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工业4.0中的硬件商机
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作者:pro54a808
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发布时间: 2017-09-14
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智能制造中“数据”的崛起，也会给硬件带来了不少的商机。接下来，从工业4.0“数据流”的走向，可以更了解发掘出各个环节潜藏的硬件“钱途”。
智能制造中“数据”的崛起，也会给硬件带来了不少的商机。接下来，从工业4.0“数据流”的走向，可以更了解发掘出各个环节潜藏的硬件“钱途”。 现在，以工业4.0为代表的智能制造正改变着未来制造业的形态。在这新的制造体系中，数据是灵魂性的要素，位于核心地位。不过这并不意味着硬件在工业4.0中会被边缘化，毕竟数据还是需要透过硬件作为载体，进而在现实世界中呈现其价值。因此，智能制造中“数据”的崛起，也会给硬件带来了不少的商机。接下来，从工业4.0“数据流”的走向，可以更了解发掘出各个环节潜藏的硬件“钱途”。
传感
在工业控制系统中，传感器是数据采集端，它们负责将工业现场的大量非电量的物化参数转化成电信号，再由系统从中解读出关键的数据信息，作为控制决策的依据。智能制造对数据的依赖必然会刺激对传感器的需求，未来工业市场对压力、位移、加速度、角速度、温度、湿度、气体、光敏等多种传感器的需求，会呈现整体提升的态势。
另一个值得关注的部份，还有机器视觉核心部件的CMOS图像传感器市场。根据IC Insights预测，全球工业用CMOS图像传感器市场将从2015年的3.96亿美元成长到2020年的9.12亿美元。此外，多目三维视觉在工业场景中的应用，可借助图像传感器收集的图像数据也会更加丰富，作用也会更为显著。图像传感器也将成为工业传感器市场中不容小视的一块“蛋糕”。
互连
智能制造系统生成的数据，需要经由一个快速、稳定的网络进行传输和共享。德国的《工业4.0研发白皮书》中将无线技术视为工业4.0网络通讯技术研究的重点项目。无线互连技术与传统的有线工业通讯相比，优势显著：一、网络建构与维护成本低，根据测试，使用无线的测控系统其安装与维护成本可降低90%；二、提高生产线设备配置的灵活性，且更符合智能制造“大规模定制”愿景所需的“柔性”要求；三、可适应多样性的组网应用场景需求，Mesh、星型等多种网络的部署需求。
因此，不论是工业领域原有的无线协议—如WIA-PA、Wireless HART和ISA，还是通用的无线协议—如Wi-Fi、Zigbee、NFC、Bluetooth、2G/3G/4G网络通讯，都正影响、渗入工业领域。如何将NB-IoT等新兴的LPWAN无线通信技术融合到工业应用中，也已被列入一些公司的考虑重点中。5G也在工业4.0的范畴，按照计划2018年将实现公共5G网络基础设施的设计与标准，为工业提供广域网服务。
不过，工业应用对无线通信有更特殊的要求，特别是在可靠性和低延时等方面。因此，一些通用的无线技术短期内还是会用于设备和产品信息的采集、内部信息交互等非实时控制的场景，未来它们会与实时工业控制网络形成复合的通讯系统，为数据架设高效可靠的管道。
无线互连与传感技术也在走向融合，具有无线数据通讯功能的无线传感器也会成为一个新的市场增长点。无线传感器网络可以摆脱传统传感器总线的束缚，让数据汇聚的方式更为灵活，成本也更低。在此基础上，传感器产品还可加迭其他如能量采集等技术，形成更加多元化的产品，扩展应用版图。
目前，无线互连与传感技术也在走向融合，具有无线数据通信功能的无线传感器也会成为一个新的市场增长点
无线互连的蓝图固然让人兴奋，但是在工业领域有线连接这样的“老司机”同样不可或缺，特别是对于需要大带宽、高可靠、快速响应的工业数据通讯应用。因此，也催生了高性能、高可靠的工业连接器需求。面对此高附加值的市场，连接器厂商也正不遗余力地耕耘，例如现今的M8/M12连接器已可支持高达1Gbps的网速。
资料决策
