分类：行业新闻

很长一段时间以来，我们从未以全球可持续发展的名义要求建筑行业做这么多事情。而如今，无论是巴黎协议、欧洲绿色协议，还是地方和区域法规，设施管理人员都被要求大幅减少这些建筑物的碳足迹。

至于原因，应该不足为奇。

建筑物使用全球约40%的资源、25%的全球水资源、40%的全球能源，并且它们排放的温室气体排放量约为1/3。因此，我们看到建筑物设施经理在优化可持续实践方面面临越来越大的压力。

根据世界绿色建筑委员会的一份报告，到2050年，全球每座建筑都需要实现净零碳排放，以将全球变暖控制在2°C以下。尽管新建筑的设计目的是减少温室气体排放，但这并不一定意味着新建筑才是解决方案。

一份关于该主题的报告表明，一座比普通建筑效率高30%的全新“绿色”建筑需要10到80年的时间才能克服建筑带来的破坏性碳足迹影响。

似乎更好的方法是找到一种方法来改造现有建筑，使其变得更具可持续性。幸运的是，物联网技术可以提供解决方案。

物联网如何发挥重要作用

无线传感器技术的进步现在使设施管理人员能够快速、轻松且经济高效地将旧建筑改造为智能、可持续的建筑。

以下是物联网技术可以帮助实现建筑可持续性目标的一些方式。

• 减少清洁浪费-清洁人员可以根据入住率和数据驱动的需求优化他们的服务和时间表。这减少了时间、能源和清洁用品的浪费，这些物品通常装在塑料容器中并且难以回收。

• 远程监控-许多合规问题在设施管理中造成了大量浪费。通过常规的全系统冲洗，每年会浪费数千加仑的水来预防军团菌。通过远程监控，建筑管理人员可以看到水何时流过管道的各个部分，以及在什么温度下流动，从而可以对低使用率区域采取有针对性的行动，而不是一揽子方法。

• 能源效率-对温度、入住率、打开的门窗、建筑使用和水资源浪费的全面可见性可以快速优化能源使用。细微的行为和操作变化使建筑物更具可持续性。

• 占用监控-雇主和办公室经理可以了解员工的工作方式，以准确衡量和分配空间容量。这通常会导致缩小规模和更好的空间分配，从而可以将办公室的碳足迹减少30%。

让现有建筑更具可持续性的想法不再遥不可及。无线物联网传感器的进步现在使各地的设施管理人员能够快速轻松地减少水、能源和资源消耗。这与此处讨论的其他措施一起，将大大有助于帮助我们的社区减少碳足迹并实现我们的排放目标。

增强现实（AR）基于传感器和机器学习技术，对外部环境及物体进行扫描及信息探测学习，并且在现实环境叠加情景信息，满足用户所需。这种增强现实可以通过多种方式帮助用户，使他们能够更好地与当前环境互动，并以此做出决策和行动。

不同于虚拟现实技术（VR），AR会感知到现实世界并与现实世界进行交互。这意味着在AR会“增强”对于现实世界的视角，于数字和现实世界之间搭建桥梁，大大丰富了人对现实世界信息的获取、处理和交互的能力。

以前，许多AR应用都处于消费领域，例如曾在一夜之间席卷全球，风靡世界的精灵宝可梦AR游戏。如今，AR技术正在越来越多地应用于工业环境中，例如，设计、装配和培训等典型应用场景。

在VR Intelligence整理的 2020 XR Industry Insight 报告中就指出，接受调查的AR公司中有65% 表示他们致力于工业应用，而只有37%致力于消费产品和软件。由此可见，AR在工业领域的应用已被广为看好。

工业技术如何变革制造业

AR技术可实现对工业产品的优化产品设计，通过虚拟装配避免或减少实体模型的制作，缩短开发周期，降低成本。同时通过建设数字工厂，直观地展示工厂、生产线、产品虚拟样品以及整个生产过程。

工业设计，通过将AR技术集成到设计开发阶段，可以避免传统设计方法引起的繁琐，增强与客户的互动，使得产品设计更加符合客户需求。

装配制造，通过AR技术，工程师可以直观了解装配设备的内部结构信息以及某个部件的3D图形，并对其进行操作调整，从而实现准确快速的装配生产。还可以将安装指导手册和质量要求显示在AR眼镜上，从而量缩短工程师的装配培训时间。

质量检验，借助AR技术，可以为质量控制提供交互式平台，从而实时查看显示的产品尺寸精度、公差和表面光洁度等详细信息，方便质检人员轻松执行复杂任务，提升产品质量检验的效果。

设备维修，借助AR技术辅助维护和维修工作，工程师可以在智能手机、平板电脑甚至AR眼镜上查看设备的运行状态，通过交互式可视化操作，完成相应的维修工作。

员工培训，相较于传统培训或者监督式的培训方法，AR技术可以使培训方式更加具有互动性，实现远程培训，还可以确保培训期间员工的人身安全。

工业应用纷纷落地

近年来，AR技术频频在工业领域开花结果。根据场景的差异而有着不同的要求。有的追求效率，有的追求安全，也有为了降低成本。针对工业领域中不同应用场景都有相应的应用。

例如，DHL 利用 Google Glass 来提升仓库拣货的准确性、生产力和效率。经过 2015 年的成功试点应用，如今AR 眼镜已经成为 DHL 全球仓库作业的标配，将生产力平均提高了 15%。蒂森克虏伯利用微软 HoloLens 的 AR 功能来为现场技术人员提供电梯维修流程指导。技术人员还可以利用前置摄像头与远程技术专家进行视频通话。

