物联网和云计算对制造业的影响

杨 彬，常广炎

（辽宁行政学院，辽宁 沈阳 110161）

0 引 言

物联网（IoT）的兴起源于无处不在、不断缩小、低成本设备（如传感器，智能手机和可穿戴设备）的综合利用。无处不在的互联网连接和云计算服务及行业创新的压力加大，为保持竞争优势，使用物联网和云计算对于制造业来说尤为重要，最近几项研究报告显示，基于物联网的制造工厂生产率显著提高。

1 物联网与云在制造业中的商业价值

制造工厂多采用机器、传感器和手持设备进行数据采集和监控。然而这些机器和设备之间的直接、实时和双向通信，由于其接口和通信协议的多样性和不兼容性而受到限制。尽管存在一些专有的解决方案，但其价格昂贵，很少开放，且不允许实时的工厂数据分析和交付高价值的信息用于即时决策支持。相比之下，物联网提供了基于互联网的开放的标准和解决方案，弥补了从任何工厂机器或设备收集数据的鸿沟，且支持在工厂或任何地方互联网上的双向机对机通信，可实时计算和交付高价值信息。如可为工厂经理或CEO的智能手机提供实时关键绩效指标（KPI）监测和预测。这些优势使得全球制造工厂能够获得前所未有的经营效益，增加利润并降低成本。

物联网和云服务为制造业带来了重要的商业价值。例如，可通过物联网连接的机器、传感器和手持设备捕捉日益详细的工厂数据。使用云服务对这些数据进行实时分析，可获得生产力、质量和安全洞察力，从而推动业务和运营转型，降低劳动力和生产力成本，增加利润。这些发现还可支持生产过程改进，并及时向工人和工厂机器传递任务相关信息。

2 制造工厂引入物联网解决方案

本节概述了制造工厂引入物联网解决方案提高制造厂生产率、质量和安全的若干机会[1]。实时监控生产KPI和KPI驱动的生产过程评估和改进包括如下项目：

（1）实时自动计算和可视化KPI；

（2）向与其责任和需求相关的工厂管理层和人员提供个性化的KPI可视化和警报；

（3）捕捉和分析生产过程，找出改进的机会。

智能库存管理包括电子标签产品，以便在工厂和消费者之间进行跟踪和识别。智能库存管理还包括优化产品库存操作，降低人工成本和时间。通过机械自动化产品运输和存储来填补客户订单（价格昂贵适合大型企业），或通过智能手机、其他物联网设备来优化人工库存任务，跟踪设备监视和指导人工选择和存储活动。

使用专门的摄像系统或可穿戴技术自动化评估产品质量。物联网解决方案还可通过电子监控指导工人在生产线工作或执行特殊的制造任务，从而提高员工的效率。最后，这些解决方案可通过实时监控（如使用RFID或近距离传感器）提高工厂的安全性，以了解工人如何使用其保护设备、操作机器和进入受限制的工作区域。

3 边缘云计算数据中心的发展

实时收集和分析信息，同时避免过多的数据传输和数据处理延迟，是数字时代智能制造的核心。今天的云服务是由亚马逊、谷歌、微软和阿里巴巴等公司运营的大型数据中心托管和提供。利用平台服务和基础设施服务等各种服务配置模式，虚拟化数据中心的硬件和软件，然后将这些虚拟化资源按照即付即用的模式出租。

云数据中心一直以来提供更廉价、近乎无限的计算能力用于处理物联网数据。然而，随着快速发展的物联网生态系统所带来的挑战，目前对物联网数据处理所需的智能和资源容量主要集中在云数据中心的假设正在受到挑战。

将数据上传到远程云数据中心的任务落在资源受限的物联网设备上，导致其带宽和能源使用效率低下。存储处理后的方法可能会产生部分节省。高度敏感的物联网应用在制造业和其他领域需要立即分析或响应所感测的数据。例如，他们可警告室内制造工厂的屋顶坍塌、空气质量、温度和湿度；识别那些没有对特定机器进行适当培训的工人；防止未经授权的工人进入禁区。

因此，传统的以云为中心的物联网方法必须向分布式模型范式转移，他们可利用智能可编程在网络边缘的云服务，如智能网关（Raspberry Pi 3）和网络功能虚拟化解决方案（例如Cisco IOx）。网络边缘的云服务可提供更小范围的计算和存储能力（通常称为边缘数据中心），以支持传统云数据中心处理实时数据处理的挑战[2-3]。将物联网数据处理活动移近物联网数据源或数据接收器有两个明显的好处：

（1）它为资源受限的边缘设备节省能源，在当前的资源管理模型下，这些设备必须不断将数据上传到云数据中心；

（2）节省不必要的网络带宽消耗。

边缘数据中心通过提供更多的处理和存储能力来支持智能制造工厂（SMPs），将其作为可用物联网设备的扩展，但不需要将数据或流程处理转移到集中式云数据中心，缩小了通信延迟和私有数据中心迁移总体规模。边缘数据中心可使用一组机制来代表物联网设备处理数据，只有在需要更复杂的分析和处理能力时，才将数据发送到远程云数据中心。

