线，自由、方便、灵活。

对于存量工厂而言，一味地追求智能工厂建设不科学，而直接转变为“黑灯工厂”更是不现实的事情，在一定的 历史 时期，我们要考虑智能工厂的目的是什么，或者说，对于存量工厂来说，什么才是“智能工厂”，那一定是落地的、切实可行、将影响降到最小的解决方案，才是其智能化的切入点。

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工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。
工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。
“工业互联网”（Industrial Internet）——开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来，属于泛互联网的目录分类。它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。
“工业互联网”的概念最早由通用电气于2012年提出，随后美国五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，将这一概念大力推广开来。除了通用电气这样的制造业巨头，加入该联盟的还有IBM、思科、英特尔和AT&T等IT企业。

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