智能工业是物理设备、电脑网络、人脑智慧相互融合、三位一体的新型工业体系。智能工业将具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节,大幅提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,将传统工业提升到智能化的新阶段。工业和信息化部制定的《物联网“十二五”发展规划》中将智能工业应用示范工程归纳为:生产过程控制、生产环境监测、制造供应链跟踪、产品全生命周期监测,促进安全生产和节能减排。LoRa应用学习站将收集和整理基于物联网的智能工业解决方案及应用,以供大家交流学习和参考运用。

系统描述:每个节点带有GPS芯片,能够准确定位,精度可达3米。同时可以通过LORA内部网络和主机通信,发送每个节点的具体信息。节点工作在低功耗模式,每隔一定周期才打开GPS查询定位信息,并和主机连接报告信息。主机通过和互联网连接,将数据传送到服务器。手机端可以通过app随时联网查询服务器上的数据。若有告警信息,可通过app推送消息或者短信告警。 子节点模块: 主控模块:节点系统包括了主控芯片实现对节点的整体控制,包括处理GPS信息和主机交互,处理报警信息,以及休眠等。同时可以完成版本的空中升级。 GPS芯片:负责定位。获取位置信息并传输给主控模块后关闭。 GPS天线:采用小型陶瓷天线。 LORA芯片:负责和主机节点的通信。一般情况下处于低功耗休眠模式。以心跳方式向主机发送当前状态。在紧急情况下,可被主机节点唤醒,然后进一步唤醒整个系统。 陀螺仪:检测车辆是否运动,如果车辆运动,则开启GPS定位。 电源管理:管理锂电池的充放电,防过充过放。当电量低时,将告警信息传输到服务器,提示需充电。 报警系统:采用轻触开关,若设备被拆卸则通知主控模块,由主控模块告知服务器,然后通知管理人员;另一方面当场采用扬声器发出警报。 图1.节点电路模块图 节点安装方式:         图2.节点安装方式 设备内装有永磁铁,可以吸附在汽车顶部。考虑到安装在汽车内信号容易被车体和贴膜屏蔽,所以选择放置在顶部,此时信号较为可靠。 主节点模块: 主控模块:采用ARM芯片。控制LORA信号,和网内各个节点通信,管理整个局域网络。 LORA模块:负责和网内节点通信。该节点采用高功率发射器,功耗较大。 Wifi模块:负责连接路由器,将信息传上互联网。 电源适配器:直接采用市电供电,适配器将市电转换为系统稳定的低电压。 图3.主节点模块
来源:ZLG致远电子 铁路运输的车站防溜工作是行车管理的重点,防溜铁鞋灵活轻便、防溜效果好且成本低,是当前车辆防溜的首选工具。本文将介绍LoRa如何在铁鞋智能化改进过程中发挥作用。 车站是铁路运输的基层生产单位,防溜工作是车站行车管理工作中的重中之重。防溜铁鞋由于其体积小、设置灵活,防溜作用良好且成本相对低廉,是目前车辆防溜措施中的首选设备。 由于传统的防溜铁鞋使用管理均是人工放置、撤除,其放置地点远离车站值班室,难以有效监控,存在容易撤除、移动、不便管理的问题,成为了铁路防溜安全管理中的一个难点。据统计,在铁路生产事故中,因防溜问题而发生的事故约占8%左右,由于列车溜逸往往造成车辆脱线、颠覆、冲突等重大恶果,所以防溜工作出现问题导致的生产事故中相当比例为重大大事故。而铁路沿线众多的中间站,普遍生活艰苦,条件较差,作业随意性大,实际作业流程与作业标准相差甚远,到目前为止,仍时常发生防溜措施不到位、防溜设备不及时撤除等安全隐患。 而智能防溜铁鞋由于加装了智能无线通信设备,实现了对铁鞋的远程智能化管理,而且还增加了防盗自动报警功能,大大降低了人工管理的成本,而且相比人工管理,智能化管理更高效,更安全。 ZLG致远电子LM400TU LoRa模块安装到铁鞋终端当中,配套LoRaNET2网关可快速在车站搭建起一张无线网络。   车站智能铁鞋组网示意图 ZLG致远电子的LM400TU LoRa模块+GL1278N网关解决方案凭借着超低功耗、信号覆盖范围广、带组网协议、支持客户二次开发等优点,完美的解决了铁鞋智能化的需求。 LM400TU 模块 模块板载MKL26Z128VFT4 MCU,M0+内核,支持二次开发,可为用户省一颗MCU; 丰富接口资源:2路16位ADC,2路IIC,20路GPIO,2路PWM,2路UART,1路SPI等等; 内置LoRaNET2组网协议,提供API接口供用户二次开发调用,方便高效; 基于AMETAL二次开发,丰富的例程以及各传感器demo,帮助用户快速完成产品开发。 GL1278N网关 支持以太网协议,GPRS 协议,WIFI 数据传输协议; 三路 LoRa 数据通道,减少数据冲突,安全性可靠性高,抗干扰能力强; 可以为物联网设备提供远距离、低功耗、多设备挂载、安全、双向的数据通信服务; 数据加密、校验处理,实现数据安全性、可靠性; 扩展性强,资源丰富,可以根据需求,选择合适硬件资源; 易于上手,短时间内可以快速的进行个性化功能定制; 调试方便,保证数据可靠性,支持 RS485 调试,适应环境广泛; 支持大多数复杂产品需求,配合太网模块,WIFI 模块,GPRS 模块,配合 RT1052 主控制器可以完成绝大多数的功能需求。
本文出处:中山市物联网协会 前言: 近日“泛在电力物联网”强势登顶股市热度榜。电网产业链个股疯狂大爆发,涨停股占据两市涨停股数量的三分之一,牢牢占据着最核心的热点板块地位。泛在电力物联网带来从终端感知到云端智能应用的全产业链投资机遇。 泛在电力物联网架构由下至上可分为感知层、通信层、平台层、应用层。其建设可带动从终端感知的现场采集部件、通信接入、LTE-230电力专用网、国网云平台以及对内业务和对外业务的线上应用的全面IT系统建设需求提升。 根据智能输配电设备产业技术创新战略联盟数据显示,建成后的泛在电力物联网预计在2030年将接入超20亿终端设备,或将推动千亿级电力信息化建设需求,相关电力IT公司有望充分受益。 泛在电力物联网是什么? 泛在电力物联网建设成为当下国网最重要任务。 泛在电力物联网建设计划已经酝酿一年有余。 在2018年年初,国家电网公司信息通信工作会议上已提出要打造全业务泛在电力物联网”,建设智慧企业,引领具有卓越竞争力的世界一流能源互联网企业建设。 此后华为与南瑞信通积极响应,推出IoT-G230MHz“使能全业务泛在电力物联网”方案(其是基于4.5G,面向5G的解决方案,通过电科院测试,具有全频段,抗干扰等9大优势),之后电科院副院长王继业发表专题报告进一步明确了泛在电力物联网的架构形式,产业关注度逐节提升。随着如何建设泛在电力物联网概念的明晰,国网对其部署的节奏也在加快。 今年两会上国网正式提出建设“三型两网”的战略目标(两网:坚强智能电网和泛在电力物联网)规划。 3月8日国网董事长寇伟及众领导于北京召开“泛在电力物联网”专项部署工作会议,董事长寇伟表示国网“最紧迫、最重要的任务就是加快推进泛在电力物联网建设”,泛在电力物联网战略地位之高不言而喻。 会议提出两阶段战略建设安排,至2021年初步建成网路,基本实现业务协同和数据贯通,初步实现统一物联管理等目标;至2024年建成该网路,全面实现业务协同、数据贯通和统一物联管理等要求。 作为实现电力系统各环节万物互联、人机交互,具有状态全面感知等特征的智慧服务系统,泛在电力物联网由国网层面统一推动望加速推进相关企业的业务拓展。 如何理解泛在电力物联网? “泛在网”即广泛存在的网络,它以无处不在,无所不包,无所不能为基本特征,以实现在任何时间、任何地点、任何人、任何物都能顺畅地通信为目标。 泛在电力物联网,就是围绕电力系统各环节,充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术、先进通信技术,实现电力系统各环节万物互联、人机交互,具有状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活特征的智慧服务系统,其实质是实现各种信息传感设备与通信信息资源的(互联网、电信网甚至电力通信专网)结合,从而形成具有自我标识、感知和智能处理的物理实体。具有连接的泛在性、终端的智能化、数据的共享性、服务的平台化四大特征。 强调泛在电力物联网建设意在何为? 泛在电力网是坚强智能电网向能源互联网升级的必要环节。 国网规划2020年全面建成智能电网,当前已具备坚实基础。 2019年1月,国家电网公司在北京召开两会,会上提出了建设“三型两网”的目标,所谓的两网,指的就是坚强智能电网和泛在电力物联网。 坚强智能电网是以特高压骨干网架和各级电网协调发展的坚强电网为基础,以通信信息平台为支撑,以智能控制为手段,包含电力系统的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个坏节,覆盖所有电压等级,以信息化、自动化、互动化为特征,实现“电力流、信息流、业务流”的一体化融合的坚强可靠、经济高效、清洁环保、透明开放、友好互动的现代电网。 我国自2007年华东电网提出“智能电网可研项目”以来,已经过10余年,目前国内配网自动化与智能电表覆盖率都实现了明显的提升。依照国网规划,2020年将全面建成坚强智能电网,技术和装备全面达到全国领先水平。 细分目标又可以划分为发电、线路、变电、配电、用电服务、调度环节和通信信息平台七大方面。目前智能电网运行顺利,而泛在电力物联网尚存在难点。从“两网”看,智能电网运行得到了市场充分考验。 而主要靠“大云物移智”等新型信息通信技术支撑的泛在电力物联网,存在着难点—电力行业有着一系列的特殊性,如电力产品产供销瞬间完成、不能储存、投资短期难以见效、社会效益无法用财务衡量计算等,“大云物移智”要结合电力领域中的特有属性来应用。 能源互联网是顺应能源发展的必然形态 建设运营好“两网”,其最终目的为了实现建设世界一流能源互联网企业的目标追求。 