使用AR技术，用户甚至不需要头戴式视图器，通过智能手机和平板电脑进行部署。毕竟头戴式视图器价格还是非常昂贵，但大多数人都拥有移动设备。

根据油管上的一段视频显示，俄罗斯苏-57战机的生产线上，工人们使用AR技术来协助组装飞机。在这个场景中，AR利用附着在苏-57各个主要组件上的二维码来工作的，技术人员扫描这些二维码，调用相应的AR算法，将各种子组件和部件的数字生成图像叠加起来，向工人展示不同部件的去向。

不过看了一圈下来也发现，目前VR更多的还是适用于设计、培训、展示类业务场景。例如我们在参加展会的时候，经常能看到一些企业用AR技术展示某设备的内部构造。除此之外，对于诸如煤矿、电力、石化等行业有硬需求，但是对于企业利润较低，对新技术投入比较谨慎的企业来说，这项技术的推广还有待提高。所以VR在工业领域内的落地面临着业务需求和商业模式的问题，市场仍需要进一步推广。

这么好用的AR技术，落地困境是什么？

AR在未来的制造运营中能够发挥至关重要的作用，但其采用速度与使用它的产品和流程的复杂性成正比。

AR的关键是如何通过在虚拟环境里重构现实世界的物体已实现“现实-虚拟”交互，也就是说需要使用真实世界的数据来构建。虽然我们也发现很多公司都在使用AR和VR ，但是在许多情况下，它仅仅只是一个新技术的尝试，如果要大规模的商业化落地，还差太多。

谈及AR落地不够普及，很多用户都会觉得是因为AR眼镜等一类设备的原因，例如重量不轻、续航不久、运算不快，造成AR在工业领域内不能大面积落地的原因。但上文的案例，从另一个角度来看，也表明了AR技术的应用不是一定要选择眼镜或者各类头戴设备。

在与某AR解决方案供应商交流中，对方也表示很多工业企业在在常规运营中仍然难以使用增强现实技术，除去眼镜等硬件设备体验感不好等原因，更主要的原因是许多增强现实系统的准备工作复杂而费力。

该供应商表示：传统的数据或模型资源并不能直接应用于AR 场景，如果需要对客户设备进行全方位建模并细化信息，工作量非常大。而工业企业往往又缺乏拥有专业3D模型制作编辑的工作人员，因此无论是 AR 模型的制作还是编辑调整都十分困难。

AR技术在与制造业整合过程中会碰到很多的模型，需要处理各种CAD文件，这与传统在游戏界的模型、格式、知识转换都不一样。同时，那些复杂的设备模型需要准确和高度详细的数据描述。一些复杂的AR应用还需挖掘来自企业业务系统或外部数据源的数据流，并将其整合到内容中。

但我们都知道工业中很多设备都是有知识产权的，设备模型不能随便对外，其次是相关数据。在制造业中采用AR的限制因素不仅与可视化技术等因素有关，同时还受到了数据的限制。数据的可视化是数字化运维管理的前提，然而传统的三维模型、图纸以及工艺文档等多元异构历史数据并不能直接用于 AR 可视化应用。

针对于当下这种应用困境，小编注意到已经有国内外企业出具了相关解决办法。例如，国外的PTC公司推出的Vuforia可以将各类三维CAD模型直接转化为AR内容在手机、平板、AR眼镜等设备上进行查看和操控。国内企业ALVA Systems 也推出了ALVA Editor AR内容创建平台，可以帮助用户利用现有资源实现设备“AR化”，帮助他们直接移植导入。

借助于类似的手段，让即使不具备AR技术开发能力的企业用户，无需成为 IT 或 AR 专业人员即可专注于相应工作，简化AR应用开发流程，透过简单操作就能帮助设计好的3D绘图模型实现AR效果。

在“十四五”规划纲要中，小编也注意到已经明确将云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实产业列为数字经济七大重点产业。其中，虚拟现实和增强现实产业被列为数字经济重点产业，具体就表现在：

推动三维图形生成，动态环境建模，实时动作捕捉快速渲染处理等技术创新，发展虚拟现实整机，感知交互、内容采集制作等设备和开发工具软件、行业解决方案。

相信在相关政策的推动下，AR技术的应用问题将进一步得到解决。

前景很美好，现实很骨感，AR技术在工业领域要规模化应用，仍有较长的一段路要走。面向未来发展，我们需要大量懂行业又懂平台的内容开发商、解决方案开发商，来降低使用混合现实的技术门槛，才能真正打开AR的行业应用空间。

