凯·哈克巴思 Kai Hackbarth 是 Bosch.IO 的企业主工业物联网。他拥有 20 多年的布道师和产品经理经验，专注于各种物联网领域的物联网中间件和设备管理。根据 Onalytica 最近发布的一份报告，Kai 是“IIoT 影响者 100 强”之一。 在 LinkedIn 上找到他 软件更新已成为我们互联日常生活的重要组成部分。通常只需按一下按钮即可使我们智能手机上的应用程序或计算机上的软件保持最新。 软件更新在工业物联网 (IIoT) 中也发挥着越来越重要的作用。它们使设备制造商能够修复错误，确保设备的可用性，并为他们的客户提供新的功能和服务。在使整个过程对每个人都尽

自 2020 年年中以来，作为 GENIVI/W3C 通用车辆接口计划 (CVII) 的一部分，博世一直积极为车辆信号规范 (VSS) 贡献软件。 VSS 是描述车辆信号的常用词汇，可确保标准数据点的名称和语义在整个软件堆栈中相同。我们已加入支持 CVII 为车辆数据和功能建立全行业通用接口的目标。 汽车行业的转型和软件在未来几代汽车中的关键作用正在促使有关汽车发展惯例的思想流派发生范式转变。三周前，博世宣布了软件定义汽车计划，旨在实现汽车和云之间的无缝集成。这种从基于硬件到以软件为中心的带轮物联网设备的根本转变需要重新思考以满足客户需求。如今，客户价值由信息娱乐、驾驶辅助和智能连接功能等软

如果您听到数字孪生这个词，很多人会将它与资产或机器的模拟联系起来。然而，这只是一种方法。在博世，我们分享关于数字孪生的整体观点：它们累积资产在其整个生命周期中产生的所有数据。这一切都是为了将​​来自制造领域的异类数据整合在一起，并将这些数据处理成通常可以理解的信息。为此，它与上下文耦合并提供语义模型。 这正是语义数据结构工作组自 2020 年 9 月以来所做的工作。它是开放制造平台 (OMP) 的一部分，该联盟旨在帮助制造公司通过跨行业协作、知识和数据加速大规模创新分享。该工作组的目标是为标准化语义模型创建一种开源方法，供公司使用和进一步开发以满足其特定需求。 博世长期以来一直奉行开源战略

Eclipse Hono 是一个开源项目，用于将大量异构设备连接到（云）后端。 Hono 定义了支持设备之间统一通信的服务接口，这些设备可能使用广泛不同的协议以及业务应用程序。该项目已经存在了一段时间，并已成功用于博世物联网设备管理多年。新的是它现在支持 Apache Kafka 进行消息传递。本文将介绍由此带来的好处和使用 Hono 的变化。 来自设备的数据在 Hono 中通过协议适配器转换为统一的消息格式 （例如，有一些用于 MQTT、HTTP 和 CoAp）并传递给消息传递系统。业务应用程序读取这些消息，它们要么是遥测消息 或事件 ，直接从消息传递系统（他们也可以使用命令和控制 向

车辆软件的复杂性不断上升。虽然 10,000 行代码足以在 2010 年开发一辆紧凑型汽车，但今天这一数字已达 1 亿行。更重要的是，当前的范式从作为孤立的硬件孤岛的车辆转变为生态系统中活跃的、基于软件的参与者，需要我们重新思考开发和维护流程。简而言之：现在是汽车和 IT 行业开放和协作的时候了。 我们要去哪里？软件定义的车辆具有现代 E/E 架构和基于云的服务，使其既是数据的发送者又是数据的接收者。它将提供卓越的数字体验，客户希望它在整个生命周期内都处于最先进的水平，包括舒适、安全和性能方面的常规新功能。因此，软件维护和数字车辆服务将在未来增长并提供全新的收入机会。 汇聚 IT 和汽车行业

工业 4.0 正在引领制造业发生翻天覆地的变化。未来的工厂自主运营：它可以组织自身及其流程并解决任何故障或问题，而无需人工干预。 智能工厂的基础在于所有相关实体（机器、产品等）的智能，而这个基础是通过软件实现的。通过持续评估机器的上下文——即所有可能对机器行为产生影响的信息——软件能够决定机器在每种特定情况下应该采取或启动什么行动。这种上下文评估基于大量的生产和机器数据，其中大部分数据在某种程度上已经在当今的制造环境中生成。 将知识转化为软件 在每种特定情况下需要采取什么行动的知识通常取决于为生产过程定义过程和规则的制造专家。如果这些流程和规则可以自动化，那么它们也可以由机器本身执行。为