能源互联网的构成,需要智能电网与泛在电力物联网“两网”的深入融合,因此泛在电力物联网的建设不可或缺。 能源互联网是源、网、荷、储、人等各能源参与方互联的基础平台,能源参与者可能同时具备能源生产与消费的双重身份,实现多种能源的相互转化和优化配臵,通过能源流、业务流和数据流的三流合一,实现“互联网”式的双向交互、平等共享及服务增值。 能源互联网属于典型的工业物联网,以电网为网络枢纽,连接能源生产和能源消费。通过先进信息、通讯、大数据、人工智能、互联网技术的深度融合,建设发、输、配、用、储等环节的互联互通、全息感知、高效分析、智能控制、灵活共享的泛在电力物联网,实现能源供需的实时匹配、安全经济、智能响应、高效服务。 两网融合战略是破解当前传统电力行业瓶颈的有效途径 新能源占比提高导致电网形态发生变化、电改降费导向使传统电力企业经营遭遇压力和数字互联经济促社会经济形态发展变化是当前电力行业面临的三大突出问题,能源互联网是顺应能源和数字信息融合发展趋势的产物,望解决上述问题,而建设泛在互联网是发展变革的有效前臵途径。 我们认为国网提出的“三型两网”建设能源互联网战略是解决上述三个问题的的有效途径,未来基于5G、人工智能等众多互联网技术和模式,望对传统电网进行赋能。 泛在电力物联网是国网“三型两网”战略目标的重要拼图 2019年1月,国家电网公司在北京召开内部两会,会上提出了建设“三型两网”的目标,三型指的是建设具有枢纽型、平台型、共享型特征的能源互联网企业,两网指的是建设运营好坚强智能电网、泛在电力物联网。 华北电力大学能源互联网研究中心主任曾鸣认为:“国家电网提出的“三型两网”战略,“三型”是目标,而“两网”是实现目标的手段。 坚强智能电网,主要指能源的供给侧,或者说电力供给侧,主要强调以特高压为骨干网架的多级电网的协调发展,也就是“坚强智能电网”。它非常关键,也是中国能源和电力供给侧进行结构性改革必须有的基础支撑。 泛在电力物联网,侧重用户侧或者说能源的需求侧,指利用“大云物移智”(大数据、云计算、物联网、移动互联网、智慧城市)等先进信息通信技术,促进能源需求侧实现多元化、低碳清洁化、综合化发展,提升能效的同时降低对环境的负面影响,从而实现用能、运维成本不断降低,也更好满足用户对多种能源的需求。 由此可见,供应侧的坚强智能电网和需求侧的泛在电力物联网,二者“一供一需”,密切相关、无法割裂。长远来看将促进源-网-荷-储的协调互动,减少“三弃”,切实弥补可再生能源的发展短板。 “两网”之间的互动,是需求侧与供应侧的互动,即坚强智能电网与泛在电力物联网能够实现协调互动,—这是国家电网有限公司提出“两网”的重大意义。 发展泛在电力物联网能带来多大的市场潜力? 泛在电力物联网分为终端、网络、平台、运营、安全五大体系。 2018年国家电网提出泛在电力物联网的概念,着手打造SG-eIoT。根据规划来看,整个“SG-eIoT(electricInternetofThings)”系统在技术上将分为终端、网络、平台、运维、安全等五大体系,打通输电业务、变电业务、配电业务、用电业务、经营管理等五大业务场景,通过统一的物联网平台来接入各业务板块的智能物联设备,制订各类电力终端接入系统的统一信道、数据模型、接入方式,以实现各类终端设备的即插即用。 电科院副院长王继业提出ACNET信息通信系统,进一步明确泛在电力物联网在未来电网中所起的作用。 构建ACNET支撑技术体系,通过数以亿计的传感器,进行物理量、电气量、状态量、环境量、行为量等信息物理全感知;信息传输系统将以5G通信技术为起点,结合高密度的卫星系统,形成空天地一体化通信平台; 存储和运算设备将基于大数据平台/人工智能平台,采用先进芯片技术、协同计算技术等,极大提升计算力,形成以人工智能为核心的“超级计算机”。 整个架构中具体可以分为终端信息收集器(传感器、RFID等)、边缘计算、通信网、云平台、人工智能五个层次,同时卫星和5G技术形成的信息传输系统将成为泛在网络实现的关键力量。 边缘计算 边缘计算的核心是一个开放分布式平台,即在网络边缘靠近数据源就近提供网络、计算、存储及应用服务,满足了行业数字化转型在联接、智能、实时、数据优化和安全的诉求。边缘计算产业联盟实验平台组副主席胡晓晶指出,“边缘计算是物理世界与数字世界的桥梁,云与物联网产业的关口。” 据IDC数据统计,到2022年将有超过500亿的终端与设备联网。未来超过75%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。 通信网通信网具体可以划分为三大网络—骨干通信网、配电通信网和终端接入网 骨干通信网 跨域光缆路由匮乏、SDH带宽受限、通道定制化和服务差异化能力不足,无法满足长距离输电、大范围消纳、远距离互动等业务大带宽、高可靠、超低时延、高精度同步的承载需求。 基于M-POTN构建极简架构(1种技术1张网)、长距离大容量(1000km、单波100G)、低时延高可靠、带宽按需调整、业务极速开通、全网同步(ns级)的新一代认知承载网,实现网络即服务(NaaS)。 配电通信网 传统光纤通信(EPON)覆盖范围受限,新型配电网业务要求网络灵活接入并满足不同QoS需求,配电通信网还需在覆盖范围、传输容量、网络灵活性等方面进一步提升。 终端接入网 随业务系统分别建设,技术体制、数据模型、接口协议不统一,采集频次趋于准实时双向互动,海量通信节点IP地址受限,亟需构建异构融合、广泛覆盖、直接互联的终端接入网。 以230MHz专网和LoRa无线专网为主,宽带PLC等有线为辅,统一接口协议和数据模型,即插即用,开放互联,并最终向5G演进。 云平台 云平台是一种基于互联网的计算平台,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备,主要提供算力支撑、应用开发和数据融合。 “国网云”是泛在电力物联网的计算平台和算法平台,包括企业管理云、公共服务云和生产控制云(简称三朵云),分别覆盖不同区域的资源及服务,由一体化“国网云”平台(简称云平台)及其支撑的各类业务应用组成。 人工智能 人工智能通过模拟、延伸、扩展人类智能,通过机器感知、机器学习、机器思维和智能行为等技术,代替人类做出分析、判断、优化和决策,通过智能计算,应对随机和不确定。 电力人工智能是人工智能的相关理论、技术和方法与电力系统的物理规律、技术与知识融合创新形成的“专用人工智能”。 电力卫星 目前,卫星通信及遥感数据主要依赖于社会通用卫星,存在(1)实时性低,使用成本昂贵;(2)调度困难,资源有限;(3)电力需求契合度不足等关键制约。 因此,结合能源互联网时空分布特征,发射具有电网特色的电力多载荷一体化卫星,是建设电力PNTRC的核心基础,为能源互联网和泛在电力物联网持续发展提供可靠的数据来源和系统支撑。 5G技术 5G技术即第五代移动通信网络技术,其峰值理论传输速度可达每秒数十Gb,比4G网络的传输速度快数百倍,具备广覆盖、低功耗、低成本、高效连接等特点,可广泛应用于低功耗广覆盖(LPWA)物联网市场。 5G相当于蓝牙或红外信号,不过它的一个基站可以带动20多万个终端,传输距离达10km。 比如一个社区可以通过NB-IoT管理所有的水表气表电表,一个工厂可以通过NB-IoT管理所有的设备运行监控空调消防等。工信部2017年发布《关于全面推进移动物联网(NB-IoT)建设发展的通知》,规划2020NB-IoT基站将达150万个,NB-IoT连接数将达6亿。 5G技术在电力系统的应用丰富多样,基于其性能特点可实现以下四种最具典型代表意义的业务需求: 满足智能分布式配电自动化、毫秒级精准负荷控制、主动配电网差动保护等工业控制类下行业务所需的超高可靠超低时延需求;低压用电信息采集、智能汽车充电站/桩、分布式电源接入等信息采集类上行业务所需的海量物联终端接入需求;输变电线路状态监控、无人机远程巡检、变电站机器人巡检、AR远程监护等所需的高清视频回传需求;以及调度电话、管理电话、远程巡检、应急通信等需要高安全、高可靠、高接通率和高清通话质量保障的高清语音通信需求。 终端面对的市场潜力能有多大? 泛在电力物联网拥有具有巨大应用潜力,未来还将继续升级。目前国网系统接入的终端设备超过5亿只(其中4.5亿只电表,各类保护、采集、控制设备几千万台),国网规划到2030年,接入SG-eIoT系统的设备数量将达到20亿,整个泛在电力物联网将是接入设备最大的物联网生态圈。 配电自动化和智能电表覆盖率明确规划将大幅提升。中国国家发改委、能源局提出到2020年,初步建成安全可靠、开放兼容、双向互动、高效经济、清洁环保的智能电网体系,在《国家能源局关于印发配电网建设改造行动计划(2015-2020)年的通知》中,要求全国配电自动化覆盖率从2014年的20%,在2020年需要提升至90%。终端应用市场新能源装机量和新能源汽车销量持续提升,带来更广阔的终端接入空间。 基于泛在电力物联网涉及终端信息收集器(传感器、RFID等)、边缘计算、通信网、云平台、人工智能五个层次,受益标的方面,软件端与硬件端两大维度值得关注。