数据是工业数字化转型的核心生产要素，但迈向数据应用之路需跨越六大难关：标准关、网络关、集成关、流通关、软件关、AI关。

第一关 —— 数据采集标准关

数据采集阶段各种各样的设备及协议缺乏统一的标准，各讲各的“方言”，要解决这一问题，工业设备、工业参数、协议之间要讲普通话——即工业协议的标准化。

采集阶段两个问题：一个是通讯协议标准化，再一个是面向对象标准的定义、内容的定义。

第二关 —— 网络

可以利用现代技术，打造除了5G以外的IP化的先进工业网络，实现工厂内、园区内网络的安全、网络的自动化，包括带宽、低时延、连接的确定性，提供一个高质量的数据通路。

第三关 —— 数据集成

网络通了，但是不同系统之间、云上和云下、内部和伙伴之间、IT与OT之间存在数据壁垒，数据无法自由地共享流通，打破数据集成、流通壁垒是工业数字化转型面临的迫切需求。

第四关 —— 数据流通

数据作为生产要素，只有流通起来，才能实现价值的最大化。但在企业应用中，往往因为数据安全、隐私保护等问题，使得数据无法在企业间流通。 蜂巢工厂2．0的迭代将综合考虑数据密级、数据权限、操作权限管控，数据处理更加安全可靠，可保证在数据不出域、可用不可见的前提下，实现了数据的流通，有效释放数据的价值。

第五关 —— 工业软件选择

工工业软件种类众多，很多企业都面临如何选择软件的问题，蜂巢工厂可为装备制造企业提供一站式数字化工厂集成解决方案，让用户不再为选择软件烦恼。

第六关 —— AI

AI是工业企业迈向智能化的关键技术，但目前工业企业因技术门槛高，人才缺乏，数据标注成本高等原因导致AI应用落地仍存在诸多挑战。 未来结合航天项目的推动，蜂巢工厂将有对应的AI应用场景落地，如OCR识别技术、三维坐标检测技术等的应用。

工控机，全称是工业控制计算机，工控机相对于传统的计算机，具有耐用，抗干扰，防磁，防尘等能力，并且性能优秀，非常适合工业现场设计，其种类多样，可以为其他行业提供可靠、嵌入、智能化的工业计算机，鉴于其优秀的性能，工控机在许多行业当中得到了广泛的应用，并且占据了十分重要的地位，本文就通过入手工控机的定义和作用，从而探讨工控机在新零售行业的哪方面得到了应用。

什么是工控机

工控机全称工业控制计算机，英文简称IPC，简单来说，就是与商业计算机相对立的应用于特殊场合的电脑，无非是I/O口数量，规格、环境适应能力等综合能力相较商业电脑都有大幅提升，能满足商业计算机所不能完成的任务。

工控机的特点有大体上有着下列几种，首先是可靠性，其具有在粉尘、烟雾、高/低温、潮湿、震动、腐蚀和快速诊断和可维护性，其MTTR（MeanTimetoRepair）一般为5min，MTTF10万小时以上，而普通PC的MTTF仅为10000～15000小时。接下来是实时性的特点，工业PC能够对工业生产过程进行实时在线监测与控制，对工作状况的变化给予快速响应，及时进行采集和输出调节，遇险自复位，保证系统的正常运行。然后是扩充性的特点，工业PC由于采用底板+CPU卡结构，因而具有很强的输入输出功能，最多可扩充20个板卡，能与工业现场的各种外设、板卡如与道控制器、视频监控系统、车辆检测仪等相连，以完成各种任务。最后是兼容性的特点，工控机能同时利用ISA与PCI及PICMG资源，并支持各种操作系统，多种语言汇编，多任务操作系统。

工控机在新零售行业中的应用

在零售行业当中，工控机便是新时代智能化的体现，我们不妨把他看做新零售智能硬件的功能，例如扫码开柜，刷脸付款等功能，便是通过工控机在幕后进行操控的，它通过和取货柜，电子结算等进行有机结合，从而在零售行业的具体销售当中完成联网，销售，结算等指令，且工控机的功能不止如此，它在零售行业的各个方面都有着详细的体现。

智能货架的建立

越来越多的零售运营商正在考虑智能货架，智能货架的作用是为了更好地了解客户的需求和行为，也就是，在工控机的作用下，当客户查看屏幕，进行销售交易之后，可以将消费者的有关信息加以记录，也就是说，通过工控机的作用，商店老板不必要像传统模式下那样，对顾客进行询问，而是直接可以确定顾客的性别，年龄，喜好，注意力时间和顾客的满意度，并且在顾客购买商品的过程当中，简化了流程，帮助零售者创建了交互式的购物体验，从而可以了解到广大顾客的需求是什么，进而采取相应的措施，提高客户的满意程度。

传统模式下，零售行业在应对顾客有一个最大的问题便是，面对繁多的商品，即便是销售者，也难以将所有的商品所处的位置以及库存加以一个详细的把握，但是通过智能货架，可以将所有商品的信息录入到计算机当中，通过工控机进行调控，想要购买商品的顾客直接通过智能货架，便可以获得自己想要的商品，大大地节省了所需的时间。

可以说，智能货架的建立，一改传统环境下的销售模式，而是建立起一个很难出现差错，且提供了服务质量和效率，使得顾客在购买商品的过程当中，体验更加的良好。

物流监测

工控机还有着对物流安全进行监测的作用，一般来说，利用工控机结合物联网当中的RFID技术，便可以通过RFID电子标签、读写器、EPC编码标，Savant网络等，对零售行业的应用环节有着极为重要的作用，可以进一步用于信息化跟踪与检测服务，并且能够对于物品进行实时地显示，以保证零售物流管理的透明程度，增加零售产品物流处理的效率与应用，实现零售行业在生产、运输、销售当中的全程监控，使得整个零售过程更加智能化、效率化。

