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[導(dǎo)讀]繼工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)后,又有產(chǎn)業(yè)觀察家提出工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施物聯(lián)網(wǎng)(Industrial Infrastructure Internet of Things;IIIoT)的概念。所謂IIIoT是指物聯(lián)網(wǎng)本身的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序堆棧中的定義空間,并由其安裝類型,及其所執(zhí)行分析的性質(zhì)來區(qū)別。

繼工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)后,又有產(chǎn)業(yè)觀察家提出工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施物聯(lián)網(wǎng)(Industrial Infrastructure Internet of Things;IIIoT)的概念。所謂IIIoT是指物聯(lián)網(wǎng)本身的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序堆棧中的定義空間,并由其安裝類型,及其所執(zhí)行分析的性質(zhì)來區(qū)別。

據(jù)Internet of Business報導(dǎo),就安裝類型而言,IIIoT是指智能城市光纖布線、能源廠網(wǎng)絡(luò)層、印刷機及工業(yè)成型機等大型機器等。IIIoT是數(shù)字道路、數(shù)字街燈和機場數(shù)字空調(diào)系統(tǒng)。IIIoT通??赡軙欢x為土木工程計劃的一部分,其物理規(guī)模很巨大,而其所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)點數(shù)量也很龐大。

而就數(shù)據(jù)分析類型來說,IIIoT主要是元數(shù)據(jù)(Metadata)分析。由于機器總是會產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù),2017年,數(shù)據(jù)用量已從Terabyte(TB)前進到Petabyte(PB),在2020年之前將更進一步由PB前進到Exabyte(EB)。

如此龐大數(shù)據(jù)帶來元數(shù)據(jù)分析的機會。工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施一旦數(shù)字化,就能開始承擔(dān)需要在總體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的片段中使用的一些分析。然后,應(yīng)用程序?qū)母?jīng)調(diào)整、精煉、分析和智能自動化的數(shù)據(jù)池中獲取數(shù)據(jù)。IIIoT則透過在元級(meta-level)執(zhí)行來承擔(dān)所有數(shù)據(jù)分析的第一階段。

目前有兩家公司專攻此領(lǐng)域?;A(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)管理公司Yotta會與各城鎮(zhèn)議會合作,利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)收集城鎮(zhèn)的數(shù)據(jù),并透過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)最大連通性和價值。AspenTech則使用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能(AI)和大數(shù)據(jù)優(yōu)化、維護能源工廠,使大型能源公司能確定機器何時最有可能故障。

Yotta產(chǎn)品兼科技官Manish Jethwa表示,隨著數(shù)據(jù)量繼續(xù)上升到TB和PB級如此龐大水平,數(shù)據(jù)很容易變得難以管理,而且必須有適當(dāng)基礎(chǔ)設(shè)施來調(diào)解數(shù)據(jù),這是IIIoT層級的元級數(shù)據(jù)分析可派上用場的地方。

Jethwa認(rèn)為,企業(yè)可使用云端模型來減少由傳感器和探測器收集的大量數(shù)據(jù),但重點是要分析哪些基礎(chǔ)設(shè)施被用來保存和管理數(shù)據(jù)。

Yotta的資產(chǎn)管理平臺Alloy則利用微服務(wù)提取大量數(shù)據(jù)。微服務(wù)之所以重要,在于其能過濾較小的數(shù)據(jù)元素,并將關(guān)鍵數(shù)據(jù)驅(qū)動到正確位置,使數(shù)據(jù)分析在更普遍的層次上進行。

實際上,這種數(shù)據(jù)收集的簡單例子就是在城市內(nèi)部收集溫度變化,這可能需要許多不同的傳感器來收集定期讀數(shù)。微服務(wù)可提供有價值的服務(wù),將多次測量減少到超過預(yù)定義閾值的關(guān)鍵通知。而類似技術(shù)也能用于監(jiān)測噪音和空氣污染。

AspenTech高級業(yè)務(wù)顧問Mike Brooks認(rèn)為,若以正確方式使用現(xiàn)今的大量數(shù)據(jù),企業(yè)就能讓員工掌握資產(chǎn)或系統(tǒng)中具體部分的運作情況,除了能在需求高峰期避免不必要的故障,也能因應(yīng)隨機關(guān)機的風(fēng)險。

Brooks表示,IIIoT內(nèi)的維護科學(xué)利用歷史和實時操作數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)用算法分析時,就能建立所有資產(chǎn)和系統(tǒng)的故障前兆模型。如此一來系統(tǒng)就能實時準(zhǔn)確、主動地辨識資產(chǎn)漏洞,并提出一系列完整建議,讓工程師和維護專業(yè)人員在個別資產(chǎn)或更大系統(tǒng)遭受任何潛在影響之前采取行動。

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