随着中国智能制造的转型升级，中国物联网行业凭借其标准进化、技术提升和国家政策扶持成为国家重点发展战略性新兴产业之一，作为全球最大的物联市场，渐渐的形成特有的核心生态。国外众多的企业看好中国物联网市场发展的潜力，开始提前部署国内市场。IBM凭借Watson强大人工智能入住中国物联网领域，IBM Watson物联网平台的落地，将会给中国物联网行业注入新鲜的血液。
一、IBM Waston IOT平台架构
IBM Watson物联网平台可提供对IoT设备和数据的强大应用程序访问，可帮助用户快速编写分析应用程序、可视化仪表板和移动IoT应用程序。可执行强大的设备管理操作，并存储和访问设备数据，连接各种设备和网关设备。平台通过使用MQTT和TLS，提供与设备之间的安全通信。
IBM Waston IOT平台架构
IBM Watson IoT Platform Connect是任何Watson IoT Platform服务的起始点。连接设备、创建应用程序、控制设备以及与第三方服务交互全部通过Watson IoT Platform Connect实现。通过使用网关，可将设备连接到平台，网关设备集成了设备功能和应用程序功能。通过组合设备管理API以及设备上安装的设备管理代理程序，提供了设备管理功能。平台中还可构建第三方服务集成，如对The Weather Company天气位置服务（可用于查找设备所在位置的当前天气）的支持。
IBM Watson物联网平台的管理顺序为：首选链接设备、网关、应用程序、Cloudant历史服务、Message Hub历史服务，之后创建模式，管理用户的访问权、用户、应用程序和网关角色，最后集成外部服务和区块链。
IBM Watson物联网平台针对数据部分可使用板和卡可视化实时数据，可使用云分析，指定基于实时设备数据并且在满足条件时将触发警报和可选操作的规则条件。可通过边缘分析，将分析规则触发过程从云移至支持边缘分析的网关，通过执行靠近设备的分析处理，可显著降低上传到云的设备数据流量。
二、IBM Waston IOT核心产品
随着越来越多的工厂和设备加入物联网(IoT)，数据量将不断增加，计算工具必须不断提高认知能力才能适当地处理、分析和优化这些信息。利用认知技术的强大威力，面向制造业的物联网解决方案能帮您利用并挖掘丰富的信息，通过有效的处理、分析和运营优化来提高企业的认知能力。
1、IBM Plant Performance Analytics for Automotive
通过分析检测设备生成的数据，清楚呈现导致生产力降低的多种因素，进而解决阻碍生产力提高的各种问题。工厂管理人员由此能够计算设备故障或影响质量的生产过程偏差的统计概率。IBM Plant Performance Analytics for Automotive可帮助工厂管理人员确定降低整体设备效能的可能的根本原因，并可提供缓解这些风险的建议。
主要功能：
●避免生产损失：可预见影响OEE的宕机时间、质量和吞吐量损失，工厂管理人员因而能够主动解决这些问题，避免生产损失和相关成本。
●优化维护计划：分析设备数据和维护记录来预测机器缺陷，建议最佳维护计划以避免或尽可能减少生产宕机时间。
●加快解决问题：确定危害流程和产品质量的可能的根本原因、发生设备故障的概率或生产过程偏差，并提出可缓解这些风险的建议。
●SaaS部署：通过安全的IBM SoftLayer数据中心更快地进行部署，采用自动化的应用配置和注册服务管理整个产品基础架构。
2、IBM Predictive Maintenance on Cloud
可以帮助资产密集型行业中的运营、制造、生产和维护人员利用预测性分析功能提高资产可用性和吞吐量，最大程度减少意外宕机情况，降低维护成本。该解决方案可以建立预测模型，实时分析资产性能数据，评估资产运行状况得分，并预测可能发生的资产故障。
主要功能：
●加速实现价值：SaaS解决方案有助于避免IT基础架构成本不断上升，对于中小企业和大型企业非常有吸引力；它的实施速度更快，可以帮助资产密集型企业更快地实现分析的效益。
●了解资产性能：采集、汇总和分析一系列性能数据，包括传感器数据、SCADA数据、遥测数据、环境数据和工单历史记录等，从而建立模型，用于发现可能的资产性能下降或故障情况。
●提高资产可用性：实时监控资产运行情况，预测性能下降或故障，提前补救问题，修改维护或生产计划，从而实现要求的生产目标。
●缩短维修时间：与企业资产管理系统(如IBM Maximo)集成，分析维修记录，确定故障模式，推荐最理想的维护计划并发出工单。
●降低维护成本：预测模型提供有关可能发生的资产故障的详细背景信息，帮助用户在预测的故障发生之前主动解决问题，避免代价高昂的维护工作或意外宕机。
3、IBM Prescriptive Quality on Cloud
有助于及早检测到质量问题并划分优先级，比传统的统计过程控制方法更准确更可靠。该解决方案专为业务部门设计，担负供应链和制造业的质量责任，有助于提高产量，增加吞吐量，减少与低质量有关的总体成本。
主要功能：
●及早检测出质量问题：及早检测出流程和产品质量问题，与统计过程控制方法相比更准确更可靠。
●错误检测的可靠性：先进的统计算法有助于检测出开发质量问题（降低误报率），能够在制造或生产流程的任何阶段生成质量问题警报。
●监控产品质量：评估材料或组件质量，防止引进不合格的材料。确定关键步骤所制造的组件或产品是否符合规范。
●监控流程质量：监控生产环节，确定设备是否经过正确的校准。确定流程输入和输出偏差是否在目标范围内。在变化超出范围时发出警报。
●SaaS部署：通过安全的IBM Cloud数据中心更快地进行部署，采用自动化的应用配置和注册服务管理整个产品基础架构。
4、IBM Visual Inspection for Quality
可通过认知视觉检查功能来帮助发现并管理产品缺陷，从而降低制造人工成本、提高流程效率和产品质量。利用系统替换了人来完成产品质量检测过程，极大的降低了企业对之间人员的需求，并降低了成本。其次，系统具备智能化的处理能力。能够根据现有的标记和检测过程数据来训练模型，实现碰到新的质量问题能自动标记并反馈到产线边的边缘分析系统，进一步提升产品检测的质量。
主要功能：
●可靠的检测能力：IBM认知视觉检测技术能实现100%全方位的详细检测、全自动化高效、高检出率、低误报率的检测水平，利用自主化的学习能力实现检测能力的不断提升，保证产品检测质量越来越稳定。
●赋能工艺改进：IBM认知视觉检测技术可以使用标准化工艺自动修复缺陷，实现产品质量与生产工艺参数、环境数据的关联性分析，促进生产质量的综合改进。
●易于扩展：IBM认知视觉检测技术使用通用拍照设备与分析设备，降低采购与维护成本。模型自动部署升级，没有维护窗口。面对新产品或新品调整，仅需数天时间，无需人工过多干预。新增产线只需要较低额外投资，投资总成本低于传统光学检测手段。
●经济效益：IBM认知视觉检测技术可以将人工成本降低2/3以上，大幅降低人员招聘需求和培训成本。同时能及早发现问题，降低原材料的损失程度，避免了因产品质量导致的赔偿、召回、品牌价值等损失。