通过工控机对零售行业的物流进行监测，零售商可以直接掌握商品的信息，其中有多少质量不符的，过期的，都能够加以一个详细的掌握，这一点尤其体现在生鲜零售食品领域当中，因为其质量不够导致的食物中毒案例一直以来也不在少数，商家传统模式下在收货之前难以对其进行第一时间的发觉，这就造成了很大的经济损失，而通过工控机之下，结合我们提到的RFID技术，工控机可以更好地使得这一环节透明直白，实行一个全程的监控，保证人们能够吃到健康的食品。

自动销售

工控机在零售行业的应用之中，可以进一步对于零售行业的环节进行控制，例如：扫码开柜、刷脸付款等应用，这些均是零售新智能的硬件功能的提升，这些新的应用已经被广泛的应用在无人货架、无人超市之中，并且在物流行业里也被应用在无人物流之中，这些功能的实现，是自动销售的实现。工控机的应用，为用户带来了新的体验，但是在这新的体验的同时，也为用户带来了陌生的感觉，这些新应用改变了人们的日常生活方式，例如一台普通的冰柜，通过系统的实现也可以完成联网、自动结算等各种智能化的应用，所以，对于工控机而言，用户们在使用的过程之中，更加在乎它的操作程度流畅度，性能稳定性，以及数据的传输和功能的延展。

自动销售可以说是新时代发展的必然趋势，零售行业在这个大潮流当中必然是首当其冲，自动销售的实现能够大大的节省人力物力的需求，作为一种新式的销售模式，自动销售在工控机的管控下，可以保证顺利且不容易出现差错的进行，且在一定程度上，提升了用户的购买体验，交易资金往来也是难以出现差错，杜绝了因找钱假钱造成的纠纷现象的存在。

数据中心托管的服务器需要全年不间断运行以向互联网用户提供服务，同时需要空调等辅助制冷设备实时供应冷能以维持其可靠运行，因此电能消耗量巨大。随着数据中心的大量建设，数据中心将面临日益增长的资源和电力需求，高能耗成为阻碍产业发展的主要问题之一。

数据中心能耗增长，IT设备与空调系统为主要能耗构成

数据中心是公认的高耗能行业，过去十年间，我国数据中心整体用电量以每年超过10%的速度递增，其耗电量在2020年突破2000亿千瓦时，约占全社会用电量的2.71%，2014-2020年，数据中心耗电量占比逐年升高。

数据中心的耗能部分主要包括IT设备、制冷系统、供配电系统、照明系统及其他设施(包括安防设备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等)。整体来看，由服务器、存储和网络通信设备等所构成的IT设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的45%。其中服务器系统约占50%，存储系统约占35%，网络通信设备约占15%。空调系统仍然是数据中心提高能源效率的重点环节，它所产生的功耗约占数据中心总功耗的40%。电源系统和照明系统分别占数据中心总耗电量的10%和5%。

数据中心供电以火电为主，产生大量大气污染物

当前中国的电力结构仍以燃煤发电为主，在数据中心供电结构中，火电占比超过70%，会产生大量的温室气体及其他污染物。根据《中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究》，2018年全国数据中心用电中火电量约为1171.81亿千瓦时。每1千瓦时火电造成的潜在环境影响包括0.04克烟尘、0.2克二氧化硫、0.19克氮氧化物。用电量分别乘以上述单位电量污染物排放量，即可得出整个数据中心行业对大气环境产生的主要污染物总量。

如果未来五年数据中心使用的市电中火电占比保持在2018年的水平，且数据中心行业不主动提高可再生能源的消费量，2023年新增用电量中火电量可能达到771亿千瓦时，将额外造成的大气污染排放量为烟尘3085吨，二氧化硫15426吨，氮氧化物14655吨。

PUE值仍存较大提升空间，PUE成为新建数据中心的重要制约因素

 

PUE(Power Usage Effectiveness)是衡量数据中心运行效率的指标，其越接近于1，代表数据中心对于电能的利用越有效率。2020年12月，《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》提出，大型、超大型数据中心运行电能利用效率降到1.3以下。

根据《全国数据中心应用发展指引(2020)》数据，目前国内在用超大型和大型数据中心PUE值分别为1.46和1.55，尚有较大的优化空间。

为了降低能耗及成本，很多企业将数据中心放在水电资源丰富的贵州、云南等省份，由此可见，中西部地区数据中心机架数量占比呈上升趋势。虽然低廉的电价可以让企业节省大笔用电费用，但相对于中东部地区，由于远离数据中心用户聚集之地，需要在光纤、基站等长距离传输设备的架设和维护上耗费较高的精力和成本，并未从根本上解决数据中心的能耗瓶颈。

 

过程工业中的数字化转型是数字化进程的一个子部分，也被视为第四次工业革命，即工业4.0。工业4.0的重点是，未来进行数字化改造的公司将越来越多，那些坚持过时商业模式的公司将慢慢被淘汰。在资本密集型行业，制造业资产消失的可能性较小，它更可能被一家已经完成数字化转型的公司收购，而这家被收购公司名称将消失。鉴于这一现实，本文介绍开启数字转型之旅需要了解的内容。

