建材之城讯：——智物联工业物联网体系报告
智物联工业物联网体系中一个非常重要的核心和实践，就是“工业物联网的123+456+789”，这个也是在现阶段可以实现的工业物联网的最佳模式。
什么是物联网数据的“123”
工业物联网，毫无疑问，首先是工业设备的运行数据。工业设备数据，一般来说，都有方法通过设备控制器去获取。无论什么类型的工业设备，智物联的APRUS（高级用户可编程物联网适配器）很容易实现这一点。目前很多针对特定设备，也不乏所谓的DTU可以做到去获取设备运行数据。这就是工业物联网数据的“123”。换句话说，工业物联网数据的123”，就是指工业设备本身的实时的和客观的数据，比如：压力、电流、频率、温度、流量、开关状态，事件、故障、报警，....，等等。工业物联网的“123”，反映的是工业设备运行的实时运行状态的每一个瞬间，这些瞬间的集合，就是反映工业设备的客观运行状况的一个客观事实描述。这些数据可以在不同的层面上，给设备生产厂家和设备使用单位（客户）提供相应的应用或用途。一方面，设备生产厂家可以通过分析设备的数据，分析设备的运行情况统计、生命周期分析、故障导致原因、用户使用习惯，等等。这对于设备生产厂家对自己产品的深度了解是有极大帮助的。有了这些深度了解的依据，才可能在产品设计上进行优化改良，甚至更新换代；另一方面，设备的使用单位（客户）可以利用这些数据，实时监控这些设备的运行状况、分析运行趋势和故障预警等等，这些信息除了对设备用户非常重要，对设备生产厂家的售后服务也有非常大的帮助。工业物联网的123”是工业物联网最基本的第一步，也是必答题。那么，“123”的关键，就是工业设备数据获取的合理性、效率、客观性、准确性、实时性。为了本文需要，我们把工业数据的“123”这样来示意（描述）：
数据= {“压力”=21.8兆帕，“流量”=21公升/秒，“设备温度”=158°C，“能耗”=22.7千瓦/小时，“地区”=河北}。
什么是工业物联网的“456”
前面我们说了工业物联网的“123”，是工业物联网一个非常基础的环节。有了“123”，就可以做到“知己”。总所周知，只有“知己知彼”，方能百战不殆。那么，工业物联网的“知彼”又是什么呢？这就是我们说的工业物联网的“456”。我们举个例子，某压缩机生产厂家，成功实现了工业物联网的“123”，也就是说，他们的压缩机，都可以客观及时准确的运行数据。然而，通过对一整年设备运行数据的分析，发现一些奇怪的问题：同一个型号的压缩机，甚至是同一个生产批次的压缩机，甚至在同一台压缩机，在很多主要数据和指标上，不仅相差很大，而且是越来越大。同一台压缩机的数据，在同样的工况条件下，1-3月份的数据，跟7-9月不一样；同一批次的压缩机数据，卖到南方的跟卖到北方的不一样，卖到东北的，跟卖到西北的也不一样；即便在同一个地区的，白天和晚上的数据也不一样。这个看上去不合常理，照道理，这些压缩机的生产工艺、材料，是完全相同的，何以如此？其实，这一点不奇怪。简单的说，“123”本身具备准确性和客观性，但“123”只是设备本身的数据，并不“完整”。这里说的“完整”，并不是说这些数据从设备上的采集不足够，而是从工业物联网体系的角度来说不完整。工业设备运行，是不能脱离特定的运行环境的：使用时间、使用地点、使用工况条件、使用习惯、设备维保安排，还有就是所在环境的气候，温度湿度、空气质量、地理水文水质，....，等等。也就是说，工业设备的运行数据，其实本身并非孤立的，而是与运行环境相关联的，我们称为“关联影响”，不难理解。对空气压缩机来说，空气质量（PM10指标），空压机的运行、效能转换、生命周期的影响非常大的；对水泵来说，水质（浊度）对水泵的效能，能耗，生命周期影响非常大；对光伏设备来说，地理位置、季节、早晚，对电能产出影响非常大。