卡马里奥,加利福尼亚,--(BUSINESS WIRE),Semtech公司(纳斯达克:SMTC),高性能模拟和混合信号半导体以及先进算法的领先供应商,日前宣布,Transco工业公司,传送带零部件、设计、安装、维护和维修的领导者,将Semtech的LoRa®设备和无线射频技术(LoRa技术)集成到其传送带应用中,在降低运营成本的同时实现更智能,更安全的监控。 Transco的总裁兼CEO Jeff Brown表示:“Semtech的LoRa技术使矿商能够远程监控传送带,因此降低了维护成本,并有助于防止传送带故障。以前,采矿作业必须聘请专家来监测皮带空转温度等因素,通常每小时的成本为数百美元。有了基于LoRa的传感器,管理人员可以自己实时完成这项工作,而不存在人为错误的风险。” 根据市场调研,随着智能皮带技术引领全球传送带产业的增长,预计到2022年,全球传送带产业的价值将达到64亿美元。Transco的LoRa传感器已经开发出来,可以灵活地适应包括传送带在内的现有采矿基础设施。小巧耐用的传感器连接到基于LoRaWAN™的专用网络,允许在矿井中的极端条件下实时传输数据。一条长达数英里的传送带配有一个端到端解决方案,该解决方案由嵌入传送带本身的多个传感器组成,用于测量应力并防止潜在的撕裂。在皮带撕裂的情况下,LoRa传感器向皮带控制器发送信号,立即关闭皮带,以阻止危险和昂贵的撕裂恶化。矿山经营者监测数据的趋势,并利用这些信息来预测何时进行维修或更换零件。在皮带托辊组上安装额外的传感器来测量托辊轴承的温度。传感器报告温度数据,使矿井操作人员能够监测轴承状态,防止过热和火灾。Transco与博立信(Polysense)科技,光纤传感和无线传感物联网解决方案的创新领导者,合作开发了基于LoRa的传送带解决方案。 Polysense的创始人兼CEO Rick Li表示:“Transco在采矿业的丰富经验,加上LoRa技术在物联网方面的成熟能力,使其成为智能采矿解决方案的完美匹配,对于采矿作业来说,输送带每英尺的修理费通常要几百美元,而且故障很难预测。LoRa技术的实时数据可以在发生撕裂时触发皮带系统关闭运行。这为采矿业务节省了数百万美元,并保障了矿工的安全。” Semtech的物联网、无线和传感产品总监Vivek Mohan表示:“Semtech的LoRa技术创造了工业物联网解决方案,可根据传感器和网关的数量进行扩展,以覆盖最大的工作场所或矿山。LoRa技术易于部署,功能灵活,允许矿山管理人员利用实时数据进行预测维护,提高运营效率。 关于Semtech的LoRa®设备和无线射频(RF)技术 Semtech的LoRa设备和无线射频技术是一种已被广泛采用的远距离、低功耗物联网解决方案,该技术支持电信公司、物联网应用开发商和系统集成商在全球部署低成本且互通的物联网网络、网关、传感器、模组产品和物联网服务,及其功能组合。遵循LoRaWAN™规范的物联网网络已经在超过100个国家实现部署。Semtech是LoRa Alliance™的创始成员。如需详细了解LoRa及其物联网,请访问Semtech的LoRa / IoT站点并加入LoRa社区以获取免费培训,以及能展示下一代产品的在线行业目录。 关于Transco 成立于1961年,是一家位于美国西北部的工厂服务公司,现已发展成为钢铁制造、水处理技术、工业设计以及输送机零部件、设计、安装、维护和维修的领导者。Transco在俄勒冈州波特兰市拥有10万平方英尺的AISC认证的制造中心,包括完整的制造、喷砂和喷漆设施。计算机绘图和建模部门也坐落在这个占地10英亩的厂区里。另外6个销售和服务中心分布在美国各地。Transco拥有数百名员工,服务于全球各地的客户。有关更多信息请访问:http://www.transco-ind.com/ 关于博立信(Polysense) 位于加利福尼亚州圣克拉拉市,硅谷的核心地带,同时在中国北京、上海、洛阳设有市场运营、产品研发和生产办公室。依托中国与硅谷两地的研发经验及力量, 博立信科技(Polysense)为市场提供基于跨界与模式创新的“传感器+”物联网技术、服务、产品和端到端解决方案;产品包括分布式光纤传感,基于LPWAN LoRa, NB-IoT/ LTE Cat-M和Wi-Fi/BLE的无线低功耗传感器 ,基于云的数据管理和分析云平台iView,边缘计算平台iEdge,智能手机应用iPalm。 有关更多信息,请访问www.polysense.net。 关于 Semtech Semtech 是业界领先的半导体提供商,为高端消费者客户,企业计算,通讯,及工业设备提供模拟与混合信号技术与产品。其产品设计不仅为工程领域也为全球带来效益。Semtech竭力减少公司及其产品为环境带来的影响。公司的绿色环保项目通过物料和生产环节的控制使绿色技术减少对资源的消耗和浪费。 Semtech 于1967年在纳斯达克上市,股票代码: SMTC.  更多信息可访问:www.semtech.com.
[导读]基于LoRa技术的四信智慧工厂解决方案采用LoRa/网关基站进行工厂无线信号全覆盖,同时在工厂各个数据采集节点安装四信LoRa模块,实现对生产周期的数据动态全采集…… 智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段,是在数字化工厂的基础上利用物联网技术和设备监控技术加强对信息的管理和服务;达到对产销流程的清楚掌握、提高对生产过程的可控性、减少对生产线人工的干预、达到即时正确地采集生产线数据以及合理的编排生产计划与生产进度的控制。加上采用绿色智能系统等新兴技术,构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。 目前工厂的很多设备独立运行并不相连,设备运行状态、生产周期数据无法流动导致形成信息孤岛,无法对数据进行系统的分析和优化。借助物联网技术实现对人员(权限管理)、机器(监控设备)、物(数据采集)、生产环境(监测和能耗)的互联互通链接和智慧管理;在智慧工厂的建设中结合物联网技术,可以有效的降低生产成本、节能降耗、优化工艺流程,是由制造向智造的必然选择。 智慧工厂是利用物联网技术实现对工厂人员和设备进行信息管理和服务,使得工厂形成万物互联和管理统一,实现数据信息的互联互通,帮助提高工厂的生产效率、降低生产成本、优化设备运行状态和节能降耗,将工业制造与物联网应用结合构建智造生产区。 基于LoRa技术的四信智慧工厂解决方案采用LoRa/网关基站进行工厂无线信号全覆盖,同时在工厂各个数据采集节点安装四信LoRa模块,实现对生产周期的数据动态全采集,并根据工厂的实际需求实时将相关信息采集传输。信息传输到系统管理平台后进行数据系统分析和优化,然后准确传输到WEP服务系统或者手机APP系统实现生产管理人员同步了解生产过程中需要的信息,做到信息存储的高度安全,信息获取的灵活及时。 四信智慧工厂解决方案通过四信LoRa网关/基站实现厂区室内深度覆盖,并通过云端的平台,实现多个不同应用终端的远程接入如表计、资产设备、人员等,实现LoRa终端传感器对工厂生产和环境进行全方位的监控;实现流程标准化、监控可视化、过程智能化、系统高度集成、信息高度共享,物流、信息流协同运转,助力传统制造生产升级!
来源:物联网应该这样做 一、系统架构图 二、应用层 2.1、人机交互     满足网关设备与扎花厂在同一局域网内,用户即可通过访问浏览器一样查看当前电机温度及设置预警参数。 2.2、用户登录界面      打开浏览器访问IP地址“192.168.XX.XX” 进入用户登录界面如上图所示 输入用户名“admin” 输入密码“123456” 点击确认进行界面切换/点击取消进行重新输入 2.3、温度实时数据显示界面 电机编号:温度传感器与相对应电机的编码,有效范围(01-50) 温度一:单台电机温度传感器一的实时值 温度二:单台电机温度传感器二的实时值 温度三:单台电机温度传感器三的实时值 温度有效值:当三个传感器正常时,显示其平均值,当一只出现故障时,去除错误数据,进行平均计算 当前状态:未超过上限设定值为“正常”,反之提示“超过上限” 2.4、温度预警参数设定界面 电机编号:温度传感器与相对应电机的编码,有效范围(01-50)。 温度上限值:单台电机温度上限预警值设定。 语音报警:温度超过上限后,则通过语音进行播报“01号电机,温度超过上限,当前温度为xx℃”。 报警灯:温度超过上限后,则报警灯开始闪烁,用于警示工作人员。 推送次数:当前报警触发后,推送次数值设定。 推送间隔:当前报警触发后,每次推送的时间间隔,单位为秒。 三、运算层 3.1、数据存储转发 数据解析后形成电机温度实时数据表。 数据表放置与发送数据缓存区中。 HTTP服务器实时获取数据缓存区中数据。 3.2、数据接收解析 无线接收到数据,由数据解析方法进行解析。 解析后形成电机温度实时数据表。 3.3、无线自组网协议 星型拓扑网络: LoRa扩频无线通信技术在1Kbps的速率下在市区环境下,单跳覆盖3KM,使用简单的星型组网就能够建立LoRa微功率网络,而GFSK调制的芯片经常需要树型或者MESH等复杂的路由网络。 智能网关: 一个LoRa网络中仅有一个智能网关。 星型网络中总控制器,负责网络协调。 初始化、终止、转发网络中的消息。 星型私有网络与以太网桥梁。 一分钟内完成50台节点温度数据采集。 温度节点: 一个LoRa网络可容纳50个温度节点。 LoRa无线自组网终端节点,入网后,实时发送温度数据。 温度传感器数据采集。 3.4、预警参数设定 从web前端获取预警参数表。 参数解析后更新到内存中。 预警任务根据内存参数信息执行动作。 3.5、BSP板级支持包 RTC驱动 提供实时时钟硬件驱动层 SPI驱动 提供SPI驱动接口硬件驱动层 看门狗驱动 提供防止程序跑飞硬件驱动层 预警灯驱动 提供灯光报警控制硬件驱动层 串口通信驱动 提供串口调试硬件驱动层 SD卡驱动 提供SD卡硬件驱动层 以太网驱动 提供以太网硬件驱动层 LoRa驱动 提供LoRa射频模块硬件驱动层 语音播报驱动 提供语音报警信息驱动层 四、传输层 4.1、物联网为什么到现在才开始爆发 过去70%的传感器及设备无法连接! 2G/3G/4G、WIFI只解决了视频、图像、语音的等方面应用。 2G/3G/4G/功耗大、成本高、覆盖并不完善。 WIFI、ZIGBEE、蓝牙距离短,很多应用场景无法满足; 那些需要电池供电,广域覆盖、又需要长时间低功耗待机的设备无法适应。 4.2、LoRa技术优势 164dB链路预算 、距离>15km