数字化转型在过程工业中的四个必要组件，按操作顺序依次是数据收集、数据整合、数据分析和工作流转换。

数据收集

设备测量成本从未降低过，如果没有数据，后果不堪设想，我们需要做出数据驱动的决策。一般来说，我们获得的数据比实际有效的数据多得多，过程行业有过程变量记录数据、仪表和阀门诊断数据、动设备健康数据、资产利用或OEE数据、环境报告数据、实验室分析数据、工单/维护数据、原料数据、产品质量数据、安全数据和市场价格/现货价格数据。这些通常存储在文件柜、工程师办公室、工作站以及不同地点的多台服务器。

数据整合

过程数据存储在历史数据系统中；实验室数据存储在LIMS中；工单和维护数据在CMMS中……如上所述，数据是在一个企业内的许多地方收集汇总的。如果能够将所有的数据都整合在一个存储位置呢？这就是数据湖的概念。

一旦数据进入数据湖中，所有经过授权的人员都能获到数据。在收集数据时，你不需要事先了解数据之间的关系。最终用户在使用数据时定义数据湖之间的关系。换言之，数据调控发生在退出数据湖之前，而不在进入数据湖时，这使得数据湖在处理大量数据时非常有效。另一个好处是数据湖有助于数据的进一步探索和挖掘。即使当前还不确定某些数据是否有用，只需将其存储在数据湖中，一旦系统需要调用这些数据时，它的价值就体现出来了。不是每个人都需要一个数据湖，一些用户可以随意浏览和收集多个地点的数据。没有海量数据需要处理、不关心访问海量数据的速度和效率的用户，不会看到数据湖的价值。当然，如果你能在Excel中解决数据分析问题，你也不需要数据湖。然而，当Excel的无法处理巨大的数据量时，那么你的企业确实需要更大的数据库和更好的分析工具。

数据分析

我们用来将原始数据转化为有用信息的所有工具、技术、方法和模型构成了分析工具箱。反复打磨数据，直到揭示所有秘密，分析是一个繁杂而迷人的过程，其目标包括发现问题、告知结论和支持决策。如果您曾经使用过条形图或趋势线，这些都是运用了简单而有效的可视化分析技术。您将数据结构化为多组数据，并将专业知识应用于原始数据，以使其更易于使用，并便于识别趋势或差异。由于潜在的关系对于条形图来说过于繁忙或复杂，我们开始使用其他分析工具。

当数据之间的关系已知时，我们把它建立在一个模型中，我们可以用这个模型进行预测。例如，我们知道理想气体定律PV=nRT与理想气体的性质和一些实际气体的模型有关。如果我们知道压力、体积、物质和量(nR)，但又想计算温度，我们可以应用理想气体定律模型，得到一些很好的温度预测。同样，如果我有动设备的振动和温度数据，我可以应用分析模型来确定设备的健康状况，因为我了解振动频率、温度偏差和潜在故障模式或磨损模式之间的关系。

如果你花了足够的时间建立有效的设备模型，你可以将其组合起来，并相对实时地在线运行，这意味着数字双胞胎技术已经逐步展开。数字双胞胎可以包括过程动力学模型或可靠性模型、能源和材料经济模型或所有这些模型的任意组合。

工作流转换

数字化转型为流程行业带来的最大收益可能是通过数据分析改变了工作流程。正是分析能力允许自动化流程重复执行原来由人工执行的任务，使工作人员能够专注于提升知识和技能空间，而不是仅仅重复执行已知的解决方案。

自动化工作流程的技术和产品已经存在了很长一段时间，然而，除了规模大、利润高的行业外，这些技术的成本对所有行业来说都是令人望而却步。因此，这些工作流程依然采用人工，即使它们十分适合采用自动化流程。借助艾默生Plantweb Optics Analysis等当今流行的分析工具，原来人工执行的操作可以轻松且经济高效地部署为自动化工作流程。此外，可靠性工程工作流可以在相同的环境中实现自动化、扩充或简化。

自动化工作流程的技术和产品已经存在了很长一段时间，然而，除了规模大、利润高的行业外，这些技术的成本对所有行业来说都是令人望而却步。因此，这些工作流程依然采用人工，即使它们十分适合采用自动化流程。借助艾默生Plantweb Optics Analysis等当今流行的分析工具，原来人工执行的操作可以轻松且经济高效地部署为自动化工作流程。此外，可靠性工程工作流可以在相同的环境中实现自动化、扩充或简化。

2011年，德国科学家首次提出了工业4.0，即第四次工业革命的概念，作为政府的战略。

优先考虑的是灵活的大规模生产，包括产品的敏捷定制，人、机器、设备和传感器的协调，信息透明度和在分散的制造点做出决策的能力。

推动工业4.0需要新的制造工艺、技术、培训和系统。工业物联网(IloT)在连接各个部分、实现分散流程和决策方面发挥着关键作用。

10年后的今天，企业在制造业自动化、智能和创新方面取得了长足的进步，这些在制造业的终端到终端工作流程中随处可见。

让我们来看一看。

工业物联网与数字孪生工程与产品设计

构思一个新产品，然后构建产品和测试它如何工作，是两码事。

通常情况下，工程部门发布产品设计，然后由独立的工程师团队根据产品的实际工作方式审查设计并要求产品更改。虽然这种迭代设计可以提高产品质量，但修改需要花费时间和金钱。

