基于物联网技术的设备管理研究综述

李昕洋， 李玉光

（华北理工大学管理学院， 河北 唐山 063210）

0 引言

近几年网络通信技术、射频技术、传感技术等技术的不断进步，促使物联网技术也日趋成熟，随着“中国制造2025”概念的提出，物联网技术在工业智能制造领域的应用也迎来了飞速的发展[1]。特别是在新冠疫情的影响下，居家办公的工作模式促使越来越多的企业开始注重远程运维、远程设备管理等场景的实现。尤其是连续型生产的钢铁行业，通过线上管理模式实现了设备的数据采集、传输和分析等功能，管理人员能够利用远程协助、远程登陆等方式实现设备在线故障诊断，节省了故障快速判断和处理的时间，为设备管理提供了新的思路与方法。

1 基于物联网技术的设备管理研究现状

物联网是以网络互联技术为基础的，实现信息采集、传递和处理等功能的技术总称。从结构上来说可分为：感知层、网络层和应用层[2]。感知层是指对物体状态的采集，通过传感器技术、RFID 技术、定位技术等方法实现对物体运动状态，运行环境的采集、身份信息的识别，位置信息的确认等全方位的感知。网络层负责将获得的物体状态进行传递，简单来说就是作为媒介将感知层和应用层进行数据联通，把数据的分析处理从本地化向网络云端发展。通过云端的处理，能够使管理者同步获得本地物体的各种状态，这对于整个工业发展的方向变革来说是革命性的。应用层主要是分析数据、管理数据和加工数据，并形成有效的策略反馈给管理者去指导实践。在云计算、云存储、大数据等技术的发展下，应用层的功能更加丰富和可靠，这也为智能制造领域提供了更具实用性的解决方案。

物联网技术的创新与实践，对整个钢铁行业在智能制造领域起到了强有力的推动作用，也将带动企业对资源的有效分配和对管理方式进行变革，使一切更加人性化和智能化[3]。

2 基于物联网技术的设备管理研究方向的解析

尽管物联网技术在各行各业都有了应用的案例，但主要还是在智能家居、医疗监控、服务业等行业发展较快，对于工业行业的应用发展较晚，许多具有实质性意义的应用还在探讨与尝试中，目前工业行业对于物联网技术的应用主要分为以下方面内容，如表1所示。

表1 工业行业物联网技术的研究内容

物联网技术的应用主要在设备管理方面，一是对设备全生命周期的管理模式，通过建立设备档案，完成对设备从采购、上线、维护以及下线的全面监控。设备管理系统经过对大量设备的运行数据进行统计分析，提出针对性较强的管理策略，从而改善企业的设备管理模式，提高整体的设备管理水平；而另一方面，则是针对某个设备或系统的独立监控，这些系统在数据采集、上传、模型分析等方面的功能比较完善，管理人员能够通过系统的App 或小程序实时了解其运行的状态和重要的参数变化，对于设备维护、生产决策有较大的意义，但各种系统之间往往不能实现数据互通，无法形成数据信息的共享与联动。

3 基于物联网技术的设备管理的发展历程与技术特点

回顾近几年物联网技术发展的历程，其理论和实践的创新离不开基础技术的提升。

1）网络速度的提升。自2010 年以来，随着4G、5G技术的相继投入使用，广域网的速度正逐步实现从MB 级向GB 级的跨越式发展[15]。更快的网络速度和更稳定的数据传递，增加了物联网技术的可应用性，促使其在工业领域的实施方面有了更多的可能性。将分散在工业现场的数据集合化，是未来数据分析和系统决策发展的趋势，实现本地与互联网数据库的同步功能，是一切云计算、云服务的基础。