4 智能制造工厂

智能制造系统是一种由智能装备、智能控制和智能信息共同组成的人机一体化制造系统，基于物联网的解决方案将有助于改善业务成果[4-5]。

4.1 实时监测工厂KPI指标

制造企业的主要驱动因素是成本和质量。成本和质量KPI来自主要客户，并被映射到相应的制造工厂运营和库存管理和供应链操作。因此，我们可大致将KPI进行如下分类：

（1）客户驱动的KPI包括用于满足客户需求的KPI，如产品质量、单位成本、消费者安全、消费者偏好以及新产品的开发和市场试用；

（2）工厂运营KPI目标跟踪和改善工厂、供应链的效率，维护工厂和工人的安全和相关人员的培训，以及测量和预测产品的需求。

制造业的一个最重要的发展方向是从生产力、产品质量和安全的角度，开发物联网解决方案，以实时KPI监测和评估工厂的生产过程[6]。这样一个基于物联网的解决方案应进行自动实时计算、可视化，并预测工厂KPI指标，通过物联网设备向主管实时提供个性化的KPI。此外，这种基于物联网的解决方案可实时提供个性化的KPI仪表盘，以适应每位员工的职责范围。例如，物联网可将来自物联网设备的实时生产数据与现有工厂数据库相结合，并以图形方式显示与员工角色和职责相适应的性能关键绩效指标。这种物联网解决方案可帮助员工和管理人员即时评估并快速响应客户和运营KPI，动态地对生产力、产品质量和安全性做出明智的决策。

4.2 提高生产力

目前的行业KPI主要基于如下几方面：

（1）投入：每天在工厂加工的原材料或外部生产的部件；

（2）产出：生产产品的数量、类型和质量，以及每天的订单量；

（3）资源：劳动力和其他资源，如电力、水和机器维修费用，可将工厂投入转化为产出。

为了提高生产率、产品质量和安全性，制造商可使用物联网设备来捕获高保真生产过程数据，即关于每个活动和子活动的更详细数据，而不是仅捕获现有KPI所需数据。物联网设备同样可以监控工厂机器，确定其操作与空闲时间，以及它们生产的部件的质量和可靠性。

制造商一方面可将工厂流程分解为更精细的活动，例如，不仅要考虑工作中有多少人员和机器以及他们生产产品的数量，还要考虑他们花费多少时间在生产力较低的活动，可以消除、减少或更换。另一方面是电子检测和监测生产过程中的活动和子活动，包括他们的投入/产出和他们使用的资源。物联网非常适合，因为它可使用现有的RFID、新型低成本传感器和“自带”智能手机，并将这些数据放在互联网上进行KPI计算和警报。制造商也可能计算出具有更高保真度的生产力，质量和安全关键绩效指标（KPI）来监控这些活动和资源（实时）。其他可能的方向是改进生产过程，包括更高效率和更少的非生产性活动，并定期重复基于物联网的生产过程改进步骤。

4.3 优化库存管理

制造商可使用智能手机或物联网可穿戴设备从手工库存管理操作中收集信息，并利用这些信息来优化和自动指导员工根据产品重量、生产日期和质量进行挑选和包装活动。具体来说，基于物联网的解决方案能够动态地跟踪、优化和指导拣选和包装活动，通过减少劳动力成本和移动和查找存储在仓库中相应产品所需的时间，提高工厂的生产力。该解决方案还可将产品库存、存储或加热和冷却能力最小化至满足客户订单所需的最低水平。基于物联网的解决方案还可提高制造商跟踪、查找和存储基于质量和重量的产品的能力，同时提高生产线灵活性，以满足多个客户订单要求。

智能移动设备广泛使用，无处不在的物联网跟踪设备价格便宜，易于安装和维护。基于物联网的解决方案可利用任何智能移动或物联网跟踪设备。物联网还提供了标准和开源的云平台，整合这些设备及其数据，支持数据流的实时处理。通过包含进化学习组件以在边缘服务器上实时处理这些数据流，基于物联网的解决方案（由相应的云服务提供支持）可根据产品功能（如产品特性等）生成存储、挑选、打包和传输产品的优化路径。基于物联网的库存管理解决方案应该对工作人员进行实时跟踪，并通过智能手机或物联网可穿戴设备为工作人员提供相应的个性化指导，以优化库存管理。

4.4 产品的可追溯性

SMP（特殊的制造过程）对消费者可追溯性的解决方案允许消费者跟踪他们购买的产品，也使制造商能够识别产品零件的来源[7]。这样的解决方案还可识别工厂到消费者供应链中与产品有关的问题，为工厂提供安全保障，防止造假，创建一个更具激励性的市场，优质的供应商可赚取额外的利润。

物联网是提供从工厂到消费者的产品可追溯性的理想选择。物联网可使用各种RFID和传感器技术跟踪制造商的产品到消费者。物联网能够轻松整合物联网设备，通过互联网传输供应链各个步骤收集的信息，这些信息在云数据中心基础设施中存储和处理，支持信息共享，将使制造商识别产品的供应商。拥有这样的信息将确保他们的产品能以较低的风险和成本满足客户期望。 基于物联网的解决方案还可通过提高警报和提供调查产品相关危害和产品假冒的手段来提高产品安全性。这将使该行业保持其产品的声誉。

5 结 语

世界各地的行业联盟正在大力发展和倡导一个以工业4.0愿景（第四次工业革命）为支撑的开放，标准驱动的智能制造工厂。 正如维基百科定义的那样，工业4.0 “正在拥抱当代自动化，数据交换和制造技术。” 信息产业的飞速发展，人机物协同制造，正在颠覆传统制造模式，工业化与信息化深度融合，是制造模式发展的必然趋势。