汽車物聯網平臺開發(fā)案例分析！

時下，各個大公司動輒萬億、千億的物聯網和工業(yè)4.0做預熱以及市場宣傳，然而，物聯網如何能夠真正的為企業(yè)，行業(yè)所服務?如何實現行業(yè)客戶需求?如何幫助工業(yè)企業(yè)實現產業(yè)升級?本文想通過分享作者實施的物聯網案例來分析，啟發(fā)對物聯網實施的一些思考。

　　本文分享的案例：某知名汽車天窗廠商

　　客戶目標：希望通過物聯網技術實時在線的了解每個供貨商注塑機生產部件的狀態(tài)，并且能夠通過采集的數據分析出產品的質量，以及供貨商的產能。

　　現狀：使用日本一家的傳感器，將采集的數據存儲到本地設備上，再由特定的PC端軟件并由技術支持人員進行現場分析，給出報告。

　　傳統供應商模式：日本傳感器公司銷售傳感器和存儲設備，通常4個傳感器+存儲設備的價格再4-6萬之間。一臺注塑機通常安裝8個傳感器。

　　項目特點：

　　1小項目

在接觸項目初期，如果從IT角度看，本案例只是一個簡單的物聯網項目，為了滿足客戶將注塑機上每個采集點的數據實時采集到云端，并能夠展示出來，注塑機的數量也不多，用到的通訊、數據上報、數據展示都為物聯網，云技術比較成熟的技術。

　　這種方案是目前通用的物聯網解決方案：局域物聯網用Zigbee通訊，云端服務器通訊使用GPRS傳輸。特點是：擴展性好。單個項目實施周期快。

　　但經過與客戶多次溝通以及技術分析后，終卻選擇了ADC直連的方式進行數據采集，具體原因在文章后面有詳細介紹。

　　2新技術

　　雖然本項目是個小項目，但是運用的確實物聯網前沿的案例設計思想，局域物聯網組網+廣域連接+云端接入技術+云端數據分析技術。這是一個簡單易懂的物聯網實施的典型案例，局域物聯網組網技術采用Zigbee連接(終采用有線連接);與云端采用GPRS移動通訊方式避免工廠布線的復雜度;云端接入采用MQTT方式;云端技術分析采用時序數據庫存儲和機器學習的基本算法，從而全生命周期的檢測;同時利用公有云搭建服務器，使得項目的前期投入成本非常低，在數據量增加的時候可以彈性擴充。所有這些技術都是物聯網技術和云技術向傳統行業(yè)推進時候提供的先進的技術。

　　3高難度

　　在本項目中遇到幾個問題也是物聯網實施過程中的通用的幾個問題使得本項目的難度很高.

　　找到合適的傳感器：

　　本項目中注塑機床上對壓力傳感器的要求是采樣頻率快，采樣精度高，同時探頭面積大小等問題。

　　在物聯網實施中，找到滿足要求的傳感器是大多數項目實施中遇到的問題，原因在于物聯網實施方通常是從IT行業(yè)滲透而來，對行業(yè)的基礎鏈條不清楚，因此很難短期內找到合適的傳感器供貨商。

　　DTU設備需要重新設計：

　　DTU需要能夠本地存儲一個周期內的數據，再上傳到云端。如果采用Zigbee分布采集，然后由DTU上傳到云端，那么采樣的數據不能夠準確，無誤的按照時間順序傳送出去，因為Zigbee是無連接的協議(這是目前很多Zigbee組網的缺陷，不是Zigbee本身的缺陷，是因為Zigbee之上沒有類似TCP/IP這種可靠傳輸的網絡層協議)，因此后本方案采用DTU和 8個傳感器直接使用有線ADC采樣，因此需要設計新的DTU設備，硬件的開發(fā)周期又有一定時間，因此本項目的周期比較長。

　　云端數據分析：

　　需要行業(yè)專家提供合理的曲線和采集的數據進行對比分析，那么和行業(yè)專家的

　　溝通，采用計算機需要的信息也是一個溝通上的問題。

　　4大市場

　　注塑機每年國內的銷售是10萬臺左右，如果按照傳統報價每年將是50億的市場增量，更不用說存量市場了。

　　這個案例解決的汽車天窗廠商的長期困擾的兩個問題：

　　天窗供貨廠商的產品質量

　　供貨商的產能。

　　這對供應鏈的影響甚至工業(yè)4.0的應用實施都很有借鑒意義。

　總結

　　因此從本項目來說項目非常典型，非常值得從事物聯網企業(yè)借鑒，也為行業(yè)客戶如何以點帶面切入前沿的物聯網技術提供一個切實可行的思路。