【湾区物道】专家访谈 | 张俭：工业物联网的挑战与机遇– 从失败中学习

首发于深圳市物联网产业协会公众号（ID：sziot_wx）

供 稿：张 俭博士

指 导：张 俭博士

采 访：莫 问

编 辑：莫 问

排 版：榴 莲

★本文经张俭博士指导并授权发布

★感谢张俭博士在文章撰写中提供的专业意见

★未经授权不得转载.如有需要请联系秘书处：18576657553

专家介绍

张俭

阿尔托大学Aalto University博士（曾用名：赫尔辛基工业大学 Helsinki University of Technology），深圳市物联网产业协会智库产业专家。

长期从事工业物联网数据收集平台开发，先进制造共性技术与服务，物联网技术产品化及商业化工作。

现任深圳市睿德通讯科技有限公司副总裁。曾任深圳长城开发科技股份有限公司总裁助理（副总裁级）；长盈精密技术股份有限公司担任高级副总裁兼董事；TCL通讯科技控股有限公司总监及副总裁。

概要

随着各种基础技术的发展，作为综合技术的物联网技术不断的在工业和各个行业发挥越来越多、越来越大的作用。但是物联网产品和应用的碎片化、表面化问题也越来越突出。在过往的文章中，多数介绍的是工业物联网在行业应用中成功的案例。也有很多文章提出了在应用过程当中存在的挑战和机会。但是很少有文章从失败的案例去总结工业物联网应用的问题和挑战。

中国有句古话，失败乃成功之母。如何从失败的经历或者案例当中找到失败的根因，找到问题的本质，从而从根本上解决问题。通过对过往失败案例的分析和总结，有助于产品开发者更快地改善产品和服务，推动产品的不断有效迭代。同时让产品的使用者即客户在制定产品使用策略，公司数字化策略，以及公司智慧化工厂策略时能够从中得到启发。

本文将首先总结分析物联网在行业应用当中所遇到的各种挑战和问题。然后通过一个个的案例去诠释这些挑战和问题。从新的角度去观察分析和总结现在工业物联网产品及应用在实施过程中存在的问题，缺陷以及制约，让人们能够更加具体、更加深刻的认识到这些挑战和问题、分析它的根因，从而找到物联网工业应用的机会和发展方向。

工业物联网的挑战与问题

通过研习国内外工业物联网产品在实际应用的过程当中所遇到的挑战和问题，我们可以简单的总结，其分类如下：

#

挑战和问题

问题的描述

1

为客户提供价值的实现与确认

工业物联网充满了希望，能够提高效率、节约成本、创造新的产品和服务。但结果可能并不能使客户满意或其价值不容易被证明。

2

数据传输的可靠性

工业应用需要可靠、连续的连接，而现有的通信技术，特别是无线连接，往往不能满足这一要求。

3

数据安全性

从感知到应用，数据的整个路径都可能被他人或病毒所攻击。

4

数据分析的深度和准确性

如何从海量数据中挖掘出价值，直接影响到应用/产品的价值。

5

所需资源认知的缺失

工业物联网是由不同领域的基础技术所构成。由于历史原因，只有智能设备的硬件和软件工程资源被视为应有资源，其他资源如大数据分析、IT、应用程序/现场工程在资源列表中缺失。根据微软 2019 年的物联网信号报告，29%的组织报告称，缺乏资源是推迟采用物联网的主要原因之一。

6

项目预算的准确和完备

虽然工业物联网（IIoT）的目标是提高效率和节约成本，但采用 IIoT 是一件昂贵的事情。人们习惯了他们所学所知的舒适地带，学习新技术和新产品可能非常痛苦和昂贵。当组织不完全确定一开始期望什么样的 ROI 时，很难准确地估算这些成本。

7

隐私

在产品的应用过程中，尤其是对人类工作行为进行监控的产品，隐私成为工业物联网产品成功部署的最大障碍。

下面我们将以三个案例来诠释上面所总结出来的工业物联网的挑战和问题。为了保护相关企业和客户，我们对案例的内容做了一些虚拟化的处理和重新组合，但案例的内容对问题的分析和总结还是具有其真实的一面，从而能够给大家具体的、深刻的映像。

案例1生产制造数据收集系统

项目需求来源于生产制程控制管理和客户对产品质量控制的要求。

产品介绍

生产制造过程当中，生产效率的提升、生产制程的控制和产品质量的控制需要更先进的手段来提升。在传统的制造过程中，生产工艺和制程控制多是通过人工采集数据和人工监管的方法，导致很多数据遗漏和收集不及时，不准确，形成了生产效率提升和产品质量控制的天花板。

