高管圆桌会议：传感与工业物联网

在 COVID-19 大流行的推动下，制造业正在全球范围内进行数字化转型，这正在加速工业 4.0 的采用。这种向数字化的转变正在推动智能传感器的进步，这些传感器不仅可以捕获传感数据，还可以将这些数据解释为可操作的见解，用于工业物联网 (IIoT) 领域的各种应用。

根据 Market Research Future 的数据，智能传感器市场预计将在预测期内（2021-2026 年）以 19% 的复合年增长率增长。是什么推动了对智能传感器的需求不断增长，哪些行业预计未来几年对传感器技术的需求最大？ 技术简介 向四位行业专家提出问题，以征求他们对智能传感器和 IIoT 未来前景的看法。

我们的圆桌会议参与者包括制造技术部署集团首席执行官兼总裁 Dean Bartles , Jeffrey Case，PCB Piezotronics, Inc. 设计工程和 NPD 总监 , Brad Walters，创始人兼首席执行官，Monnit , Stratus Technologies OEM 高级全球总监 Aric Prost .

技术简介： 随着 IIoT 和工业 4.0 在制造业中的普及，“智能”传感器的使用变得越来越普遍。智能传感器如何用于改进制造？

院长巴特尔斯： 我的公司与国防部建立了一个原型增材制造供应链的项目是如何使用智能传感器来改进制造的一个很好的例子。在航空航天和国防市场中采用金属增材制造零件的愿望非常强烈。优点包括设计复杂性、生产速度、重量轻等。然而，目前在金属增材制造零件中发现的机器之间甚至零件之间的可变性仍然是采用的主要障碍。使用传感器和物联网边缘设备，我们在打印过程中收集实时过程数据，例如激光能量、扫描速度、孵化间距、腔室湿度等，然后将这些数据与生产的零件一起提供给客户。然后，客户可以查询数据文件，以确保在整个构建过程中所有参数都保持在指定范围内，从而提高对零件完整性的信心。

杰弗里案例： 智能传感器被部署在所有行业的制造设施中，以收集关键信息，通过正确的分析，可以创建减少或消除计划外停机时间（零件更换成本、人力和机会损失成本）的解决方案；通过用永久安装的传感器代替需要人工干预的测量来提高安全性；并通过精确的反馈控制和生产过程中的变化监测来提高生产力，确保制造稳定性。

布拉德·沃尔特斯： 将智能传感器平台集成到制造环境中的最大好处是提高效率。智能传感器创建更智能的工厂，您可以在其中通过实时数据驱动的洞察力监控、控制和改进运营的几乎每个方面；预测设备维护并在故障或故障之前快速触发协议；自动化数据记录，以简化趋势分析、记录保存和法规遵从性；并警惕环境和设备问题。传感器将人员、机器、设备和库存与 IIoT 的赋能能力联系起来，使制造商能够以更高的透明度、效率和整体质量进行生产。

阿里克·普罗斯特： 传感器和发射器成本的大幅下降以及无线技术的改进，使 OEM、机器制造商和运营团队能够安装传感器并收集以前无法访问的数据。这是生成数据的工业边缘，更准确地测量更多过程变量的能力可以提供更好的洞察力并实现 IIoT 和工业 4.0 的承诺。机会是监控和控制方面的飞跃，以推动期望的结果，例如更高质量的产品、更少的停机时间或提高产量。

技术简介： 传感器数据融合提供了在一个应用程序中结合不同传感器技术的能力。制造商在管理和有效利用所收集数据量增加时面临哪些挑战？

院长巴特尔斯： 制造业中传感器的普及对于充分利用工业 4.0 承诺的效率至关重要。然而，随着传感器技术在世界各地的制造车间变得无处不在，优化使用生成的数据的能力可能会受到严重阻碍，除非来自各种传感器的数据能够以通用语言格式进行协调。标准将是使这种协调成为可能的关键。已被广泛采用的此类标准之一是 MTConnect。有了统一的数据，开发人员和集成商可以专注于有用、高效的制造应用程序，而不是翻译，这将是传感器数据融合成功的关键。

杰弗里案例： 传感器融合的挑战包括同步不同的传感器类型和传感器系统，特别是当存在时间依赖性时，以及确保兼容的通信网络。此外，边缘计算在传感器层面变得越来越重要，以尽量减少收集和分析的数据量，影响处理能力和数据存储需求。

布拉德·沃尔特斯： 传感器数据融合是 IIoT 的一个关键优势，因为从多个数据点做出的决策是价值更高的决策。但是，当制造商从不同的供应商处采购不同的传感器系统并自己汇总所有数据时，这可能是一个挑战。您可以通过拥有一个传感器平台来有效地管理数据量，该平台将传感器类型与边缘的数据聚合、过滤、融合算法和冗余重复数据删除相结合。您可以拥有的最有价值的数据量减少器是通过传感器级别的网关进行边缘处理和过滤。传感器在检测到预配置条件时立即报告事件和阈值违规情况是理想的选择，而不是频繁地不断报告琐碎的数据。这样，带有边缘网关的传感器系统可以快速融合来自所有传感器类型的相关数据，并使用一组强大的 API 同时混合和匹配来自其他分析系统的数据。