未来谁控制了物联网,谁将操控制造业 每一次工业革命都彻底改变人们生活。蒸汽、电气革命了一批传统企业,互联网又一次颠覆式革命一批传统企业。如今,以“智能制造”为主导的第四次工业革命(工业4.0)正席卷全球。 “未来谁控制了物联网,谁将操控制造业”成为共识。在物联网下,任何物体都能与人简单沟通,所有机器在智能互联的网络里自动工作、自动调试、自动修复,以最具效益的方式制造商品。 物联网就是赋予机器智慧,把工人从单调、程序化的工作中解放出来,让企业能够将精力集中在创新和增值业务上,以实现传统产业转型升级。而这正是协成智慧公司正在做的。 据悉,协成智慧是国内领先的物联网解决方案技术提供商,已帮助水利、安防、警务、检测等9大传统行业成功转型物联网。 感知万物容易,难在操控万物 目前,在“感知中国”的推动下,丰富多样的传感器足以感知万物,但缺乏网关、数据引擎与云计算技术进行双向通讯,以实现海量数据传输、分析与指令下达。 协成智慧COO王忍和指出:“物联世界,数据必须是互通的。传感器数据传回云端处理分析,协成让机器数据缤纷地呈现眼前,让管理者充分认识机器,实现创新;云端的指令下发也要发送到设备上执行,以便让管理者高效控制机器,促进生产”。用物联网技术实现传统机器设备的网络化和智能化,同时数据汇聚到物联网系统中来,这将给客户带来丰厚的经济效益。 帮助传统企业转型物联网,为客户带来丰厚经济利益的过程中,协成正形成自己的竞争力与物联网生态圈。其所研发的“协成物联云”获第一届福建省物联网项目创新大赛暨新华网2017物联中国最具投资价值十强项目便是再好不过的证明。 从协成物联云窥见协成物联网生态体系,包括传感器、窄带物联网网关、大数据和云服务,具有四大功能:灵敏精确的感知能力、NB+LoRa双模稳定的物联网络、高速准确的数据分析、自动高效的运维能力。 自建到联合开发,万千企业精明选择 2017年,协成宣布开源物联网网关与云服务,提出“帮助传统企业转型物联网”经营理念,为客户提供全方位的物联网解决方案定制开发服务,由行业客户提出把的传统机械智能化、物联网化的想法,协成智慧来负责研发与实现它。 周鸿炜指出“物联网真正的机会不在消费端,而在制造业”。在制造业方面,协成物联网技术更是大展拳脚。 在实际生产工作中,机器总是在复杂多变、条件恶劣的环境下循环往复地工作,不仅影响使用寿命、误差生产甚至可能宕机,若人工维护则需要投入更多成本且无法时刻监控多项影响因素。企业通常自建技术解决方案来使得机器可靠、安全、快速地执行各项任务,但研发投入周期长、灵活性低、徒增产品成本,错失机遇。寻找物联网实践研发经验丰富的企业代为开发物联网解决方案是当下传统企业迫切需求。 协成智慧COO王忍和表示:“从选择什么都自己开发到找专业物联网开发公司合作研发,这已经是越来越多企业的共同选择。让专业的人做专业的事儿。企业集中精力做创新与增值业务,基础维护就交给物联网智能处理,物联网方案开发就交给协成智慧。” 至今,协成智慧物联网解决方案正渗透到各行各业,服务企业、提质增效、惠及民生。
一、方案背景 当今很多工厂生产线上,传统的模式,需要人员去清点每台机器每日的产量,来计算工人每月的工作产量,并且得出相应的工资。这种人工方式需有专门的人员去做这个数据统计,费时费力,且容易出现人为统计失误问题,导致工厂运营成本的增加。再者,人工统计的方式存在数据更新不及时的问题,今天看到的还是昨天统计的生产进度,信息滞后,给管理者带来一定的困扰。应用LoRa技术的计件自动化可以解决这些问题。 此外,在一些大型工厂内,数控机床设备数量庞大,成百上千,对于这些机床的管理成为了一个难题,如不能及时发现哪台数控机床发生了故障,全年的故障率是否偏高。对机床设备故障状态的实时监控、统计全年故障率以及时更换掉异常设备,对于管理人员来说,显得尤为重要。 下面是LoRa无线传输技术应用于工厂生产车间智能计件管理、产线设备监控的解决方案拓扑图,可实现对多个生产车间的智能管理。当生产数据汇总到服务器后,可在服务器本地实时查看,也可开发相应的手机app、web 服务器,即使人员外出,也能在远程端便捷管理。 二、方案网络拓扑图   系统工作过程:将LoRa模块嵌入到计件传感器,传感器采集产量信息,通过TTL串口发送给LoRa模块,LoRa模块与网关F8926-L 通过LoRa网络建立无线连接,网关再通过网线、3G、4G网络以TCP/IP协议将生产相关数据汇总到服务器上。在服务器部署web平台,管理人员可通过浏览器登陆服务器查看生产数据,对产量产能进行实时监控,科学管理。同时可开发手机app,连接到服务器,从服务器下载生产数据,随时随地办公,方便快捷。 一些加工厂数控车床点数较多,需要实时监控数控车床的运行状态,如是否发生了故障。车床的故障状态信号由无源开关量或者高低电平给出,接F8L10T LoRa终端的GPIO采集端口,由F8L10T采集并上报给LoRa网关,通过网线或者3/4g网络传输给服务器。管理人员可远程轻易地掌握设备运行状态,对产能进行管理。  三、方案特点 1、抗干扰:得益于LoRa扩频调制解调技术优异的抗干扰性能、FEC前向纠错技术,及433MHZ频段,相比2.4G的zigbee和wifi等无线技术,特别适合工厂生产车间复杂的金属设备环境。 2、免布线:采用LoRa无线技术,无需布线,安装即可使用,省去现场施工人工成本。 3、灵活性:根据工厂现场环境,网关可选择通过RJ45、3G、4G网络,甚至是RS232\RS485串口连接到服务器。 4、便利性:生产管理人员通过手机app、浏览器随时随地可查看生产数据、生产设备运行状态进行管理,相比传统人工记录统计的方式,大大提高了效率。 四、产品介绍 产品介绍 北京创羿科技推出了CY-LRW-102 Lora开关控制器和CY-LRB-101 Lora开关检测器--Modbus/Bacnet通讯协议。方便客户快速搭建合适自身行业的智能窄带物联网产品。 创羿 CY-LRW-102 Lora开关控制器   产品介绍 远程控制系统包括两端:开关检测端与开关控制端。均采用双工传输模式。 检测端检测终端状态,如电灯通断状态,温度传感器的电流信号,水流传感器的电流信号等等。 电灯控制:将开关控制端继电器串联进入电灯回路中做开关使用,装置会检测电灯通断状态并将状态通过LoRa无线传输返回给开关检测端,开关检测端再将状态中转给DDC等设备,以便于控制。DDC等设备也可以控制电灯通断,当得知电灯状态时,可通过DDC等设备将控制开关信号发给开关检测端,再由开关检测端将通断控制信号发送到开关控制端,从而控制电灯的亮与灭。 传感器信号采集与设备控制: 当需要采集温度,水流,压力等信息并根据环境信息变化来控制设备运行功率与运行状态时,就需要将传感器(如温度传感器,压力传感器等)接入开关控制端,通过A/D D/A(数模转换)芯片将传感器传输的电流,电压等信号转换为数字信号即温度值压力值等,再由LoRa无线传送给开关检测端,开关检测端将这些接收到的数字信号通过A/D D/A(数模转换)芯片恢复为模拟电流电压信号,传送给DDC等设备。 DDC等设备可传送模拟量信号给开关检测端,开关检测端将这些电流,电压等模拟信号通过数模转换芯片转换成数字值,单片机将这些数字值通过LoRa无线传输给开关控制端,此时需控制的设备可接开关控制端,经过开关控制端对信号的判断与恢复,可控制设备运行状态等。 创羿Lora开关检测器CY-LRW-102是一种物联网无线数据终端,利用公用蜂窝网络为用户提供无线长距离数据传输功能,同时利用 LoRa 无线传输技术进行短距离数据传输。 该产品采用高性能的工业级 32 位通信处理器和工业级无线模块,以嵌入式实时操作系统为软件支撑平台;低功耗设计,最低功耗小于 5mA@12VDC;提供 1 路 ADC,2 路I/O,可实现数字量输入输出、脉冲输出、模拟量输入、脉冲计数等功能。 产品结构   检测方式 开关通断检测,通过直接检测继电器开关端电压来检测是否通断,避免检测失误或由于继电器损坏造成的误检测。 开关控制端通过实时检测的方式,当所导通设备一旦出现故障,导致继电器两端出现断开,开关控制端将第一时间通知开关检测端,以通知控制单元设备。 采用进口8位数模转换芯片,采集传感器返回的模拟量,并进行模数转换,将数字量传送给LoRa进行发送。开关检测端接收数字信号,并发送给8位数模转换芯片,转换芯片将数字量转换为模拟量传递给控制模拟量接收端。 产品参数 供电 设备优势 传输距离远,抗干扰能力强。 体积小,安装简单,可大大减小布线资源。 状态反馈,事实掌握设备状态,避免误控制。 控制可靠性高。 配置连接   产品特征 功能特点 LoRa(远程)扩频技术 半双工通信 超强抗干扰性(信道抑制比:56db) 高接收灵敏度-139dbm(32M无源10ppm晶体) ISM多波段,不需要申请频率免费使用 多频率可选,多种传输速率。可在FDMA及调试技术中应用。 智能复位、状态监测、数字模拟量转换、远程传输 低功耗接受电流:(4-20mA) 256位FIFO TX/RX RSSI信道监测功能 传输模式:FIFO/直接模式(推荐FIFO包模式) 配置:AFC/空中唤醒功能/低功耗/载波监听/FEC纠错/AEC加密 超远距离传输空旷远可达5KM 工业级应用设计 采用高性能工业级 LoRa 模块采用高性能工业级无线模块采用高性能工业级 32 位通信处理器,低功耗设计,支持多级休眠和唤醒模式,最大限度降低功耗采用塑料外壳,保护等级 IP20-40。金属外壳和系统安全隔离,特别适合于工控现场的应用。 电源输入(DC