现在有了IIoT虚拟数字孪生，产品设计师可以执行假设虚拟表示来查看产品在各种场景中的表现。数字孪生程序是一个计算机程序，它注入关于一个物理对象或系统的真实的数据，然后输出该对象或系统将如何工作的预测或模拟。

数字孪生仿真改进和修改产品。由于数字双胞胎是产品模拟，使用它们可以消除在发现缺陷时在生产车间浪费的时间，而且修复成本更高。

物联网咨询公司StephensonStrategies的负责人W.DavidStephenson表示:“来自数字双胞胎的实时数据让设计师能够实时“看到”(产品)功能是如何被使用或忽视的，以及由于文件质量差而导致的误用模式。”通常，产品可以通过软件更新进行数字化更新，减少维护问题，提高客户满意度和忠诚度。

例如，特斯拉就通过无线软件更新来实现这一点。”

自动化，制造车间的实时可见性

工业4.0的一个中心前提是分散的制造。

从IT的角度来看，这意味着更多的计算在企业的边缘和中央数据中心之外远程运行。传感器、机器人、自动化和视频流等工业物联网技术促进了边缘制造。

在制造层面，重点是自动化制造过程，以及该过程的可见性，以提高效率和节约成本。特别是在重复性生产环境中，比如一盒早餐麦片或一卷纸巾被重复生产，工业物联网机器人通过忠实地重复执行相同的操作，没有可能导致错误的偏差，实现了自动化装配线。

这种自动化可以加快生产过程，降低生产成本，但需要注意的是，在必要时，人类必须能够进行干预。

这就是实时可见的作用所在。

机器人和其他自动化制造设备中内置的传感器会在特定工艺或设备发出可能发生故障的信号时发出警报。由于警报是在问题发生之前预测问题的，因此可以执行防止故障的先发制人维护。

传感器和视频流支持的工业物联网可见性发挥着关键作用，因为重复制造的平均停机成本估计为每小时6000美元。

生产工厂也配备了摄像头，从每个工厂的各个点进行视频传输。一个生产主管，如果他/她不在车间，可以通过他/她的智能手机观察可能有麻烦的生产过程，并立即做出反应。制造层的设备、产品和其他企业资产，以及在安全设备笼子中，也可以通过摄像头视讯连续监控，以达到安全目的。

“不仅仅是足够的离线分析,因为我们的目标是确定一个问题下游大大提前,这需要实时监控关键组件的事件信息,”埃文Guarnaccia说,SAS的SAS解决方案架构师”,它可能是一个小电机,当它有一个问题,将引发更大的故障，或者它可能是一个非常昂贵的组件。”

支持视频流的主动式IIoT

早期的工业物联网是围绕传感器、机器人和自动化建立的。随着更多的制造业在分散的工厂中进行，这些工业物联网技术将继续发挥关键作用。

接下来，我们可以期待看到更多的视频流，允许主管和经理观察他们无法亲自到场的工厂的实践，并对他们所看到的做出主动响应。

从早期来看，当制造工程师试图与他人就产品设计进行沟通时，他们会遇到挑战。如今，制造工程师可以通过视频流与远在半个地球之外的设计工程师交流。在实际操作中，制造工程可以向设计工程师实时展示产品的复杂性。

这促进了更及时和有效的产品修改，并增加了数字孪生的力量，这使设计和制造领域的工程师在单个芯片、螺栓、引擎或用户界面安装之前，可以虚拟地参观产品。

物联网（IoT）可以帮助自助式仓储运营商更智能地工作，同时获得对其业务的洞察力。了解哪些领域最有可能得到物联网的帮助，以及物联网如何增强您的运营。

物联网帮助自助仓储运营商更智能地工作，同时更好地控制其业务。物联网指的是任何连接互联网的“东西”网络，这些网络能够独立于人类进行交互。这些“东西”可以是任何事物，从Alexa驱动的虚拟助手到患者的心脏监测器植入物。