将资料汇集到云端进行分析和处理，并与既有的数据库进行分析并提供决策建议，是工业4.0的核心关键。这会牵动工业应用对数据中心的需求，不论是使用公有云，还是构建私有云，数据中心总量的增加是必然趋势，预计到2019年全球数据中心基础设备的市场规模将达到440亿美元。
未来面对日益繁重的数据处理任务，需要更强大的处理器做支撑，新型的异构式的处理器架构正在登上舞台，以解决多核通用处理器遇到的运算瓶颈。开发者们正在考虑CPU+GPU的模式，发挥GPU在浮点运算等能力的最大极限。同时，FPGA这种程序设计逻辑架构也备受瞩目，FPGA与通用的处理器整合后有望成为未来数据中心服务器的主流架构。服务器处理器市场霸主Intel对全球第二大FPGA厂商Altera的收购，正印证了该趋势。后续，高通也宣布与全球第一大FPGA厂商Xilinx，以及Mellanox结成同盟，与Intel形成市场对峙。
值得注意的是，伴随着数据中心运算能力的飙升，其功耗也越来越可观，根据2015年的统计资料，全球数据中心总量已超过300万座，其耗电量已占全球耗电总量的1.1%-1.5%。从单一数据中心运营成本分析，电费支出达70%，已远超过硬件基础设备的成本，数据中心的节能需求极大。因此，数据中心的电源架构也正在改变，比如通过中央变压器将交流电直接转为380V的高压直流，并通过高压直流总线分配到各个用电单元，简化结构也提升效率。类似的改变，也为与数据中心相关的电源管理组件提供了市场机遇。根据了解，2015年中国数据中心节能改造规模为30亿元左右， 预计未来5年内该数值会持续上升。
不论是使用公有云，还是构建私有云，数据中心总量的增加是必然趋势，预计到2019年全球数据中心基础设施的市场规模将达到440亿美元。
执行
数据在云端分析处理后，形成的建议决策，将回传给执行端，进而造成机械动作，形成一个“从端到云，从云到端”的完整控制循环。制造业中的机械动作都是由电机驱动的，因此精密的电机控制将成为催生工业4.0的市场增长点，从硬件的角度来看，这也会为MCU、DSP、FPGA等核心数字控制芯片提供施展拳脚的机会。
2010年后，中国工业机器人市场进入快速上升通道
工业机器人是工业4.0体系中重要的“存在”，它是一个更加智慧、综合的执行设备。2015年全球工业机器人销量为24万台，过去五年中的年成长率为15%。中国市场，被认为是下一个工业机器人将呈现大幅成长的地区，而以中国市场为例，其在2010年至2015年工业机器人市场的年成长率达到了35%，总量为6.6万台，若以此速度发展，预计到了2020年中国将占到全球工业机器人市场的40%。在市场拉动下，工业机器人所需的几个核心部件—伺服系统、减速器、控制器—也将同步增长。特别是工业机器人控制器市场，业界逐渐认识到以往由机器人厂家自主设计研发的封闭的体系，已不能适应快速发展的市场需求，标准化和开放性正在成为趋势，市场上已有一些独立的机器人控制器厂商开始活跃，未来他们是否能够借市场之力，改变工业机器人的生态，确实值得拭目以待。
总之，数据驱动的工业4.0变革，给制造业带来的不是简单的线性产品迭代，而是伴生着新架构、新品类、新模式。现在我们仅仅是窥见其一斑，更多的硬件机会还需要应对市场的发展，不断去发掘。
传感
在工业控制系统中，传感器是数据采集端，它们负责将工业现场的大量非电量的物化参数转化成电信号，再由系统从中解读出关键的数据信息，作为控制决策的依据。智能制造对数据的依赖必然会刺激对传感器的需求，未来工业市场对压力、位移、加速度、角速度、温度、湿度、气体、光敏等多种传感器的需求，会呈现整体提升的态势。
另一个值得关注的部份，还有机器视觉核心部件的CMOS图像传感器市场。根据IC Insights预测，全球工业用CMOS图像传感器市场将从2015年的3.96亿美元成长到2020年的9.12亿美元。此外，多目三维视觉在工业场景中的应用，可借助图像传感器收集的图像数据也会更加丰富，作用也会更为显著。图像传感器也将成为工业传感器市场中不容小视的一块“蛋糕”。
互连