领先的工业通信解决方案提供商研华科技(Advantech)通过携手高性能模拟和混合信号半导体及先进算法领先供应商Semtech Corporation(Nasdaq:SMTC),推出其均集成了Semtech的LoRa器件和无线射频技术(LoRa技术)的Wzzard LRPv节点和 SmartSwarm 243网关,来扩展其无线产品线。研华科技的全新解决方案使用LoRa技术来跨越距离的界限,从而将监控效率和整体生产能力提升至最高。 在接入了Semtech的LoRa技术和LoRaWANTM开放协议后,Wzzard LRPv节点成为了一个高度集成的传感平台,适用于从I/O传感器数据管理到网络协议转换的各种应用。基于LoRa的节点可以被用来形成一个私有传感器网络,在降低维护成本的同时提升整体生产率从而产生直接效益。凭借其坚固耐用的设计,SmartSwarm 243网关可被安装在偏远地区和严酷环境中。 “研华科技的LRPv系列可支持在没有交流电源或有线以太网的地方放置传感器和互联网网关。高度灵活的双重节电模式和报警系统可通过节省电能、检测可能的故障和防止系统崩溃将成本降至最低,”研华科技 iConnectivity事业群副总裁Alpha Chen说道。 “研华科技全新的基于LoRa的节点和网关是物联网(IoT)应用的理想选择,因为它们可以在偏远地区使用,”Semtech无线和传感产品事业部副总裁黄旭东(Mike Wong)表示道。“Semtech的LoRa技术可为下一代物联网应用和垂直市场提供远距离、低功耗功能,这些应用包括智慧城市、智能楼宇、智能农业、智能表计和智能供应链和物流。”
智能电网的改造,已经初步实现电网线路故障的精准定位,至少让过去提着手电漫山风雪中寻找故障点的巡线员轻松了不少,看看如何实现。 我们经历过的停电,时间都并不太长,城市的任何一处电网故障都会得到抢修员的及时补救,但是,跨越大山大河输送到县镇里的电如果停了,巡线员也要再沿着大河大山循线排查,在古代的烽火台已经被戍边哨所的无线电取代现在,无线故障指示器也构筑智能电网中的新烽火台。 图 1 群山大河间的电塔 我国郊区及农村地区幅员辽阔且聚落零散,中心城市对其电力覆盖的输送线长同时环境恶劣,人工检修危险度大、效率低、成本高,根据国家电网的规划在过去三年(2017-2015年)投入了1200亿人民币用于电网改造,主要针D、E类用户(郊区及农村),其中200亿投入于配电自动化改造,而在未来三年,这个趋势还在延续及深化。 图 2 用于架空电缆上的故障指示器 所以,实时监控大区域电网运行状况,精确获悉故障节点及故障类型,形成闭环自动化修复指示系统,对于智能电网的智能化程度有直接影响,其间蕴含着巨大的市场。 电网故障指示系统结构 电网故障指示系统有三层,分别是故障采集层、数据传输层、后台监控层,故障采集传感器和显示器两部分组成,传感器负责探测电缆通过的电流,显示器负责对传感器传送来的电流信息进行判断及做出故障指示动作,判断结果通过数据传输层直接传到后台监控层,对故障节点直接派出维修人员抢修。电网故障指示系统框图如图3。 图 3 电网故障指示系统框图 由于工作环境恶劣,故障指示器需要具备以下3个特性: 1、低功耗长时间在线运行 使用防护镀层和外壳材料,能适应各种环境使用,如浸入水中、高盐雾和极端热冷等条件,并可以长期安装在户外或电缆分支箱内运行,要求设备功耗低; 图 4 架空电缆上的故障指示器 2、远近距离故障指示 可以通过无线传输将故障信息传到网关汇总到后台分配维修人员,同时需具备高亮度LED,晚上查找故障巡线时,可在300m范围内能准确发现故障报警位置。 3、故障指示自动复位 发生故障后,在无电流和电压的情况下,按设定的时间自动复位,并能在下一次送电时自动复归到正常状态,同时将异常信息及复位状态通过无线通讯传至后台。 无线数据传输层方案: 图 5 ZM470SX-L数据传输方案 ZM470SX-L用于电网故障指示系统的优势 1. 低功耗 模块集成了+12dBm的可调功率放大器,并可获得超过-110dBm的接收灵敏度,链路预算能够满足大部分的近距离通信需要,集成业内领先的功耗控制技术,让模块功耗降至最低,极适用于对功耗有较高要求的低功耗应用场合。 2. 工业级品质,抗干扰 工业级品质可应对诸如沿海高盐度、高温湿等各种恶劣环境,确保传输稳定。 3. 发射功率多级可调 模块集成了最大12.5dBm的功率放大器,并提供-8.5~12.5@Step 3dB多个可调的功率等级,可根据故障指示器安放位置偏远程度,自由调整信号的覆盖范围。 同类应用 电网故障指示器除了在架空电缆馈线分支处上使用外,也可直接安装在箱式变、各种环网柜、电缆分支箱、变电所进出线上。
导读: 无疑,城市的智慧化需要借助各种物联网技术来协助数据传输,而LPWAN的出现有机会实现真正的智慧城市应用。 现如今我们所谈论的智慧城市内涵相较于早期信息城市、数字城及无所不在城市的概念早已大不相同。伴随着经济与科技的发展与变革,今日的智慧城市强调的是广泛使用信息与通讯技术,感知各种人、事和物的数据,并利用无缝的网络传输至云端进行数据分析等,以达到城市持续发展、改善民生等目的。 无疑,城市的智慧化需要借助各种物联网技术来协助数据传输,而LPWAN的出现有机会实现真正的智慧城市应用。 此前,GSMA对于LPWAN的应用分成了包括公共事业、工业应用、后勤保障、智慧建筑、消费与医疗、环境监控及城市设施在内的7个与智慧城市相关的应用大类。在这7个应用大类中,我们最熟悉、最常谈的莫过于公共事业、环境监控及城市设施等。但是,事实上在智慧建筑和智能工业中也不乏相关的应用实践: 世界移动通信大会期间,爱立信携手中国移动等联合展示了基于工业4.0蜂窝物联网的互联工厂演示。该工厂目前正在实施多个低功耗广域网的用例试验,例如生产线监控、仓库监控、包装和材料追踪等。此外,爱立信还推出了螺丝刀,这是一款配备了运动传感器与NB-IoT模块的互联高精度螺丝刀,其能够自动检测工具的使用情况,通过大数据分析保障安全生产。 中国联通与合作伙伴携手打造了一款基于NB-IoT技术的智能烟感报警器产品,这是一款非常适合在小场所、老旧市场、民宅、学校宿舍、古建筑等场所使用的智能火灾报警产品。该产品计划在静安区西王小区率先部署。据介绍,一旦发生火灾,报警系统会通过TTS自动语音立即通知业主、物业和消防安全员,确保及时疏散,减少人员伤亡。 中国移动联合中电海康去年率先在杭州开展了电梯卫士试点项目,该项目第一阶段的部署是基于TDD现网直接部署,当前使用CAT1模组,无需对网络做任何改造升级即可快速部署。而在几年eMTC芯片即CAT-M1商用芯片推出后,电梯卫士便可直接基于CAT-M1进行部署。 重庆移动联合中移物联网等合作伙伴利用已开通的NB-IoT基站,完成了中国移动首个基于NB-IoT物联网的智能火灾报警系统应用演示。据悉,智能火灾报警系统是在传统的独立式光电烟雾报警器基础上增加NB通信模块,形成一套基于低功耗物联网技术的智能火灾报警系统。…… 低功耗物联网技术在智能工业及智慧建筑中早已暗流涌动,而这仅仅只是列举了众多应用中寥寥几个,可以预见,在这两个领域里面,还有无限多的应用场景亟待我们去发现、去挖掘。
在技术、市场、政策等方面因素的推动下,全球正在掀起一股智能制造的热潮,越来越多的国家大力推进智能工厂的建设。有机构预测,未来五年智能工厂领域的投资将促进生产力增长27%,预计到2022年年底,21%的工厂将会成为智能工厂。在美好的市场预期下,企业尝试将移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等技术融入工厂建设和生产中,以进一步提升企业的生产效率和竞争力。 在移动互联网、云计算、大数据以及人工智能等技术的兴起下,IoT技术也迎来了蓬勃发展,成为打造智能工厂的重要支撑。从概念上看,IoT(Internet of Things)即物联网,指利用红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,将物品与网络连接并进行识别与管理。当前,越来越多的国家开始利用IoT等信息技术以及机器人等智能生产设备,推进智能工厂的建设。下面就来看看日本如何依托IoT等技术建设智能工厂,IoT又究竟能够给制造业带来什么? 制造业成IoT应用主体 针对日本企业IoT利用现状调查,日本经济产业省针对开发设计、生产部门合作、使用与维修、贸易等环节对企业进行了问卷调查。调查结果显示,从利用的程度来看,不同领域IoT的利用程度有所不同。具体来看,在生产过程可视方面(数据搜集、改善、利用等)的利用比较多,而预测、试验等方面的利用较少;从企业规模来看,规模越大,IoT的利用率越高。另外,无论哪个产业环节,从业人员在300人以上的企业IoT利用率均最高,其次是101~300人之间的企业,最后是100人以下的企业。 日本总务省的统计数据显示(如图1),与智慧城市相关的IoT/M2M市场规模在2014年为9.3兆日元,到2020年将达到18.9兆日元,年均增长率在10%以上。根据试算,2020年分领域的IoT/M2M市场规模中,制造业市场规模为4.14兆日元,占比为22%,位居第一位。 伴随着IoT技术的应用,机器人市场正在从制造业向服务业过渡。一直以来,机器人的采用都是智能工厂建设的重要标志之一,日本《情报通信白书2015》统计显示(如图2),2015年日本机器人产业的市场规模为1.6兆日元,其中制造业用机器人占比为62.7%,位居第一位。根据预测,未来20年日本的机器人产业将大幅增长,分行业占比中,服务用机器人无论增长速度、总量规模都将超越制造业用机器人。具体来看,到2025年,机器人产业市场规模将为5.3兆日元,制造业用机器人占比将为30.1%,位居第二位。到2035年,机器人产业市场规模将达9.7兆日元,制造业占比将为28.1%,位居第二位,而服务业用机器人占比将达51.1%。 大企业更青睐IoT技术 为调查日本智能工厂发展现状(IoT利用现状),日本经济产业省分别对3858家企业进行了调查,并将全体企业分为A、B、C、D、E五组(如右表),从A组到E组的IoT利用率依次提高,企业规模分为300人以上、101~300人、100人以下三个等级。横向看,无论哪个组中,100人以下、101~300人的中小企业占比均较高,原因在于中小企业数量较多,而300人以上企业的数量较少,仅占全体企业的7.8%;从纵向来看,300人以上企业IoT利用率从A组的5.0%依次提高,在E组中的占比为15.1%,而100人以下企业的占比则呈现了依次下降的情况,101~300人企业在各组中的占比均比较稳定。