阿里克·普罗斯特： 由于正在创建大量边缘数据，制造商面临着一些挑战。首先，典型工厂或设施中的数据来自使用不同通信协议的多家供应商制造的传感器。必须收集和整合这些数据。其次，边缘位置——甚至是工厂车间——在传输到控制室时面临带宽和延迟问题，更不用说传输到云端了。分析这些边缘数据并将其转化为洞察力的能力取决于其可用性和可靠性。预测分析或 AI 应用程序依赖于这些完整的数据集。数据或设备停机时间中的任何通信差距都可能破坏这些高级模型。为了应对这些挑战，包括传感器数据融合，组织部署边缘计算来收集靠近设备的信息，提供处理和历史记录以避免停机和数据丢失。

技术简介： 如果设施使用多个连接的传感器和系统，他们如何确保它们得到适当的保护以防止不必要的外部访问？

院长巴特尔斯： 防止不必要的外部访问的最安全方法是“气隙”一切。换句话说，避免使用 Wi-Fi 传感器，而是部署硬连线传感器和硬连线物联网边缘设备，并让所有数据通过网络安全设备进行路由，该设备对离开设施的所有内容进行加密和标记。随着 OEM 继续推动其供应商制造业务的“透明度”，技术解决方案将至关重要。

杰弗里案例： 虽然在工业网络安全方面没有灵丹妙药，但网络分段是保护私有网络免受潜在漏洞影响的基石。传感器系统应配置在与内部系统隔离的网络上，对传感器系统网络的访问应限制在最低要求。我们鼓励所有 IIoT 客户在其内部传感器系统网络和/或我们的传感器系统上遵循网络安全最佳实践，并利用行业标准技术。

布拉德·沃尔特斯： 传感器、网关、网络、网络控制器和云之间的所有通信点都必须保持安全性。一个强大的物联网设备和数据安全治理计划来执行政策可以帮助保护公司的传感器网络和数据。您也不能将所有安全措施都放在防火墙等要塞中，但让大厅鱼缸上的温度传感器易受攻击。如果您使用一个传感器管理系统，则会限制外部入口点。无论如何，每个系统都需要单独进行安全审查，然后作为一个整体进行审查。

阿里克·普罗斯特： 网络安全是运营技术的前沿和中心，随着更多设备的连接，气隙资产的概念越来越不现实。通过部署具有内置虚拟化功能的边缘计算平台，OT 和 IT 团队可以在关键设备附近运行网络安全软件以及其他工业软件应用程序。在这种情况下，运行安全软件的边缘计算平台位于传感器或 PLC 与网络的其余部分之间。

技术简介： 您预计未来五年内哪些行业对传感器技术的需求最大？

院长巴特尔斯： 航天、国防、汽车、食品、医疗、化学加工等领域的大公司已经取得了重大进展。所以，我认为问题不应该是“什么行业”，而应该是各个行业中的“谁”。我们将看到最大的需求。显然，中小型制造商（“SMM”）通过在其制造业务中采用传感器技术可以获得最大的收益。美国全国制造商协会制造领导委员会最近进行的一项调查将“将端到端供应链的可见性、透明度和可预测性提升到一个新的水平”列为 2022 年第二重要的事情。 SMM 需要在其供应链中实现所需的透明度、可见性和可预测性，因此他们将需要部署比迄今为止更强大的传感器技术。

杰弗里案例： 随着传感技术、边缘计算、人工智能和工业 4.0 通信网络的普及，传感器变得越来越主流，对传感器技术的最大需求将来自几乎所有市场/行业的所有制造业务。预防性维护和过程自动化应用都在推动工业制造中这种前所未有的需求。过程自动化市场正在部署各种传感技术，以促进对制造过程的更严格控制。虽然传感器传统上部署在这些应用程序中，但工业 4.0 正在提供连接互联网的传感器，这些传感器能够通过已建立的数字高速公路收集、传输和显示数据，而无需人工干预。这种基础设施可以轻松满足公司的投资回报率，并将在未来五年及以后显着推动传感器销售。

布拉德·沃尔特斯： 很容易看出，几乎每个行业的预测性维护、远程监控和自主系统都将继续严重依赖智能传感器技术的进步。例如，石油和天然气、农业、能源和电力生产、化工和采矿以及交通运输领域的创新者依赖于无线传感器的广泛能力，这些能力可以提供远距离、低功耗和长电池寿命。随着制造商、医疗保健和智慧城市的效率越来越高，加速 4G LTE 和 5G 功能、消除频率干扰并支持多接入边缘计算的传感解决方案将非常有价值。有效集成智能传感器的行业将有助于推动 IIoT 演进进入下一次工业革命。

阿里克·普罗斯特： 我们看到对传感器技术的最大需求不是来自特定行业，而是来自资产和流程偏远或无法访问、对测量至关重要、高速且​​安全是重要因素的行业中的特定用例。在这些情况下，传感器技术对于扩展自动化和远程管理至关重要。有一系列跨越的例子，包括离散制造——复杂的包装机、机器人、金属制造；水和废水——远程和无人值守的泵站、流量计；发电——太阳能电池板、风电场和变电站；石油和天然气——泵站、流量计量站、生产平台等。对于这些资产和用例，丰富的传感器技术和有限的连接性需要现场“大脑”来处理和存储数据，确保正常运行时间可用性，运行网络安全代理，并可能在没有人工干预的情况下提供监控和控制。边缘计算平台提供了这些功能，从而提供了利用传感器数据实现工业 4.0 功能的方法。

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