在自助仓储领域，物联网技术的应用似乎永无止境，并迅速为原本停滞不前的运营技术注入新的活力。让我们看看最有可能得到帮助的业务领域。 关注重点 物联网的主要卖点是数据的集中化和访问数据的灵活性。警报和通知可以自动发送给管理层，并可以通过系统的仪表板随时获取。通过主动识别需要维护或关注的区域，并将员工的整体意识提升到一个新的水平，有助于最大限度地降低运营成本。 关键受益者之一是现场安全。确保租户的财物安全是自助仓储的基本要求，而技术的进步已使该行业远远超出了这一要求。改进措施加强了租户和运营商的安全。以下是4个被物联网改进的关键方面： 门锁。通常，当客户租用一个单元时，他会用自己的物理锁将其锁住。如果该客户拖欠租金，管理人员会在其门上再加一把锁，拒绝其进入，直到付完租金为止。这一流程已经持续了几十年，如今，它是自助仓储应用物联网的完美例子。 自2018年以来，仓储运营商已经能够在设备上安装支持蓝牙的智能锁。它们可以轻松授予新租户访问权限，并为员工提供快速、方便的锁定选项。 这些装置获得了压倒性的好评，促使多家供应商向市场推出智能锁以及物联网服务和平台。这些综合系统提供各种解决方案和集成，包括蓝牙和无线锁、门禁报警、暖通空调控制、移动平台、警报、视频监控等。 视频监控。就其本身而言，这不是物联网技术的一部分，因为它涉及人们主动检查视频源或将内容记录到某种存储设备的系统。传统视频高度依赖于人机交互，这使得它在实践中容易失去应有的作用或在审查过程中容易丢失事件。 有了物联网，一些视频监控服务可以通过结合人工智能和机器学习来检测、拦截和提醒工作人员现场入侵，从而将设施安全提升到新的有效水平。 大门。几十年来，自动门一直是自助仓储的主要装置，这是有充分理由的。尽管出现了各种变化和改进，但仅向付费租户授予访问权限的基本原则是所有仓储运营的基础。然而，当犯罪分子试图利用此类系统的漏洞时，实施一个具有更高智能水平平台的需求变得显而易见。 可以使用物联网传感器，以在大门没有按预期运行时自动提醒管理人员。自动生成的警报可能是针对一些无关紧要的情况，如租户输入正确的密码时门没有及时打开，这表明硬件出现故障，或者是一些可疑的情况，例如门在没有输入有效密码的情况下被强行打开。无论如何，多一层安全保护从来都不是坏事。 环境控制装置。能够提供一个温度或湿度可控的环境来存放物品，这在自助仓储中已经变得非常流行。这对那些希望保存敏感物品的租户来说很有吸引力，而且仓储运营商通常可以以高价出租空间。 物联网解决方案可以监测环境条件，以帮助企业节省能源成本并在问题升级之前识别问题。例如，平台可以与暖通空调系统集成，以自动检测损坏的设备。这种改变游戏规则的技术使用嵌入式传感器在需要维修时发送警报，这可以主动防止仓储资产的潜在破坏。此外，市场上还有其他技术集成，可以监测空气质量和恒温器参数。 其他 以下是物联网可以对自助仓储产生积极影响的三个值得注意的领域。 资产管理。人们总是丢失东西，这使得通过蓝牙进行自主资产跟踪的想法成为物联网环境中的一个有趣补充。通过在仓储梯子、手推车和其他设备上放置小型传感器，可以减少寻找错放物品所花费的时间，并消除潜在的盗窃行为。 漏水检测传感器。几乎每位自助仓储经营者都经历过水损害所带来的麻烦。物联网可以与水传感器集成，以监测设施的泄漏，如果不迅速解决，泄漏可能会演变成代价高昂的灾难。 无人应用。物联网是运营效率的代名词，因此很容易看出无人自助仓储设施如何从进一步增强的自动化环境中受益。与早期及时监测出问题相比，被动维护通常成本更高，而且修复时间通常更长。物联网监测是一种主动的维护方法，可提供有价值的洞察力，同时降低人员成本。 总结 物联网在自助仓储行业的采用仍处于起步阶段，但随着连网设备出现更多创新和更多实用用途，并加入先进的物联网系统行列，采用率肯定会大幅上升。 看到我们前进的方向无疑是令人耳目一新的：一个更高效、更有利可图的未来！

工业机器人是一种自动化设备，机械臂是工业机器人的一种，工业机器人也有其它形式，虽然两者含义不同，但是指代的内容有重合的部分。所以简单来说，工业机器人的形式有很多种，机械臂只是其中一种。

什么是机械臂？

机械臂是一种机械装置，可以是自动的也可以是人为控制的，是指高精度，多输入多输出、高度非线性、强耦合的复杂系统；因其独特的操作灵活性， 已在工业装配， 安全防爆等领域得到广泛应用。

机械臂是一个复杂系统， 存在着参数摄动、外界干扰及未建模动态等不确定性。因而机械臂的建模模型也存在着不确定性，对于不同的任务， 需要规划机械臂关节空间的运动轨迹，从而级联构成末端位姿。

什么是工业机器人？

工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。

工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成。主体即机座和执行机构，包括臂部、腕部和手部，有的机器人还有行走机构。大多数工业机器人有3～6个运动自由度，其中腕部通常有1～3个运动自由度；驱动系统包括动力装置和传动机构，用以使执行机构产生相应的动作；控制系统是按照输入的程序对驱动系统和执行机构发出指令信号，并进行控制。

机械臂和工业机器人的区别

机械臂是机器人领域中使用最广的一种机械装置，广泛应用于工业、医疗甚至军事、太空领域。机械臂分四轴五轴六轴多轴，3D／2D机器人，独立机械臂、油压机械臂等，虽然种类很多，但是它们有一个共同点就是能接收指令并精确定位到三维（或者二维）空间上的点进行作业。

机器人与机械臂不同的是，机器人既可以接收人类的指令，还可以按照人类预先编排好程序执行作业，还可以根据人工智能指定的原则行动。在未来机器人将更多地协助或取代人类的工作，特别是一些重复性的工作，危险的工作等。

机械臂和工业机器人在应用范围上的区别：

机械臂在工业界应用广泛，其包含的主要技术是驱动和控制，机械臂一般都是串联结构。

机器人主要分为串联结构与并联结构：并联机器人（PM）多用于需要高刚度、高精度、高速度，无需大空间的场合，具体应用于分拣、搬运、模拟运动、并联机床、金属切削加工、机器人关节，航天器接口等；串联机器人与并联机器人在应用上构成互补关系，串联机器人的工作空间大，可以避免驱动轴之间的耦合效应。但其机构各轴要独立控制，而且需要编码器和传感器来提高运动精准度。