由此可见,企业IoT利用以大企业为主,中小企业引入态度积极。 从实际应用上看,IoT利用提高了全体企业的决策速度,缩短了产品生命周期。从决策速度的变化上看(如图3),虽然决策维持原状的企业占比较大,但IoT利用率越高的企业决策速度越快,E组中决策速度加速的企业占47.7%,而A组中决策速度加速的企业仅占28.2%。主打产品开发周期也与决策速度呈现了同样的趋势(如图4),E组中主打产品开发周期缩短的企业占比为49.3%,A组中主打产品开发周期缩短的企业占比仅为26.7%。 目前,日本中小企业IoT设备投资呈稳步增长趋势。调查显示,对于小企业而言,无论是决策速度还是主打产品开发周期,IoT利用率较高的企业均取得了较好的效果。其中,E组中决策速度加快的企业占比为49.3%,主打产品开发周期缩短的企业占47.1%。从设备投资预测来看(如图5),未来三年,除E组外,投资平稳增长的企业占比较多,E组中设备投资预测微增的企业占比较大,为46.9%,同时E组中设备投资增加的比例也比其他组大,为8%。 三大方向推进产业发展 可以看到,日本正在将体制机制改革、发展新模式、产业培育作为政策支持的三大方向。 实行体制机制改革——推进无人驾驶以及智能工厂的实现(到2020年培育50件先进事例),促进小型无人机产业、产业安全智能化、金融科技(FinTech)等规制、制度的改革。 创新发展模式——以IoT、大数据、人工智能为重点,制定2030年“新产业结构展望”,通过官民协作进行规制改革,推进各领域示范项目进行以及相关支持活动,形成新的规制以及创新的产业发展模式。 加大支持力度——加强网络安全对策,将其作为成长型产业,制定新的人才培育计划,对既有基础设施建设计划等进行修订与完善。同时,重视对中小企业的支持,尤其在IT、改善活动、机器人导入等方面的专家支持。
这篇介绍文章是用于团队内部培训使用,对部分内容做了删减后公开发出。 本文作者twowinter:http://blog.csdn.net/iotisan/ 本文是一篇LoRaWAN的科普介绍,你已经在朋友圈看过无数蜻蜓点水的LoRaWAN文章,是时候来一篇真正的技术干货了。本文先从横向介绍下LoRaWAN的背后势力和网络部署情况,然后纵向讲解了网络架构和具体的协议内容,帮助LoRa从业者系统地了解LoRaWAN协议。 1 LoRaWAN是什么 按照LoRa联盟官方白皮书《what is LoRaWAN》的介绍,LoRaWAN是为LoRa远距离通信网络设计的一套通讯协议和系统架构。 LoRaWAN? defines the communication protocol and system architecture for the network while the LoRa? physical layer enables the long-range communication link. 另外官方提供了这张略偏技术的协议层次图,各位看官大体感受下。 LoRaWAN在协议和网络架构的设计上,充分考虑了节点功耗,网络容量,QoS,安全性和网络应用多样性等几个因素。经过接下来的这些内容,将会对开头这段介绍有更深刻的体会。 2 背后的利益集团 – LoRa联盟 和LoRa相爱相杀的 NB-IoT 出自于全球标准化组织 3GPP ,由大名鼎鼎的ETSI(欧洲电信标准化委员会)、日本ARIB(无线行业企业协会)和TTC(电信技术委员会)、CCSA(中国通信标准化协会)、韩国TTA(电信技术协会)和北美ATIS(世界无线通讯解决方案联盟)等等组成。 相比于 3GPP 的根正苗红,LoRaWAN 背后的LoRa联盟则势力弱了一些。从协议的封面可以看到作者是来自于3个董事会成员公司: N. Sornin (Semtech), M. Luis (Semtech), T. Eirich (IBM), T. Kramp (IBM), O.Hersent (Actility)。 我们知道每一项技术的推广,都伴随着利益的推动。虽然组织和联盟都是非盈利性组织,但是旗下的企业成员都不是一心来做公益的。从企业角度来讲,花5W去投入做的事情,注定是抱着撬动至少50W美金的预期去做的。 LoRa联盟于2015年上半年由思科(Cisco)、IBM和升特(Semtech)等多家厂商共同发起创立,截止目前(2017.04)有400+的成员,董事会成员中也有不少大企业,大家共同为瓜分未来低功耗广域网的蛋糕而抱团努力着。这是我做的一个表格,收集了现阶段愿意交纳5W美金会费的19个董事会成员,你可以看到这些企业的愿ye景xin。 电信运营商 bouygues 法国三大移动网络运营商之一 comcast 美国最大的有线电视运营商 KPN 荷兰皇家电信集团 orange 法国电信运营商 Proximus 比利时电信运营商 SK telecom 韩国电信运营商 网络安全方案商 gemalto 金雅拓,网络安全方案商,涉及网络加密设计,是中国移动合作伙伴 giesecke 捷德,支付安全方案商,涉及网络加密设计,是工行、建行等的U盾方案商 云平台方案商
2.1历史-分析如何演变为自动化决策 数据分析的数学基础是建立在18,19和20世纪初,但分析出生于20世纪50年代和60年代,当第一台计算机用于操作决策支持。这项工作涉及小型专家小组,负责描述性分析和报告活动。例如在设备维护中,分析故障率以支持与维护相关的决定,例如要测试的设备和何时进行测试。 用于查询和报告的早期分析工具作为计算机科学专家的“自己动手”解决方案出售。在20世纪70年代中期,几个供应商开始提供工具,允许非程序员在数据访问和分析的世界中探索。从而创建了商业智能的领域,并允许下一级的结构化分析功能决策。在维护例如使用(事后)模式识别导致预防性维护计划。根据其计算的故障概率智能监测关键设备。 通过数据挖掘方法,数据仓库,客户端-服务器系统和最终大数据存储库的创新,分析的作用进一步提高。这种发展导致了以分析为主导的决策。例如,在维修行业,条件监控成为常态。状态监测导致关键传感器读数的可视化,从而给人提供设备状态的实时视图,并驱动任务关键决定,如更换哪个轴承。 今天,由于机器学习工具和物联网的可用性,分析对决策的相关性正在引起人们的兴趣。许多决策现在开始基于数据和分析自动化,通常是实时的。 维修行业正在进一步发展:60年后,故障率分析现在成为预测性维护。传感器读数实时分析,算法对单个设备的剩余寿命进行预测。在许多情况下,这些过程变得如此自动化,使得决策过程不再需要人类交互。 2.2现状-公司看到重要性,但刚刚开始 大多数决策者都认识到工业数据分析在重要决策和流程自动化方面的巨大重要性 69%的受访者认为数据分析在5年内对企业成功至关重要。然而,只有15%的受访者认为今天已经是至关重要的。 虽然68%的调查参与者表示他们有一个公司范围的数据分析战略,46%有一个专门的组织单位,只有30%已完成实际项目(然而,在剩余的70%,大多数公司有正在进行的项目或正处于原型阶段。) 2.3价值驱动因素-工业分析创造了新的收入来源 当深入了解当今工业分析项目的价值时,将分析功能的收入流与支持分析的成本降低工作分开是非常重要的。 增加收入是工业数据分析项目的最大价值驱动因素 工业数据分析项目的最大价值驱动因素显然是面向客户/收入增长方面的业务。增加收入是主要驱动因素(33%-加权分数),其次是提高客户满意度,例如通过更好的服务或更多个性化服务(22%-加权分数)。 效率增益和成本削减得分非常低,只有3%的受访者(加权分数)认为这些方面是工业数据分析的主要优势。 那么,企业应该如何考虑创造收入或降低成本? 2.3.1三个典型的新收入流 •升级现有产品:使用新功能增强现有产品(例如,建筑设备制造商现在提供了一个附加功能,可在整洁的仪表板中实时跟踪车辆)。 •改变现有产品的商业模式:一个主要的主题是转向提供产品即服务(例如,由于实时分析数据的能力,压缩机制造商现在正在销售立方米的压缩空气随着时间的推移,而不是作为一次性销售压缩机设备)。 •创建新的商业模式:一些公司开始在连接的生态系统中启用新服务(例如,保险公司越来越多地与工业公司合作以创建所谓的基于使用的保险包,例如基于个人的驾驶行为数据)。 2.3.2降低成本的三种典型方法 •数据驱动的流程优化:分析结果通常在仪表板中可视化,它们正在协助工作人员操作工厂。这些基于实时知识的洞察力可以推动员工的行动(例如,平板电脑上的智能工厂平台仪表板可帮助生产主管优化日常生产操作,无论他们在车间的什么位置)。 •数据驱动的过程自动化:随着越来越多的工业流程和工作流程变得自动化,智能数据模型帮助编制需要较少人工干预的行动(例如,在制造过程中对产品的实时故障检测有助于自动减少与废料相关的成本)。 •数据驱动的产品优化:分析可以帮助降低产品成本。例如,特定照明系统的制造商需要向他的客户保证一定的产品寿命。传统上,制造商“过度设计”了解决方案的某些组件,以确保能够保证所需的寿命。得益于工业分析,该制造商现在能够详细分析产品使用情况。制造商已经开始减少那些对产品寿命没有大影响的组件的规格,从而显着降低成本,而不影响产品的性能。 2.3.3整个价值链中的工业分析应用 使用与工业分析相关的项目通常导致整个工业生态系统与合作伙伴,供应商合作,并经常进一步与客户及其需求进行整合。 79%的受访者认为机器的预测性和规范性维护是未来3年中工业分析最重要的应用。紧随其后的是客户/营销相关分析(77%)以及现场产品使用分析(76%)。有趣的是,可视分析(例如,仪表板)被广泛地认为是重要的应用。网络安全分析(例如,通过异常检测来改进产品或设备安全性)和移动货物的分析(例如,车队管理)起着次要作用。 工业数据分析在整个工业价值链中的典型应用包括: 2.3.3.1研发 •分析市场中的产品使用特性,并将生成的数据反馈到下一代开发周期(例如,通过传感器读数识别部件故障,并逐渐改进其特性)。 2.3.3.2制造/操作 •对设备,机械和资产进行预测性维护(例如,根据历史和实时机器性能分析,重新安排维护计划以在设备故障前采取行动)。 •用于工业过程的决策支持系统(例如,使用来自操作的数据来自动化采购订单或生产调度决定)。 •制造网络优化(例如,关联和优化多个工厂的性能)。 •优化单个机器参数,以实现平稳运行和最佳质量(例如,关联参数的原因和效果,如机器速度)。 2.3.3.3物流/供应链 •移动资产的状况监测(例如运输中的货物)。 •跨供应商供应链优化(例如,分析仓库库存水平和实时供应数据以预测短缺,降低总体库存水平,并为供应链带来效率)。 •车队管理(例如,分析运输数据和燃料消耗以优化分销网络)。 •战略供应商管理(例如,持续分析单个供应商的质量指标)。 2.3.3.4营销/销售 (虽然不一定被归类为工业分析,这些也需要提及)。 •与策略和营销相关的产品使用相关分析(例如,跟踪使用模式,以便更好地定位和定位客户)。 •跟踪,优化和个性化消费者互动和转化(例如,通过分析社交媒体和网站流量)。 •分析驱动的售后(例如,实时分析产品使用情况,提供适当的服务,并根据使用行为提出适当的升级)。 •即服务商业模式(例如,将特定产品作为订阅销售,而不是一次性销售)。 •实时识别和响应个别客户需求(例如,获取客户洞察以深化客户关系和/或商业机会,包括业务合作伙伴)。