随着物联网技术的发展和在工业领域中的应用越来越成熟，一套生产制造数据自动收集分析系统应运而生，以实现及时收集分析生产制程控制数据，提升生产效率和产品质量。该系统可以替代过去人工监管模式，大大提高生产管理效率。对收集上来的数据进行多维度的关联分析和建模分析，找出以往用人工无法预见到的生产制程的缺陷和改善点，对生产制程进一步地改善和提高， 从而提升生产效率和产品质量。

例如生产车间的温度、湿度和洁净度的数据采集和实时监控，可以通过该系统非常有效的收集和监控。过去靠人工监管的设备和静电防护垫接地的工作也可以通过该系统实现自动数据采集和监控。对操作人员静电手环的佩戴情况，以及在重要岗位、关键工艺岗位是否配有静电防护手段， 以及静电防护的状态进行实时监控和数据收集。 对静电防护设备的状况做预测性的维护，进行及时而必要的更换，从而降低了产品质量风险，同时也降低了静电防护的成本。

该系统还可以通过物联网技术改造过去很难实现自动监控的关键设备的工作状况，如清洗机的工作状况、电批的接地状况和电烙铁的接地状况。

产品实施

项目初期产品利用传统的 WiFi/ZigBee 无线技术进行控制节点数据的收集。在项目的实施过程中发现， WiFi/ZigBee 信号与产品的测试信号产生相互干扰，严重时数据收集率仅达~70% 。 通过研发和技术改造，项目采用 LoRa 通讯技术收集控制节点数据，有效地避免了信号的相互干扰，能够将节点数据实时、可靠地收集起来。即时数据收集率达 99%以上， 按时收集率达到 100%。实现了数据收集的可靠性和完整性。

通过对比使用该系统前后的生产数据可以发现，产品不良率大大降低，产品质量的潜在风险也大大降低。最终实现了客户对产品质量的极致要求。 但当把该系统推广应用到其他客户的生产制造环境中就发现了诸如以下的问题。首先，客户感受不到生产良率的提升，从而对该系统的价值认可度降低。这是因为产品制造过程中，当由于某种原因造成的不良率在千分位或万分位时，不良率成倍的降低对于对产品质量要求极高的客户起到了很好的作用；但是对产品质量要求一般的多数客户，这种改善就很难被客户感受到并认同。

例如当这套系统用于静电防护实时监控时，与传统的静电防护手段相比，静电损伤可以减少接近一个数量级。但是由于在低频段（<10GHz）工作的电子产品，在传统静电防护措施下，静电损伤率就在千分位，万分位上。 一个数量级的提升很难显现出来。另外由于静电损伤的自身的特点， 在生产制造过程中，如果静电防护不到位，还会产生静电软损伤。而生产测试又无法检测出被损伤的产品。只有当产品销售到市场，使用一段时间后，静电软损伤会迅速恶化，造成产品失效。这种失效也很难被生产制造商认识和关注。

另外在静电防护方面还有这样一种规律，当产品的工作频率比较低时，可以在产品上设计静电保护电路保护产品免受静电损伤。但随着产品工作频率不断提升，如 5G技术用到的毫米波技术， 将产品的工作频率推高到 30GHz以上，半导体器件在毫米波段的自身结构对静电损伤更加敏感， 同时静电保护电路的设计会相对滞后而薄弱。预测在 5G的毫米波电子产品生产制造过程中，静电防护需要更加严密的控制。否者将会产生百分位的静电损伤率。

又如对洁净间洁净度的实时监控应用。洁净间里的洁净度不是随时都超标。洁净度变差多半具有随机性和小概率事件性。人工监测效率成本非常高，而且还不一定能及时准确地监测到。物联网的实时监控系统可以准确地抓住这个小概率事件。但是当自动监测给出的结果，大部分时间都没有问题时，这套实时监控系统的价值，就很容易被使用者忽略或误解。

失败根因总结和机会挖掘

从这个案例可以看出，产品能够满足高端客户的需求，并不意味着他能在中低端客户迅速推广应用。产品定义存在市场进入时间点的选择问题和市场定位等问题。 产品应该随着市场需求和需求趋势去开发设计。产品对客户的价值永远是第一位的；同时对产品价值的认识也必须与客户达成一致。

案例2 智能安全帽

项目起源于对施工项目的安全管理细节和施工现场精细化管理的需求。

产品介绍

在工地的施工现场要求工人随时佩戴安全帽。当有脱帽时会现场及时提醒，同时，脱帽的次数与时间，会随时记录下来并通过通讯网络传给管理人员和控制中心。实时或及时对脱帽行为进行统计分析并制作统计数据报告，用于工地安全培训和教育。同时通过对佩戴安全帽人员的位置数据进行采集和分析，提取工地工人的工作行为和工作表现模式，为施工人员安全和提升工作效率提供统计数据和依据。