多年来，我们一直在使用分析来改进博世工厂的生产流程。那么制造业分析有哪些新变化，下一步是什么？ 我们的需求分析方法使一切与众不同 有多种方法可以启动和运行数据分析项目。起点通常是在客户生产设施的启动研讨会，在那里我们与客户团队会面，根据产品和生产过程的视觉印象讨论和了解项目目标和潜在问题。 生产工程师倾向于关注并深入研究似乎导致问题的具体流程步骤，并应用常见的问题解决方法。 但是数据分析可以带来更多的好处，因为它不仅仅专注于一个特定的过程或机器。相反，它还考虑了来自上游和下游生产步骤的机器、流程和材料数据，以便识别以前隐藏的因果关系、相关性和模式。 因此，除了在项目开始时介绍制造业数

工业 4.0 和物联网分析师 Arnold Vogt 讨论了 8 个热门话题：从杀手级应用到标准化物联网解决方案，以及物联网生态系统的作用。 未来几年最热门的话题是什么？这是一个经常向顾问和分析师提出的问题。他们通常从高度以技术为中心的角度做出回应，具体引用可以预期的新技术以及它们将做什么。然而，由这些新技术推动的市场变化动态同样引人入胜。每一项在市场上站稳脚跟的新技术都可以通过其适应性的绝对速度掀起颠覆性的市场变化。这就是为什么在本文中，我将从德国的角度专注于由工业 4.0/物联网技术引发的市场变化。在我看来，这些新的发展将在未来两年内对工业 4.0/物联网市场产生重大影响。 趋势 #1

工业 4.0 解决方案可以为制造中的预防性维护概念提供最佳支持。维护专业人员受益于新技术：他们的工作计划变得更有针对性且更有效，机器停机时间和维修时间减少，生产流程可以不断改进。 传统的预防性维护 预防性维护包括在某种与损坏相关的机器状况或不受控制的机器故障发生之前计划和执行维护措施。 修复意外机器故障所需的纠正性维护不可避免地比准时的预防性维护花费更多的时间。为了阻止这种情况发生，有两种预防性维护 : 资料来源：Bosch.IO 当我们查看比较时，很明显，预定的维护会导致备件的材料需求增加和成本增加。相比之下，基于状态的维护需要更多信息——这通常很难确定。这两种方法的特点是，由于

在世界范围内，三分之一的食物在到达消费者手中之前就已经变质了。根据联合国粮食及农业组织的数据，这相当于 13 亿公吨。其中很大一部分是由于运输过程中货物质量的损失。在发展中国家，多达 40% 的食物在运输过程中会腐烂。 造成这种情况的原因有很多，例如不同的收获条件、从收获到冷却的时间，或者冷藏容器或车辆上的局部温度偏差。这些都会影响新鲜食品的质量。 好消息是，对货物质量进行额外监控不仅可以解决这些问题，还为运输管理和存储开辟了全新的可能性。将这些想法整合到物流流程中是一个由来自工业和研究的 22 个合作伙伴组成的财团的目标，该财团由德国联邦教育和研究部 (BMBF) 资助。任务是使集装箱变

去国外度假时，我经常学习几句当地语言来过得去。没有时间或需要完全流利。但是了解一些简单的短语很有用。有这些包含基础知识的迷你短语手册（你好，我饿了等）。随着时间的推移，我收集了一个对我有很大帮助的系列。我们在工业 4.0 中面临类似的情况： “外面有很多不同的机器，使用很多不同的语言和口音。”发推文 特别是旧机器不使用新协议（例如 OPC-UA）。然而，我们需要了解如何监测他们的状况或解释具体的测量结果。 如果我们可以采用一种简单的方法来发送和理解为多个系统实施的此类特定于行业的内容，那么我们就可以顺利实现互联行业。 通过与客户和合作伙伴的实践经验和协作，我们了解到哪些信息是理解工业设备

在之前的帖子中讨论了生产专家通常在早期讨论中提出的最初问题之后，这一次我想更深入地研究制造环境中数据分析的更多技术方面。

新供应商基准的研究阶段总是一个激动人心的时刻——尤其是当您处理一个相对年轻且充满活力的市场时，例如工业 4.0 和物联网。在这种情况下，惊喜不是例外，而是规则！最近完成的新 I4.0 / IoT 供应商基准的研究阶段产生了两个出乎意料的重大惊喜。 1.物联网平台厂商的数量并没有像预期的那样爆炸式增长，而是内爆 之前的 I4.0 / IoT 供应商基准测试的研究阶段发生在不到 12 个月前，因此您几乎不会想到会发生巨大变化。但现实却大不相同：物联网平台市场以惊人的速度发展。如果您曾尝试根据上次研究（2015 年第三季度/第四季度）的结果预测该细分市场未来的发展情况，您可能已经概述了以下情况

凯捷最近的一项研究发现，欧洲 15% 的大数据计划失败了。为了确保您的项目属于成功的 85%，我总结了要注意的四个主要陷阱。 （这篇博文包含前两个陷阱，其他两个将在不同的博文中发布。 ) 意识到这些并加以考虑将大大增加您的数据分析项目成功的机会。别担心：您绝不是唯一面临这些挑战和陷阱的人。在我们最初的数据分析研讨会中，我们经常看到参与者遇到他们，直到项目结束。在这里，我想与您分享我从许多成功的研讨会和项目中获得的见解，指出主要缺陷，并通过示例用例进行说明。 1.发起者——IT 与部门 数据分析和大数据不是一回事——即使它们经常互换使用。 IT 部门经常通过“大数据眼镜”查看项目。它们