“数据是新的石油。它是有巨大价值的,但如果不精确,它不能真正使用。它必须改变成气体,塑料或化学品,以创造一个有价值的实体,推动有利可图的活动;所以必须前言分解数据,分析它有价值。” -CliveHumby 2006 前言 工业分析演变从一个孤立的业务功能转向战略能力,影响任何工业企业在未来的竞争力。 今天,我们面对着一个“数据驱动”的世界,它的变化比以往任何时候都要快。大量的新方法、工具和技术正在进入管理领域,往往伴随着各种抽象的术语。目前,数据分析的世界似乎被视觉所主导,而不是大规模的实现。现实表明,工业分析还有很长的路要走,最终是有希望成为战略和可伸缩的业务能力。 因此,德国数字分析协会开始更好地了解工业环境中数据分析的当前状态及其在今天关于物联网和其他举措(如“工业4.0”)的讨论中的作用。本研究由DigitalAnalyticsAssociation.发起和管理。德国(DAAG),该公司运营一个关于工业分析专业的专业工作组。 特别感谢HewlettPackardEnterprise,以及CommaSoft和KianaSystems为本研究提供支持和资助。研究所需的所有研究和分析相关步骤,例如访谈,数据收集,数据分析和解释,都是由作者完全进行的,不受外部影响。 该研究的目的是准确描述工业环境中数据分析的当前状态,从而弥补这一主题上现有的信息差距。此外,这项研究也代表了数字分析协会的基石。其任务是支持决策者和数据分析人员进一步发展需要并被认为至关重要的技能和能力。 本报告包含:对151位分析专业人员和工业公司决策者的深入行业调查结果。工业分析的介绍,其与物联网和工业4.0的关系,分析如何随着时间演变,机器学习是什么以及工业分析为行业带来的价值和模式。 实际工业分析项目的3个主要案例研究(在能源,医疗保健和汽车领域),进一步了解诸如:如何组织工业分析,哪些技能建立和如何处理这些项目等方面。 我们希望您喜欢阅读,为您的工业分析项目或您作为数据分析师的个人技能开发获得见解,并受到启发,通过工业数据分析扩大可能。 报告摘要-概论: 第2章:工业分析-感知它 1.现状-公司承认巨大的重要性,但尚未完全建立 分析对决策的重要性正在增加:分析在20世纪60年代和70年代开始只是运营支持。今天,它越来越多地用于推动决策。在将来,它将用于自动化决策。 15%的受访者认为工业数据分析是当今企业成功的关键因素,69%的受访者认为这在5年内至关重要。今天,68%的调查参与者表示他们有一个公司范围的数据分析战略,46%有一个专门的组织单位,只有30%完成实际项目。 2.价值驱动因素-增加收入被视为主要驱动因素;预测维护作为主导应用 人们认为增加的收入是工业分析的主要价值驱动因素(33%加权分数)。增加收入可以通过三种方式实现:升级现有产品,更改现有产品的业务模式或创建新的业务模型。 尽管今天可以看到一些与效率相关的项目,但成本削减被认为不太重要,只有3%(加权分数)。工业分析在未来1-3年的三个主要应用与机器的预测和规范维护(79%的受访者认为重要),客户/营销相关分析(77%)以及产品使用分析在现场(76%)。 3.分析-慢慢转向更复杂类型的分析 在各种项目中部署的分析类型从描述性分析转移到实时分析,预测分析甚至规定性分析的应用程序。电子表格的重要性将下降(5年内从54%降至27%),而商业智能(39%至77%)和高级分析工具(50%至79%)的重要性将急剧增加。 物联网给工业分析带来了额外的挑战,包括实时数据流,大型数据集管理,时间戳数据存储和全新的使用案例-大多数公司认为他们在收集物联网相关传感器数据60%的调查受访者),但只有少数人表示他们从传感器数据(32%)获得正确的见解是好的或优秀的。 4.模式转变-工业分析改变长期制造原则 敏捷项目开发正在取代基于瀑布的项目规划。58%的调查受访者表示,他们今天为其数据分析项目采用敏捷(通常也是“Scrum”)方法。 其他模式转变包括平台和开放生态系统的创建(例如,公司正在建设B2B市场和应用商店),重塑完善的5层自动化金字塔(软件架构),以及增加灵活性和专业化的制造业通过制造即服务。 第4章:工业分析-使它成为现实 1.启动项目-通常采用探索性方法并使用开源工具 在寻求拥抱数字商业模式和利用数据的力量,企业越来越多地以探索的方式开始项目(34%使用探索性方法)-仍然,大多数(66%)的项目接近清晰的假设(假设驱动方法)。 在构建工业分析项目时需要解决4个方面:数据源,必要的基础设施,分析工具和应用程序。 使用开源分析工具越来越普遍:接近三分之二的受访者(64%)在其数据分析项目的某些方面使用开源工具。 工业分析项目的最大成本包括获得数据访问(21%),汇总数据(17%)和执行数据分析(14%)的初始阶段-最昂贵的单个项目与软件相关,应用程序开发(26%)。 2.组织和人员配置-最高管理层驱动,外部实施-弥合数据科学技能差距 工业分析越来越多地由高级管理层发起-34%的受访者表示,CEO是推动IndustrialAnalytics项目的首席执行官。 大公司没有在一个特定部门集中数据分析(只有33%)。相反,许多大型工业公司在外部数据实验室,数字实验室,孵化器或加速器(55%的受访者)中外包了一些数据分析活动。 最大的技能差距目前在数据科学。(92%的受访者表示重要或非常重要,但只有22%的受访者在船上拥有所有必要的技能)。机器学习作为数据科学不可或缺的一部分,也代表了一个巨大的差距(83%vs33%)。另一个重大缺陷可以在物联网/M2M基础设施(68%vs17%)。 数据科学团队是多样化的,通常包括总经理,工业专家,数据工程师,数据开发人员,机器学习专家和数据分析师。 3.挑战和进一步的建议-关注互操作性问题,数据准确性和塑造数字思维 部门重叠任务(60%)和建立业务案例困难(60%)是IA项目最重要的业务挑战。 数据分析IT/OT堆栈(78%),数据准确性(62%)和从数据中获取洞察力(62%)的不同组件之间的互操作性是最大的技术挑战。进一步的领导建议:塑造数字思维,定义战略角色,开始小规模,定义能力路线图,采用数据治理策略,并启用支持功能。
与以前的三次革命不同,第四次工业革命不是由一个单一的发明触发,例如蒸汽动力或集成电路,而是技术进步的融合。 1.1工业4.0:新的工业进步 在过去200多年里,已经发生了三次工业革命,我们正处于第四次革命的边缘。 工业1.0:两个世纪前,詹姆斯·瓦特的蒸汽动力技术创造了新的机械制造技术。这导致了第一次工业革命,其特点是机器支持生产。其结果是生产力的逐步改变,以及全新的工业部门的出现,如纺织品生产,化学品,冶金等。 工业2.0:第二次工业革命是在20世纪初。这是亨利·福特发明的生产/装配线,使一种新的大规模生产和分工。这场革命的一个关键驱动力是电能的广泛可用性。 工业3.0:第三次工业革命从20世纪70年代初开始,其特征在于越来越多地使用电子,集成电路和IT系统来实现新型自动化生产(例如,通过使用自动化机器人)。 工业4.0:许多领导人,科学家和工程师指出,世界目前正处于第四次工业革命的早期阶段,它将给经济和社会带来另一个重大变化。 工业4.0的特点是物理和数字系统之间的连接 第四次革命的特点是物理和数字系统之间的联系。信息技术和工业自动化的融合正在创造全新的技术架构,从而使生产率提高的另一波浪潮以及新的数据驱动的商业模式。工业4的另一个中心主题是增加产品的个性化走向批量大小。 与以前的三次革命不同,工业4.0不是由一个单一的发明触发,例如蒸汽动力或集成电路,而是技术进步的融合。网络物理系统通常被称为工业4.0的核心技术。它描述了硬件和软件组件如何在具有物理输入和输出的复杂网络中交互。其他技术包括高级3D打印,增强现实和云计算。 1.2物联网(IoT):使数十亿的产品和机器在线 互联网本身最初是为连接计算机而设计的。随着时间的推移,它已扩展到连接手机和平板电脑。通过物联网,它还可以连接日常生活中使用的任何其他物理设备,如汽车,机器,工业产品等。 无论是到2020年将有20到500亿台物联网设备,事实依然存在,将有大量的设备,远远超过目前的计算机或智能手机的数量。麦肯锡全球研究院预测,到2025年,物联网将为全球经济带来高达11万亿美元的价值。 物联网(IoT)被一些人认为是工业4.0的一个组成部分。有时,两者可互换使用。工业物联网描述了能够在工业环境内彼此通信和共享智能以便优化相关工业操作的机器和产品的网络。 