最近，美国最大燃油运输管道商遭受网络安全暂停运营，导致国家宣布进入紧急状态一事，引起安全业界热议。随着OT技术不断与信息技术（IT）相融合，IT技术的利用越来越成为攻击OT系统并产生破坏性影响的枢纽，如何保护工业互联网络，阻止攻击者成功执行控制命令并产生破坏性网络影响？

早先，美国国家安全局（NSA）发布工业网络安全风险应对建议的公告，指出关键基础设施领域中将出现的安全威胁，并就如何保护工控系统的OT网络环境提供了建议。本文翻译和引用了该公告的主要内容，供工业网络和OT系统的管理人员参考评估，提升OT网络环境的监控和检测能力，防止网络入侵带来的灾难性影响。

改善网络安全的措施

从企业领导到OT系统运营商，许多人都在问：“在有限的资源下，我们怎么能改善OT和控制系统的网络安全并确保成功？“为了回答这个问题，NSA提出了OT网络的实用评估方法和基本的网络安全改进方法。

全面评估企业IT-to-OT连接的价值、风险和成本

（1） 认识到独立的、未连接的孤岛式OT系统比通过外部连接连接到企业IT系统的（不管外部连接被认为是多么安全）的系统更安全。间歇连接的OT系统可能是一个不错的折衷方案，因为它只有在连接时才有风险，只有在需要时才可以这样做，例如下载更新或在有限的时间内需要远程访问的时间。

（2） 将IT系统连接到OT网络和/或控制系统环境对企业有价值，涉及许多方面，包括：

便于连接和使用数据/信息。

充分利用现有的能力，如 TT 技术人员。

利用或与IT工具结合进行系统监视。

通过IT集成实现理论上的协同效应，例如管理OT资产的更新。

（3） 将IT系统连接到OT环境给企业带来的风险，可能涉及的方面，包括：

难以控制。

安全系统/设备不能正常运作。

程序中断或关闭造成的收入损失。

如果安全系统/设备运行不正常，严重时会造成人员伤亡。

（4） 量化因连接现有OT网络和设备到企业IT系统而额外增加的成本，相关成本可能涉及许多方面，包括：

对OT网络和基础设施进行分段和保护，以减少大规模危害的风险。

下载和更新OT资产到最新版本所需的更新产品或系统许可费用。这对于减轻关于过时固件、软件等的潜在漏洞是至关重要的，并且对于减少连接环境中被利用的风险也是必要的。

如果OT资产中包含使用寿命即将到期的设备或即将提供产品支持的设备，则OT系统的升级成本将会增加。 这不仅应包括设备成本，还应包括因OT设备更换和测试而造成的任何潜在收入损失或任务可用性。

需要额外的人员和资源来正确维护和保护OT资产。

（5） 向领导提供报告结果，以便他们能够有效地评估价值、风险和费用/资源。

改善连接企业 IT-to-OT 网络的网络安全

战略上，现有的IT资源和免费可用的工具应更安全的应用于企业IT-to-OT网络，也适用于孤岛式和间歇性连接的网络和系统，以提高网络恢复能力和确保任务准备就绪。

（1） 全面管理、加密保护（加密和认证） ，并对所有访问通道设置允许访问的列表，确保记录所有访问尝试。访问通道可包括许多方面，例如：

供应商或任何外包的IT资产支持，包括具有已知和未知远程监控连接的供应商便携式计算机。

用于监视和/或警报通知的远程连接。

内部访问，特别是通过现有的开放式，不受管网络，服务器或设备连接。

直接的物理访问。

（2） 在允许远程访问的任何地方，添加监控探针并监视所有跨域连接。建议断开所有远程访问连接，直到进行主动监视为止。

（3） 创建OT网络地图和设备设置基线，并验证所有设备在网络上。

利用地形和物理网络绘图和盘点。

利用可满足要求的现有开源工具。

（4） 创建OT网络通信基准

利用可满足要求的现有开源工具。

（5） 评估OT网络的网络安全需求并确定其优先级，以识别所需的缓解措施并定义短期、中期和长期的网络安全改进成果。

根据内部IT/OT专业知识和能力，制定有效的网络安全改进计划将确定并优先考虑具体的OT网络安全风险。它还将为持续应用缓解措施、近期改进和实现长期网络安全目标的策略提供路线图。

（6） 创建备份基准，以使所有OT网络和设备都能得到修复和重建。

关键备份文件应保持一份副本存储在未连接位置， 通过在线或网络方式无法访问的区域。

在发生安全问题或恶意攻击时，重新还原OT网络，采取措施确保成功，以缩短OT网络的停机时间。

虽然对于网络连接和自动化流程有着非常现实的需求，但是OT网络和控制系统连接到企业 IT系统本身是存在风险的。在连接（或保持连接）企业IT网络之前，要认真评估风险、收益和成本。

在允许企业 IT-to-OT 连接之前，谨慎地区分优先级和考虑风险。虽然OT系统很少需要外部连接才能正常运作，但为了方便起见，它们经常连接起来而没有适当考虑到真正的风险以及潜在的不利因素。建议遵循以上方法，立即采取行动帮助它们提高网络安全。