产品实施

产品的使用过程中，产品的直接使用者也就是工地的工人，有些是出于好奇，对产品有意无意地造成了损坏，甚至故意破坏。也有使用者对产品不够了解，认为他们的行为受到跟踪监视，不愿意配合使用该产品。

例如，有故意用大量的水去清洗带有传感器的安全帽。而不是在清洗过程中，细心地保护安全帽上的传感器。另外还有故意重击或摔打带有传感器的安全帽，导致产品不能正常工作。

从管理者的角度，在产品的实施过程中，最大的问题是客户的工程技术人员对该产品比较陌生。而且对学习使用该产品的动力不足。对该产品给出的结果和结论启发缺乏相应的技术知识加以应用。所以不能很好的利用该产品来改善工作效率和工作质量。

产品本身的正确使用也需要使用者对产品有一定的技术理解。例如产品在使用过程当中需要对电池进行充电。虽然产品设计已经做到两星期充一次电，而且能够预警电量不足，并通知告诉管理人员什么时候哪些安全帽需要充电。但是，实施的效果非常的差。通常是需要产品设计的工程师在产品出了问题以后提醒客户是因为电池需要充电而造成的产品失效。

再例如，系统给出一个报警率 20%，管理人员由于以前没有任何规范，不知道它意味着什么，是高还是低。使用者需要利用这个新的应用对收集上来的数据进行一段时间的观察和分析，才能得到这些数据报表的意义用于更精细的科学管理。

多数客户在开始时对该产品充满期待。但在实际中对该产品所需要的技能感到恐惧，学习的意愿不够强烈，致使该产品不能产生原有设计的效果。

失败根因总结和机会挖掘

客户对该产品的价值认识不足： 通过长时间与不同客户的讨论得知，很多客户还是把产品所能带来的价值看成是一种表面上现代化技术应用的典范，做样板工程。而不是真正的认识到产品的功能和作用。

另外由于对产品收集的数据分析还处在基础阶段，给出的结果还是一些常识性的结论。因此，导致使用者对结果的价值认可度较低，因而影响了产品使用的积极性。

产品设计者与产品使用者对产品的价值认识不一致。产品的设计者从使用者的安全和使用者的工作效率提升出发而设计；而产品使用者却从被监视、被控制的角度来看待产品。

产品使用者对个人隐私有所担忧。在实施过程中当使用者知道他们的所有的位置信息实时地被收集、统计在系统里后，明显表示出对该产品的拒绝情绪。同时产品使用者的管理者对产品的使用要求不够严格，也是导致该产品不能起到应有作用的一个重要原因。由于对工作环境、工作人员

的行为隐私没有清晰、标准的规范导致管理者与被管理者在个人隐私 问题上产生分歧。因此，在今后的产品设计中应该充分的考虑用户隐私的界限和用户隐私的保护。

案例3 工作场地人员管理系统

产品需求来源于对于夜班生产管理效率的提升

产品介绍

该产品用于对生产制造管理人员的活动（位置信息）进行跟踪收集。从而对生产管理人员的行为和工作表现进行分析，以提升管理人员生产管理活动的效率。使用人员只需要佩戴位置标签，系统将自动统计出管理人员或其他任何佩戴位置标签的人员在各个指定区域活动的详细数据，如活动轨迹，区域停留时间及停留时间统计占比等。

产品实施

在产品的实际应用过程中，使用者（管理人员）极其不愿意使用该产品。通常他们将佩戴的徽章故意放在办公桌上，从而使系统无法正确地收集到管理人员的实际活动情况。

产品的设计人员在该产品的实施过程中感到特别的困惑。产品的需求是客户提出，产品的设计完全达到客户的要求。但是在产品的使用过程中，客户却抵制使用该产品。

失败根因总结和机会挖掘

在产品设计初期和需求调研过程中没有充分考虑到用户对其隐私保护的顾虑，致使用户消极或拒绝使用该产品，而导致产品无法正常运行。

需求调研过程中有个值得注意的细节。需求是客户方管理者提出，而使用者是客户方的被管理者。虽然都是客户，但需求可能错位。

与上一个案例最大的区别是，该产品所监控的对象正是该产品推广使用的人员。由于自身的保护意识，为产品的推广使用又蒙上了一层天然的屏障。

结束语

作为综合技术的物联网还是一个非常年轻的技术。技术本身具有很大的发展空间，现在正在崛起的大数据分析，人工智能，5G 通讯都将为物联网技术的应用提供更有价值的产品。物联网产品也正是在不断的应用过程当中，不断地迭代、修正、完善自己。现代技术催生了物联网需求； 而需求也推动了物联网技术的发展。满足这些需求正是物联网价值的体现及发展方向。

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