原创

用工业互联网降低某血糖仪生产企业综合服务门槛

基于工业物联网端和企业管理系统交叉验证的可信运营数据可以帮助中小企业建立和输出真实生产数据，支持金融机构控制信贷风险，从而助力企业成功获得低成本的融资服务，有效解决中小企业融资难、融资贵的问题。

中小企业面临的融资困境

近年来，中小型生产企业普遍面临市场竞争加剧、原辅材和人工成本大幅上涨、资金周转压力大、融资需求紧迫但融资难、融资贵等突出问题。加上多数中小型生产企业在信息化、智能化方面投入不足，经营管理比较粗放，综合运营成本控制乏力。内外交困之下，行业众多企业有步入生产经营恶性循环之势，亟待破局。

另一方面，我国金融服务体系也正处于转型的关键阶段。在经济进入下行周期的大环境下，金融机构长期以来的以大型/国有/上市企业为服务对象、以土地质押为业务增长引擎的经营模式受到重大挑战，急需开辟中小微企业群体这一新的“长尾客户”市场，培育新的业务增长点。而中小微企业接触成本高、信息少、风险大的问题，是制约其获得信贷服务的核心瓶颈。应用新一代信息技术建立低成本、高覆盖、智能化的中小微企业风险控制模型和机制，已成为业界公认的突破瓶颈、重塑市场的必由之路和当务之急。

智能工业互联网的兴起

随着工业化与新一代信息技术的深度融合，企业内部及企业间生产控制系统和生产管理系统互联互通的需求激增，通过接入网络而达到提高产品质量和运营效率的需求逐步强烈，工业物联网为此而生。工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成智能数据终端，全方位采集底层基础数据，以此进行更深层面的数据分析与挖掘，一方面可以提高效率，优化运营，另一方面真实可信的企业运营数据还可以帮助企业建立和积累信用记录，支持金融机构控制信贷风险，从而助力企业成功获得低成本的融资服务。
file
湖南某血糖仪制造企业厂房

基于智能工业互联网的征信系统落地

我认为从技术角度，智慧工业物联网创造了一种区别于产品和服务并且能自我循环的新型价值链条，即信息、智能分析和基于该分析的行动力，再到由行动产生的新信息。那么如何实现此价值链呢？且看下面关于我司于年初为湖南某血糖仪制造厂部署的智能工业互联网征信系统的例子。

智能边缘端获取血糖仪外壳生产情况

逸风智能工业互联网征信系统包括三部分：智能端设备集群、边缘网络、边缘服务器。

智能端设备集群包括智能温湿度计和水、电、气表等常见物联网端设备。我想着重介绍逸风自研的基于边缘智能计算的视频采集和分析摄像头，即“逸cam”；逸cam采用Nvidia视频处理芯片，可进行每秒5-30帧的图像识别处理任务，有效减轻边缘服务器的计算压力。我司也在和第三方合作研制下一代FPGA芯片，将在提供同等算力下降低1/2的能耗和散热，更适于生产车间复杂环境；同时使用FPGA芯片也将大幅度降低“逸cam”单价。
file
逸cam
血糖仪生产车间内的所有压塑机通过PLC将机器状态实时加密传送到边缘服务器，和逸cam采集识别到的产品数量进行交叉验真，保证数据真实可靠。

西门子PLC
边缘服务器承载了上述价值链上的大部分“智能分析”能力，但边缘服务器的首要处理步骤为时序数据的存储，该步骤由定制的分布式时序数据库完成。时序数据库是为了存储具有强时间属性的数据而设计的特殊数据库。简单来说，时间序列数据就是历史，它具有不变性, 唯一性以及可排序性。比如在2020年9月23日11点34分12秒，该服务器的内存使用率是50.02%，这个值不会像银行存款一样随着时间发生变化，它一旦产生了就不会有更新。下一秒的使用率是一个新的数据点，而其它服务器的内存使用率则会在另外的时间序列里。并且数据到达服务器的顺序并不影响正确性，同时，排序性和唯一性保证了根据数据本身可以直接进行排序和去重。相比之下，关系型数据库则起着完全不一样的作用，它是客户端做决定的主要依据，这就导致时间序列数据库和关系型数据库的读写规律有很大的不同。
file
具有10路图像处理能力的边缘计算服务器
接下来，边缘服务器将会对存储的数据进行分析，即针对海量的时序数据进行传感器融合和验真。传感器融合，其实就是数据融合(Data Fusion），也称信息融合（Information Fusion），其起源于 1973 年的声纳信号处理领域，更广义化的概念在 1990 年代被提出。物联网可以提供大量数据，同时云计算提供大数据处理能力，在此背景下，传感器融合与数据集成的应用热度一直增加。将多传感器与单一传感器数据融合进行比较，其优势在于，多传感器数据融合在数据的准确性和实际应用方面会更有优势；此外，在信息呈现和表达上，多来源、多模态数据还增加了系统的鲁棒性。因为在大数据时代，数据分析工作通常需要处理不同来源、不同领域的数据，这些数据呈现出不同的模态。多源多模态数据能比单一数据提供更多信息，通过相互之间支持、补充、修正，能提供更准确的信息。本系统目前的传感器融合处理方法包括数据处理模型、基于阶段的策略以及基于特征表示的方法三个层面。