智能制造系统生成的数据，需要经由一个快速、稳定的网络进行传输和共享。德国的《工业4.0研发白皮书》中将无线技术视为工业4.0网络通讯技术研究的重点项目。无线互连技术与传统的有线工业通讯相比，优势显著：一、网络建构与维护成本低，根据测试，使用无线的测控系统其安装与维护成本可降低90%；二、提高生产线设备配置的灵活性，且更符合智能制造“大规模定制”愿景所需的“柔性”要求；三、可适应多样性的组网应用场景需求，Mesh、星型等多种网络的部署需求。
不过，工业应用对无线通信有更特殊的要求，特别是在可靠性和低延时等方面。因此，一些通用的无线技术短期内还是会用于设备和产品信息的采集、内部信息交互等非实时控制的场景，未来它们会与实时工业控制网络形成复合的通讯系统，为数据架设高效可靠的管道。
无线互连与传感技术也在走向融合，具有无线数据通讯功能的无线传感器也会成为一个新的市场增长点。无线传感器网络可以摆脱传统传感器总线的束缚，让数据汇聚的方式更为灵活，成本也更低。在此基础上，传感器产品还可加迭其他如能量采集等技术，形成更加多元化的产品，扩展应用版图。
无线互连的蓝图固然让人兴奋，但是在工业领域有线连接这样的“老司机”同样不可或缺，特别是对于需要大带宽、高可靠、快速响应的工业数据通讯应用。因此，也催生了高性能、高可靠的工业连接器需求。面对此高附加值的市场，连接器厂商也正不遗余力地耕耘，例如现今的M8/M12连接器已可支持高达1Gbps的网速。
资料决策
将资料汇集到云端进行分析和处理，并与既有的数据库进行分析并提供决策建议，是工业4.0的核心关键。这会牵动工业应用对数据中心的需求，不论是使用公有云，还是构建私有云，数据中心总量的增加是必然趋势，预计到2019年全球数据中心基础设备的市场规模将达到440亿美元。
未来面对日益繁重的数据处理任务，需要更强大的处理器做支撑，新型的异构式的处理器架构正在登上舞台，以解决多核通用处理器遇到的运算瓶颈。开发者们正在考虑CPU+GPU的模式，发挥GPU在浮点运算等能力的最大极限。同时，FPGA这种程序设计逻辑架构也备受瞩目，FPGA与通用的处理器整合后有望成为未来数据中心服务器的主流架构。服务器处理器市场霸主Intel对全球第二大FPGA厂商Altera的收购，正印证了该趋势。后续，高通也宣布与全球第一大FPGA厂商Xilinx，以及Mellanox结成同盟，与Intel形成市场对峙。
值得注意的是，伴随着数据中心运算能力的飙升，其功耗也越来越可观，根据2015年的统计资料，全球数据中心总量已超过300万座，其耗电量已占全球耗电总量的1.1%-1.5%。从单一数据中心运营成本分析，电费支出达70%，已远超过硬件基础设备的成本，数据中心的节能需求极大。因此，数据中心的电源架构也正在改变，比如通过中央变压器将交流电直接转为380V的高压直流，并通过高压直流总线分配到各个用电单元，简化结构也提升效率。类似的改变，也为与数据中心相关的电源管理组件提供了市场机遇。根据了解，2015年中国数据中心节能改造规模为30亿元左右， 预计未来5年内该数值会持续上升。
执行
数据在云端分析处理后，形成的建议决策，将回传给执行端，进而造成机械动作，形成一个“从端到云，从云到端”的完整控制循环。制造业中的机械动作都是由电机驱动的，因此精密的电机控制将成为催生工业4.0的市场增长点，从硬件的角度来看，这也会为MCU、DSP、FPGA等核心数字控制芯片提供施展拳脚的机会。
工业机器人是工业4.0体系中重要的“存在”，它是一个更加智慧、综合的执行设备。2015年全球工业机器人销量为24万台，过去五年中的年成长率为15%。中国市场，被认为是下一个工业机器人将呈现大幅成长的地区，而以中国市场为例，其在2010年至2015年工业机器人市场的年成长率达到了35%，总量为6.6万台，若以此速度发展，预计到了2020年中国将占到全球工业机器人市场的40%。在市场拉动下，工业机器人所需的几个核心部件—伺服系统、减速器、控制器—也将同步增长。特别是工业机器人控制器市场，业界逐渐认识到以往由机器人厂家自主设计研发的封闭的体系，已不能适应快速发展的市场需求，标准化和开放性正在成为趋势，市场上已有一些独立的机器人控制器厂商开始活跃，未来他们是否能够借市场之力，改变工业机器人的生态，确实值得拭目以待。
总之，数据驱动的工业4.0变革，给制造业带来的不是简单的线性产品迭代，而是伴生着新架构、新品类、新模式。现在我们仅仅是窥见其一斑，更多的硬件机会还需要应对市场的发展，不断去发掘。