虽然工业物联网连接利用通过基于IP的网络和云的连接,但其他类型的工业通信并不那么新颖。例如,内部工业自动化系统(例如,PLC/DCS和SCADA系统)已经存在多年。诸如汽车的一些行业一直在使用允许设备(例如,汽车)的蜂窝连接的机器对机器通信(M2M)。随着其他类型的通信的出现,M2M现在可以被看作是整个物联网架构的一个潜在的连接模块。 与基于内部部署或M2M类型连接构建的系统架构相比,IoT承诺可以实现更便宜,更灵活和刚性更低的架构,从而实现全新的用例。物联网的后端架构不仅仅是内部部署,并且连接不限于蜂窝网络。因此,过去的孤岛式封闭解决方案被更多的模块化概念所取代来自多个专业化服务提供商的构建块。新的云架构(例如,IoT平台)和新的通信方法(例如,低功率广域网)正在出现,其结果是连接设备和机器的成本和能量需求继续快速减少。 1.3数据分析:新的智能前沿 数据分析描述了用于检查数据的流程和方法,旨在提取有用的洞察,优化流程并做出更好的决策。 最近的技术进步使得数据分析能够在更广泛的设置和更复杂的方式中使用。两个重要的驱动因素是: 1.大数据架构:巨大和复杂,通常是非结构化数据集的收集已经完善。今天,有一些一流的NoSQL数据库和数据管理工具,具有所需的处理能力和服务器基础设施。 2.人工智能/机器学习:许多人工智能工具和机器学习算法可用于执行各种分析。这些工具通常是开源的,可以免费使用,供任何人用于他们的数据分析项目。 工业分析实验室向智能数据驱动组织 将数据分析的进步与其他工业4.0技术和物联网相结合,意味着工业企业迈出了重要的一步。独特的组合允许新的业务流和更高的效率水平: 所有业务领域的流程可以实现更高水平的自动化 实时分析允许增加设备时间和透明度 产品可以根据个人客户需求快速调整 可以创建和销售新产品,服务和数据驱动的见解 工业分析在所有相关活动中发挥核心作用 因此,工业分析是下一波工业优化的关键推动者,将公司转变为智能数据驱动型公司。掌握它对于每一个想要利用下一次工业革命的公司都至关重要。
(以下方案由上海未来宽带技术股份有限公司提供) LoRa无线物联网技术 LoRa 是由Semtech公司开发的一种基于1GHz以下的新型超长距低功耗数据传输技术。该技术使用特殊的扩频调制技术,大大提升了物理层通讯的性能,并且其省电能力相比GSM和传统的Sub-GHz技术有了明显的改进。LoRa使用一种特殊的扩频技术,这使得不同扩频序列的终端即使使用相同的频率同时发送也不会相互干扰。在此基础上研发的集中器/网关能够并行接收并处理多个节点的数据,大大扩展了系统容量。基于该技术的测距和定位功能将会推动它在物联网领域的大规模应用。   LoRaWAN广域无线物联网 2015年LoRa联盟发布LoRaWAN技术规范,成为LPWAN(低功耗长距离广域网)的重要技术标准之一,遵循LoRaWAN规范的设备具有良好的互操作性。完全符合LoRaWAN标准的通讯网关可以接入5到10公里内上万个无线传感器通讯节点,其效率远远高于传统的点对点轮询通讯模式,也能大幅度降低节点通讯功耗。 LoRaWAN方案具有如下特性: 未来宽带公司基于LoRa技术自主研制的LPWAN无线物联网通讯系统解决方案,完全符合LoRaWAN技术规范。   未来宽带® LPWAN无线物联网通讯系统应用范围: 无线计量和无线智能电网 水表、气表、热表等居民计量表具无线远传自动抄表 物流跟踪、仓库巡检、电子标签等 工业仪器仪表无线数据采集和控制 道路交通信息化设备无线数据采集和控制 矿山石油等野外设备无线遥控 住宅与建筑物控制(智能家居) 无线报警与安全系统 无线传感器网络         智能路灯                                                智能水务   智能安防 未来宽带® LoRa终端节点模块 01 贴片式节点模块LRMA2204 未来宽带® LRMA2204是基于semtech公司SX127X无线收发芯片设计,高性能、超低功耗、超长距离LoRa射频通讯模块。本模块集成了STM32低功耗MCU,内置LoRaWAN协议栈,符合LoRa联盟发布的LoRaWAN规范Class A标准,适合低功耗、超长距离、低速率无线应用。模块可通过贴片焊接方式嵌入客户的物联网传感终端设备。      *未来宽带® LoRa终端节点模块在抑制同频干扰的性能方面具有明显优势,解决了传统设计方案无法同时兼顾距离、抗扰和功耗的弊端。同样的楼宇、工业应用等环境,性能优于使用传统调制方式(FSK、2-FSK、4-FSK、GFSK、PSK、ASK、OOK 等)工作的射频产品,在恶劣的噪声环境下(电表中、电机旁等强干扰源附近,电梯井、矿井、地下室等天然屏蔽环境)优势尤为明显。完美解决了小数据量在复杂环境中的超远距通信问题。   未来宽带® LoRa网关设备 01 室外型LoRa网关LRGW200-B 未来宽带® LRGW200-B是基于semtech公司SX1301+SX1255无线收发芯片组设计,高性能、超低功耗、超长距离LoRa射频 通讯网关设备,实现与LoRa节点设备的LoRa数据通讯以及与LoRaWAN网络服务器的IP数据通讯,以及通讯载荷数据 在LoRa协议与IP协议的相互转换。       未来宽带® LoRaWAN物联网运营支撑平台 未来宽带自主研发的 “StarCloud”TM是国内较早符合LoRa联盟制定的LoRaWAN NetWorkServer技术规范的LPWAN物联网运营支撑平台。“StarCloud”可以部署在公有云,或者客户的私有云上,提供LPWAN网络的运营支撑。 其中的LoRaWAN网络服务器负责管理整个网络的MAC层通信协议。按照物联网不同应用场景,支持LoRaWAN定义的三种不同的省电传输模式,按照功耗由低到高分别是: 1. 双向通信终端设备(ClassA) 在终端设备发送一个上行传输信号后才能与服务器进行下行通信,与服务器任何时候的下行通信都只能是在上行通信之后。 2. 预定义接收时隙的双向通信终端设备(ClassB) 终端设备会在预设时间中开放多余的接收窗口。 3. 按需接收时隙的双向通信设备(Class C)
产品概述 工业物联网是工业4.0的核心基础,它是利用局部网络或互联网等通信技术,把传感器、控制器、机器、人员和物品等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络,基于工业云体系可以将各类数据作为工业大数据存放在云端,通过深度学习等体系来构架不同的数据挖掘、分析和优化方案。工业物联网能够帮助企业从自动化、信息化向网络化和智能化过渡,来实现“智能制造2025”的革命。 信息物理系统CPS是工业物联网智能化体系的中心,CPS是以大数据、网络与海量计算为依托,通过核心的智能感知、分析、挖掘、评估、预测、优化、协同等技术手段,将计算、通信和控制这三大要素实现有机融合和深度协作,做到涉及对象机理、环境、群体的网络空间与实体空间深度融合。而OPC UA体系及标准正成为成为构建CPS的数据模型标准。可以描述所有的工业自动化对象(包括设备、通讯规约、状态、变量、冗余、节点、节点之间的关联关系等),同时能够方便映射到信息化表示的对象。 力控工业物联网平台FIOT是以OPC UA体系的统一架构为底层设计,可适应各种工厂多种不同的数据模型、信息模型、业务模型的定义与连接,以地址空间及信息模型描述物联设备,采用对象化的方式收集、分析大量的工业设备物联数据,并从中获得信息,实现将工业设施、传感器、控制设备、通讯设备、SCADA系统、DCS系统、嵌入式终端的系统的接入。 力控工业物联网平台FIOT适用于工业IT及其集成技术包括工业物联网、工业云计算、工业互联网技术、物理信息融合系统、机器与机器之间的通信(M2M)、基于统一架构(OPCUA)的控制软总线、适应自动化体系中的人工智能,基于SOA体系的模块化软件开发平台等。 产品架构 工业物联网平台包括数据感知层、安全层、核心数据层、应用基础平台、外部接口、监控端等层次。 数据感知层采用物联技术结合工业设备行业场景,通过RFID 技术、无线传感器技术以及定位技术等自动识别、采集和感知获取物品的标识信息、物品自身的属性信息和周边环境信息,工业物联采集器具备完整的冗余容错机制,支持远程在线管理,具备卓越的数据通讯能力支持高并发数据交互与访问。支持多种大型工业设备协议采集,可满足工艺大型设备的协议转换实现数据协议统一上传,采用面向对象设计,支持数据模型方式的模板化开发,工程人员可快速实现批量化设备的快速搭建,结合“全在线”的软件架构设计可轻松快速的实现工业设备数据的接入。 安全层主要包含系统的安全措施,数据共享用户的认证策略。需要建立系统中用户的授权与认证管理架构,保证用户的合法性。需要通过系统流程和后台监控等综合手段来保证系统的信息安全。审计本地直接操作行为和各种远程接入操作行为,系统需要支持本地计算机、服务器和虚拟化环境(包括VMWare 、Citrix、Hyper-V等)。 核心数据层主要将实时数据、业务数据、操作数据有机整合,能够对接入设备数据的实时处理,存储海量设备数据,以及对分布式计算和存储资源的管理。核心数据层是进行大量终端接入和大数据处理的关键部分,采用了多种业界主流的分布式数据处理技术,满足工业物联网应用场景的需求。 应用基础层提供行业应用共同需要的基础部分,包括了设备接入协议接口的定义,统计模型的定义,设备对象属性定义,对设备访问权限的控制,实时监控、趋势查询、能耗分析、视频监控及GIS公共组件。 外部接口可以将平台获取的设备数据通过REST API开放给外部应用,并可调用第三方接口抓取外部数据整合到工业物联网平台。 监控端一般包含PC、手机或平板监控。基于Web监控的功能主要包括流程画面、各类数据报表、报警与事件、系统诊断信息、设备管理信息、能耗分析等。 产品来源:http://www.sunwayland.com/index_c_nei/102.html