我们现在理解了，工业物联网的“123”，实际上是一个有条件的“123”，这个条件，就是“关联影响”。怎么做到对“关联影响”的定性定量分析？并把这些分析与“123”挂钩呢？这实际上也是工业物联网需要解决的问题之一。做这个事情，需要做两件事：首先，需要做定性的分析，找到“关联影响”的因素是哪些，到底是空气质量呢，还是水质呢，还是阳光强度呢，还是紫外线呢，还是地理位置呢，还是啥，并在这些诸多的因素中，确定哪些是主要因素，并且是可以测量的；然后，就是选择恰当的传感器，对接到APRUS适配器上，就这么简单。我们应该还记得，前面我们说过的对数据的描述：
数据 = {“压力”=21.8兆帕，“流量”=21公升/秒，“温度”=158°C，“能耗=22.7千瓦/小时，“地区”=河北}我们在APRUS上，加装了两个传感器，加上了“关联因素”后，变成了：
数据 = {“压力”=21.8兆帕，“流量”=21公升/秒，“设备温度”=158°C，“能耗”=22.7千瓦/小时，“地区”=河北，“PM10”=93ppm，“空气温度”=27°C ，“空气湿度”=87%}。
我们看到，“数据”内容被扩大了，多出了红色的部分。这个就是我们说的工业物联网的“456”。毫无疑问，“数据” 从“123”变成了“123+456”，“123” 实际上是在“456”条件下的“123”。
这个的意义就不用多说了。
什么又是工业物联网的“789”？
工业物联网的“123+456”，我们前面做了阐述。智物联的APRUS适配器，就是“123+456”的工具。从数据层面来说，“123+456” 确实已经足够了，确实做到了“知己知彼”。然而在当下激烈的市场竞争中，仅靠“知己知彼”却很难“百战不殆”，还需要“知所以”。用一句话来概括：工业物联网的“789”，就是“123+456” 这些数据背后说明了什么。“789”实际上是工业物联网的里程碑标志，也是目的。前面的介绍很清楚：“123” 是拿来应用的；“456” 是拿来做关联分析的，而“789” 是拿来决策的。“789” 并不是一个简单的统计，而是一个“命题分析”和“大数据结果”。非常复杂的东西，也不是很容易理解，只能试图用通俗的方法在本文中描述。我们还是举个例子，还是某某空压机厂家，他们顺利完成了“123+456”，经过一年的工业物联网实践，获取了海量数据。当然，这些数据在产生的同时，已经为该厂家解决了日常的问题，“售后服务被动变主动”、“故障预警”、“远程监控”、....，等等。然而，这只是一个开始。厂家提出了三个命题，委托智物联进行“789”：
命题一：空气质量（PM10）到底对空压机生命周期有多大影响？
命题二：什么才是真正导致空压机气缸温度迅速升高的因素？
命题三：空气相对湿度对空压机能耗的影响到底有没有？
答案实际上就是通过“大数据”的方法，对一年来积累的数以亿计的数据
= {“压力”=21.8兆帕，“流量”=21公升/秒，“设备温度”=158°C，“能耗”=22.7千瓦/小时，“地区”=河北，“PM10”=93ppm，“空气温度”=27°C ，“空气湿度”=87%}进行分析，得出命题需要的答案。这个答案本身是一个客观的结果，这个结果是一个宏观的结论。利用我们提供的结论，厂家做出了几条新的决策：
工业物联网体系报告
决策一：销售到华北地区的空压机，全部空气滤清器使用新材料；
决策二：调整额定工作频率，降低电机的转速到1800RPM；
决策三：华北地区仓库增加滤膜库存。
我们用通俗的方法，描述了工业物联网的“123+456+789”。这是智物联的物联网体系中很重要的一个组成部分。
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