2）传感器技术的发展。传感器是感知层的主要设备，由多样化采集和控制模块组成[16]。通过传感器设备作为采集物体状态的测量系统，其在重复性、再现性、稳定性、偏移、线性等方面的性能都得到了较大的提升，成为越来越可靠的过程控制、系统监测手段。在工业行业，现场设备的状态感知从传统的手持式设备已经逐步转变为能够将测量结果转化成标准信号的远传式传感器，实现了数据的连续测量功能。而在无线通信技术的结合下，新型的传感器能够将信号传输到无线汇聚端，通过PLC 编程解码将数据通过组态编程显示在本地计算机中或上传到网络中进行共享。传感器能够帮助生产、设备管理人员更加便捷地感知物体，全方位地了解生产状况以及设备运行状态，对工业控制的精确性、即时性和可操作性带来了极大的提升。

3）应用功能的不断丰富。从现场基础自动化的数据采集到最终实现云端的数据存储和分析，基于云服务系统通过数字孪生、视觉处理等技术使设备管理更加多元化。通过物联网技术可以实现物与物，人与物之间的无障碍通信，且能够适应多种终端特点，实现了在互联网基础上进行的拓展和延伸[17]。设备管理人员通过手机客户端、互联网能够实现远程登录，查看设备运行情况、维护人员对工作的执行情况，甚至是单台设备的运行情况，以及根据运行数据获得最佳的维修建议。

4 基于物联网技术的设备管理在钢铁行业的改革现状分析

我国的钢铁行业正在经历着由传统工作模式向智能制造转变的过程。但由于传统工业具有大型化、稳定为主等行业特点，智能制造的推进存在整体技术能力薄弱、国产设备落后、投资规模较大等一系列问题[18]。

1）技术能力不完善。在云计算方面仍需要加强与现场工艺、设备的有效结合，使功能的开发更贴近于现场管理。目前一些已经投入使用的设备管理系统，仅仅能够完成数据曲线的监控，查看实时数据，并不能对数据进行有效的分析。究其原因，还是技术体系的构建不够完善[19]，缺乏统一的标准。

2）投资规模过大。钢铁企业采用的技术以稳定为主，有些功能不具备网络上传甚至是不具备本地网络监控的功能。因此推进物联网技术在钢铁行业的全面发展是需要技术和资金的支撑。当前已有很多企业开始了探索和应用，如宝钢冷轧车间积极推进无人化智能生产车间、仓储车间的应用。柳钢利用智慧物流云平台实现了运输定位监管、物流管理服务等功能。多家钢铁企业正在建设基于大数据的生产管控平台[20]。

3）网络安全问题。数据共享是实现物联网技术最重要的环节，无论是设备故障本身还是程序的漏洞，都有可能被黑客攻击造成信息的泄露，甚至是对生产设备带来灾难性的影响。因此物联网技术的推进需要严控风险，一方面要精研技术创新和进步，一方面要提高物联网用户的信息安全认知度，树立风险管理意识[21]。

5 基于物联网技术的设备管理发展难点

目前国内学者或企业管理人员对物联网技术的应用正在积极推进。特别是在工业设备管理方面，在智能制造的引领下，拥有了较快的发展空间，但仍然存在几个难点：

1）尽管工业企业对于推进物联网技术进行了大量的尝试，但是在以改造为主的企业，仍然面临着例如系统兼容性差、网络覆盖率低以及数据分析不够深入等问题需要解决。

2）对于新建的工业生产线，具备了较好的建设基础，能够实现合理的监测点规划，但从项目的投控角度而言，物联网技术属于附加性功能，往往在初设阶段被忽略或分配投资额较低，导致整体设备选型较差，功能不全面。

3）在整体规划方面，往往能够满足现阶段的使用功能，但缺乏统筹性和前瞻性的规划。存在测量点布局不够，数据采集机配置较低，数据功能单一等问题，因此从管理角度提高规划能力，增加横向技术交流也十分重要。

6 结语

企业管理人员和设备维护人员更好地通过网络手段实现对本地设备进行实时监控，并根据数据变化提早做出应对、决策或对故障的原因做出分析和处理，是学者和企业人员需要不断尝试与探索的。这对于工业行业而言，特别是钢铁等连续型运转行业意义重大。