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工業制造作為物聯網領域重點青睞、又十分難啃的一塊骨頭，經過多年的數字化進程，已取得了一定的成果，工業物聯網、智能制造等概念也逐漸在制造業內轉化落地。然而，對于我國中小型制造企業而言，完整的物聯網解決方案固然高大上，從業者們仍面臨著層次不齊的技術基礎、紛繁復雜的接入類型、高度定制化的實際需求等棘手現狀。

這些問題在我國重型制造業領域，表現的尤為明顯，如廣州康達能源，其脫身于廣州機電工程有限公司，產品涵蓋了能源、電力、環保、節能等幾個核心領域，尤其以大型發電機組為重點代表。

萬里長征第一步，始于企業自身訴求

康達能源作為傳統的中小型制造商，其發電機組等產品本身不具備較高的智能化程度，因此，在向智能制造和工業物聯網融合的進化之路上，它需要克服重重關卡。

首先，處于惡劣而不穩定環境中的大量發動機設備，必須能正常接入網絡協議，進而才能實現數據的采集與分析； 其次，因電力能源行業對穩定的特別需求，發電機組等設備的統一管理須基于強大的數據處理體系——不僅具備安全的云服務和大數據挖掘能力，還需在邊緣側有敏捷的分析和決策能力；此外，在實現上述方面的基礎上，傳統設備制造商的定位也有望發生轉型和拓展，即從單純的設備研發、生產與銷售，轉而側重于設備所提供的服務，從而開創新的商業模式，實現企業整體的數字化轉型升級，從制造向服務蛻變。

對癥下藥：量身定制物聯網解決方案

如何全面監測、便捷管理、實時調控大量的發電機組等設備，是康達能源急需解決的重要課題。如果說康達能源代表了一批中小型傳統制造商的核心難題，為了滿足這類市場需求，切實深入中小型企業的生產模式才有望提出合理的轉型方案。

已在工控領域擁有豐富經驗的研華，又延伸了其在邊緣智能領域的實力，因此，面對康達能源從設備接入到統一管理再到數據挖掘的多重訴求，研華通過邊緣智能與云服務相結合的方式，為其量身打造了切實可行的物聯網解決方案。

傳統優勢：海量接入，互聯互通

面對傳統工業設備“鐵疙瘩”難接入的問題，研華接入的設備類型多樣、海量，支持豐富的接入協議。在康達能源這個項目中，設備的接入量約在15000-16000左右，數據的采集、監測等均已投入穩定運行中，遠程運維邁出了最堅實的第一步。

賦予設備自身“智商”：邊緣側升級，運維

在萬物互聯時代的風口，萬物產生的數據洪流就像一把雙刃劍，它既是價值的載體，又會對企業有限的存儲、計算、運行等云資源帶來巨大的負擔。因此，邊緣智能應運而生，它不僅分流了繁重的云端重任，還提供了更為安全和隱私的數據形態，更為某些對數據及時性處理要求極高的領域提供新思路。

電力能源行業正屬于第三種需求，發電機組設備一旦出現故障將對城市的供電系統產生重大損失。因此，電力設備（如發電機組）的遠程運維就尤為重要，它對通信的穩定性、數據的精準性和安全性都有著極高的要求。

那么，如何在惡劣危險的外部環境下，提供靈敏而穩定的邊緣智能解決方案，對于康達能源的設備管理及其客戶的具體應用而言，都是提升價值的集中體現。

研華認為，這些挑戰正是其邊緣智能網關的優勢所在：

首先，為了能在惡劣的物理環境中仍能保持高性能計算和穩定通訊，研華邊緣智能系列網關在工業設計和芯片設計方面下足了功夫。它不僅滿足極高的工業防護等級，且在通信方面，增強抗電磁及物理環境能力強。另外，其插拔式的接口滿足了彈性的通信需求，利于降低功耗。計算方面，它的可擴展性強，提供多接口和串口，對于算力的節省不言而喻。

其次，想要實現康達能源的發電機組產品在投入不同的使用場景時，均有豐富的工業物聯網生態與之匹配，開放的生態建設是必然的。研華邊緣智能系列網關采用Linux架構，具備較高開放性，對于生態拓展具備天然優勢。如在軟件層面，目前打通的合作伙伴包括百度天工大、阿里云等，豐富的云服務選擇和行業應用將助力其客戶更好挖掘數據價值。

另外，在網絡攻擊肆虐的當下，高可靠性的安全解決方案守護的是設備數據，背后保護的則是客戶的數據主權和商業價值。研華邊緣智能系列網關兼備高安全性，通過安全認證和安全白名單等機制，為設備數據提供全方位的安全防護，讓整個遠程運維都處于安全的環境之下。

在研華設備接入方案和邊緣網關服務的助力下，康達能源基本實現了對傳統發電機組產品的數據采集和“智能化改造”，為整體遠程運維的效率提升了重要一環。研華認為，未來遠程運維的趨勢將是邊云融合，完整的物聯網解決方案離不開云平臺對數據的存儲、分析、挖掘等功能的支持。

對于云平臺的選擇，研華選擇借助合作伙伴平臺，共同為康達能源提供云服務。同時，研華的WISE-PaaS云平臺專注于探索OT與IT技術融合、不同類型云平臺的打通，經過初步的建設，已基本構建了較為完整的物聯網云平臺生態。未來，如康達能源所在的平臺，亦可能實現與WISE-PaaS的無縫接入、能力互通。產業生態是企業萌芽的土壤，企業應用是生態良性循環的助力，雙方的合作將成為中小型企業融入工業物聯網大生態的嘗試，也是最終匯入智能制造愿景的涓涓細流。