物联网IoT的探讨

■ Intellidata/ 苍柏

IoT的定义

【物联网(英语:Internet of Things,缩写 IoT)是互 联网、传统电信网等信息承载体,让所有能行使独立功 能的普通物体实现互联互通的网络。 】
●这是维基百科上的解释 【物联网就是把传感器装备到电网、铁路、桥梁、隧道、 公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道以及家用电器 等各种真实物体上,通过互联网联接起来,进而运行特 定的程序,达到远程控制或者实现物与物的直接通信。 物联网,即通过装置在各类物体上的射频识别(RFID), 传感器、二维码等,经过接口与无线网络相连,从而给 物体赋予“智能”,实现人与物体的沟通和对话,也可 以实现物体与物体互相间的沟通和对话,这种将物体联 接起来的网络被称为“物联网”。 】

●这是百度上最佳的解释 上面这些话强调了【普通物体实现互联互通】或是【实 现人与物体的沟通和对话,也可以实现物体与物体互相间的沟通和对话】,其实是完全误导了对物联网的解 释,也完全误导了对物联网应该有的思维。 首先,Internet of Things 的中文翻译就是个灾难, Things并非是”物”,而是”事件”,”讯息”的意 思。是将”讯息”及”事件”传送至互联网,达到数 据互联互通,而不只是将物件或是物体联上互联网。 因此我们要了解IoT的重点是讯息与事件的传递,而 不是联网,例如:
◎冷链车IoT传递的是温度变化,而不只是车联网。 ◎生产线IoT传递的是产品数据,而不只是机台联网。 ◎治具模具IoT传递的是公差、修改、生产搭配等, 而不只是定位,追踪,管理而已。 因此,我们需要的是【什么信息,事件】等才是我们 需要的IoT原始数据。

IoT的架构(表1) I

oT具有四大组成要件,并以案例解释如何运用:
表 1:IOT 架构图

快销品案例

◎ Things: 库存商品编号收集 (RFID)。
◎ Gateway: 采用 IPC 或是 ARM 架构工控机将收集到的 RFID 编号汇整,筛选,转码。
◎ Network and Cloud: 将筛选完成之数据透过网路传送到存储单元储存,经由云服务了解实时库存情况及销售业绩。
◎ Industries solutions: 将库存资料与销售情况数据,结合气候,店面位置,日期 ( 周末 ),商品特性等交叉分析,了解商品销售情况,做出自动补货处理,原因分析,产线调整或商品调整等 BI 报告。

工厂产线案例

◎Things:物料编号,工具机台编号,产线编号,模 具治具,刀具编号,环境温度收集,加工操作人员, 编号资材编号及产出物品编号收集等。
◎ Gateway: 采用 IPC 或是 ARM 架构工控机将编号汇 整,筛选,分类,关联,朔源及转码。
◎ Network and Cloud: 将筛选完成之数据透过网络传送到存储单元储存,经由云服务了解实时生产情况 及产出商品数据收集。
◎ Industries solutions: 将数据交叉分析,与产出物 质量量、公差、契合要求等数据结合气候,加工法, 量测数据,人员等交叉分析,了解产品质量,生产实 际效能等报告,提出优化建议,产品契合编码,产线 调整或商品调整等BI报告。

模具产业与IoT(表2)

表 2: 无线射频辨识系统应用规格 (RFID)

目前模具产业采用IoT的应用范围还是以模具治具的 资材定位,追踪管理等资产管理为主,由于模具都具 备金属材质,油污,高温等高干扰因素,因此在传统 RFID,条形码,二维码等身分辨识工具均未能充分实 际在产线应用,或是因为辨识度太差而放弃实施。因 此需要按照应用场景及业务逻辑来选择适用的规格技术。
由于近几年的科技发展及材料应用的创新,目前已有 主动式RFID(自带电源),主动式蓝芽网络,新型被动式软性RFID标签及硬式RDIF标签(无电源)问市, 其特性除了具备抗金属干扰,耐高温,抗油污(液体) 等效能提升,并可以与产线,CNC工具机,射出机或 是冲压床机等结合,达到5M1E的整合管理(人、机、 料、法、环、测)。
例如在产线结合上,先收集以下 信息:
◎治具公差精密度。
◎模具使用次数,修磨次数,公差精密度,热传导效能,生产物品公差精密度,最佳工作温度。
◎工具机台公差精密度,维修次数,震动比例,热传导效能。
◎生产物品编码 再结合这些信息,可以在基础信息收集上完成工业4.0 智能化产线的数据资料整合,并提供上下游客户及产 线的数据串连与成品契合的数据整合。

表 3: 工业革命的演变

结语(表3) 物联网IoT在目前行业应用上已被称为【行业物联网】 IoT (industrial Internet of Things),对于制造业而言, 不管是物联网、工业4.0、大数据、人工智能或是企 业数字化转型等议题,最基础的信息数据化才是最基 本的功夫,在没有信息与事件的收集整理之前,所有 的智能化都将不可能实施。在过去的几十年的数字化 工业革命,计算机与PLC担任了自动化生产的主要 功臣,然而面对IoT及工业4.0,数据的收集整理分 析成为未来成功关键的主要因素,讯息与事件的传递 才是物联网的最基本要做的事,从讯息需求来整理对 IoT的架构才是基本功。

联络人:苍柏 先生 公司: Intellidata 网站: www.intellidata.asia Contact : info@intellidata.asia■

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