在上一篇博文中，我描述了确保数据分析项目取得成功的初始重要步骤： 首先，想法提供者（部门）和数据科学家之间的密切合作是实现既定项目目标的绝对必要条件。其次，在数据科学家上手之前，需要验证数据的质量和数量。 在这篇文章中，我想向您提供一些建议：数据分析项目在实践中是如何运作的？博世预测模型如何应用于用例？ 1.数据分析项目的目标是否实现了？ 资料来源：Bosch.IO 有时甚至在项目结束时，您可能会意识到该项目没有达到或完全没有达到目标。当您努力实现既定的项目目标时，需要考虑许多要点。在这里找到一些典型的错误： 一个。预测模型不准确 在项目结束时，您可能会意识到结果（例如

今年我最激动人心的项目之一是对制造公司（德国、奥地利、瑞士）的生产经理的调查。这在很多方面都令人兴奋，但最重要的是因为它与客户、用户以及他们在讨论工业 4.0 和软件解决方案时真正需要的知识非常接近。这是我们都经常听到的事情，但现在 Bosch.IO 想向专家学习，并为故事提供适当的结构。 为此，我们在过去几个月中与一家市场研究机构合作，对制造公司的 190 位用户进行了调查，询问哪些软件解决方案可以帮助他们实施有意义的工业 4.0 项目。今年年初，我们与九名此类用户进行了交谈，他们都是博世制造工厂的生产经理。下一步是进行在线调查，另外 181 位生产专家回答了我们关于他们的需求、要求以及工

在讨论我们的市场研究结果时 与制造专家一起，我们被问到了一个很好的问题： “在组织方面，是否有任何关于重新设计流程的研究？大多数组织都是垂直结构，但工业 4.0 流程需要水平结构和面向流程的组织。公司知道吗？” 本地优化已经证明是有益的 当我们开始与客户合作实施工业 4.0 解决方案时，我们主要考虑我们所说的“点信息”。我们的目标是帮助客户优化特定的制造过程，首先提供整个过程的概述，然后帮助他们找到更有效的方法来执行必要的生产步骤。一般而言，局部优化仅在工厂范围内进行。 然而，整个供应链的优化涉及供应商、工厂、物流、客户和其他因素。连接性不构成挑战，因为 RFID 和其他技术已经成熟

“工业4.0”、“工业互联网”、“物联网”和“大数据”是机械工程行业每届展会上都出现的流行词。 Bosch.IO 提供具体的行动建议 很多企业还在犹豫是否将工业4.0（也称为工业互联网）付诸实践，似乎在等待决定性的关键技术的到来。在题为“工业 4.0：将愿景付诸实践”的白皮书中，Bosch.IO 展示了已经成为可能的事情。选择范围从迈出将物理对象与虚拟世界连接起来的第一步到将现有业务转向新服务。作者 Verena Majuntke 博士就机器和组件制造商如何开始引入互联技术以实施有利可图的服务提供了具体建议。 机器和组件制造商的主要潜力 “工业 4.0 不仅仅是对未来的愿景，”Bosc

工业 4.0 (I4.0) / IoT 市场继续以惊人的速度发展。新产品如雨后春笋般涌现，往往追求一个共同目标：进一步降低工业 4.0/物联网解决方案的高技术复杂性。在这篇文章中，我想向您简要介绍一下当前的发展情况。这些发现基于 2015 年下半年的综合研究阶段，最终发布了德国市场的第一个工业 4.0/物联网供应商基准。 工业 4.0、物联网和数字化：寻求共识 工业 4.0、物联网和数字化——过去几年出现了许多与互联事物相关的术语。但这不仅仅是术语的激增；每种定义也有很多种。去年，数字协会 Bitkom 试图列出工业 4.0 的所有定义。他们在大约 130 的某个地方停止计数。 考虑到这

Bosch ConnectedWorld 2016 是一个了解互联制造热点话题和趋势的好地方。行业利益相关者齐聚一堂，讨论市场走向。 迈向工业 4.0 应用商店 博世最近推出了其物联网云，并提供了新的工业 4.0 微服务选项，作为许多新物流和制造软件即服务 (SaaS) 产品的基础。动态部署新服务的机制由物联网平台即服务 (PaaS) 层提供。行业议程中的下一个是工业 4.0 特定应用程序商店，它将作为自助服务门户，供用户获取与业务相关的应用程序并根据需要组合它们。 云与否？两全其美的。不一定是通过/不通过类型的决定 生产工厂通常不愿意将他们的数据放在云端。当然，这是数据安全和知识产权