物联网智能网关数据怎么接入MES系统?支持哪些通讯协议?

物联网智能网关数据怎么接入MES系统?支持哪些通讯协议?,第1张

物联网智能网关要接入MES系统,需要从下面几个方面讨论:
1、多种采集协议的适配:车间设备一般具有多种接口和多种自动化协议,常见的有modbus、PPI、MPI、Profinet、hostlink等,接口一般为RS485、以太网、can口等。
2、具备边缘计算能力:物联网智能网关必须具备边缘计算能力,而不是傻瓜式的透传。可以对数据进行本地化预处理,然后再与MES服务器交互,这样能极大减轻MES服务器的压力。
3、与MES服务器间的通信规约和数据格式:物联网网关与MES服务器见需要支持实时性非常强的通信规约,如MQTT、DICP等,而不是普通的自动化协议。同时约定好传输的数据格式,以被MES服务器解析。
帝图数据采集器适合于用在MES系统的数据采集,比如汽车生产线的数据采集、变电站的数据采集等。

物联网是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程。

采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的网络接入,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络

扩展资料:

受限于技术上的瓶颈,物联网的发展,其实无法像当初互联网那样爆发。或者换通俗一点的说法,大家有没有发现很多物联网的应用,其实是锦上添花的东西,需求性并没有那么强,这也就是为什么很多智能硬件卖得并不是很好的根本原因。

正是因为需求性原因,所以商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入,又一定钳制了技术的进一步发展。

到今年,这一波的投资热潮冷却了很多,但是在这波浪潮里,我们的社会还是发生了很多变化。首先是关注物联网的人越来越多,从业者也越来越多。

而且很多大学也开设了相关课程,政府也出台了行业鼓励政策。前面我们说过物联网的概念被炒得有点过热,所以在物联网的大群体里,有两类人最为迷茫。其一就是专注物联网的创业者,其二就是物联网专业的学生。鄙人也曾经属于第一类人。

物联网的技术前景是广阔的,近些年上市的一些空气净化器产品,穿戴设备,家庭环境监控设备,在过去是不曾有的,在目前的消费背景下,正服务着大众。未来还会有更多的新式设备出现,这些正是物联网技术发展的必然结果,所以投身于物联网的技术研发,是很有前景的一件事。

参考资料来源:百度百科-物联网

需要采用传感器来检测主变的温度,并将数据传输到后台。
1、无线传感器网络:可以使用无线传感器网络(WSN)来监测主变温度。这些传感器可以通过Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等无线技术将数据传输到后台服务器。
2、数据采集器:可以使用数据采集器来收集主变温度数据并将其传输到后台。数据采集器通常会连接到传感器,并使用有线或无线连接将数据传输到后台服务器。
3、物联网设备:可以使用物联网设备来监测主变温度。这些设备可以连接到传感器,并使用Wi-Fi、蓝牙、NFC等技术将数据传输到后台服务器。物联网设备通常具有处理器和存储器,可以在设备本地处理数据,并在需要时将数据上传到后台服务器。

物联网的关键技术有哪些
物联网的产业链可细分为标识、感知、信息传送和数据处理这4个环节,其中的核心技术主要包括射频识别技术,传感技术,网络与通信技术和数据的挖掘与融合技术等。
物联网的核心技术有哪些
物联网技术由三个方面构成:

1、应用技术:数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现;

2、网络技术:低速低功耗近距离无线、IPV6、广域无线接入增强、网关技术、AD HOC
网络、区域宽带无线接入、广域核心网络增强、节点技术;

3、感知技术:传感器、执行器、RFID标签、二维条码;

物联网技术的核心:无线传感网络(WSN)和射频识别(RFID);

计算机专业应主要学习物联网技术应用、构建、运营、维护、管理、服务等领域知识。
物联网主要技术有哪些
终端接入技术

物联网终端的种类非常多,包括物联网网关、通信模块以及大量的行业终端,其中尤以行业终端的种类最为丰富。从终端接入的角度来看,物联网网关、通信模块和智能终端是目前关注的重点。

物联网网关:它是连接传感网与通信网络的关键设备,其主要功能有数据汇聚、数据传输、协议适配、节点管理等。物联网环境下,物联网网关是一个标准的网元设备,它一方面汇聚各种采用不同技术的异构传感网,将传感网的数据通过通信网络远程传输;另一方面,物联网网关与远程运营平台对接,为用户提供可管理、有保障的服务。

通信模块:它是安装在终端内的独立组件,用来进行信息的远距离传输,是终端进行数据通信的独立功能块。通信模块是物联网应用终端的基础。物联网的行业终端种类繁多,体积、处理能力、对外接口等各不相同,通信模块将成为物联网智能服务通道的统一承载体,嵌入各种行业终端,为各行各业提供物联网的智能通道服务。

智能终端:它满足了物联网的各类智能化应用需求,具备一定数据处理能力的终端节点,除数据采集外,还具有一定运算、处理与执行能力。智能终端与应用需求紧密相关,比如在电梯监控领域应用的智能监控终端,除具备电梯运行参数采集功能外,还具备实时分析预警功能,智能监控终端能在电梯运行过程中对电梯状况进行实时分析,在电梯故障发生前将警报信息发送到远程管理员手中,起到远程智能管理的作用。

平台服务技术

一个理想的物联网应用体系架构,应当有一套共性能力平台,共同为各行各业提供通用的服务能力,如数据集中管理、通信管理、基本能力调用(如定位等)、业务流程定制、设备维护服务等。

M2M平台:它是提供对终端进行管理和监控,并为行业应用系统提供行业应用数据转发等功能的中间平台。平台将实现终端接入控制、终端监测控制、终端私有协议适配、行业应用系统接入、行业应用私有协议适配、行业应用数据转发、应用生成环境、应用运行环境、业务运营管理等功能。M2M平台是为机器对机器通信提供智能管道的运营平台,能够控制终端合理使用网络,监控终端流量和分布预警,提供辅助快速定位故障,提供方便的终端远程维护 *** 作工具。

云服务平台:以云计算技术为基础,搭建物联网云服务平台,为各种不同的物联网应用提供统一的服务交付平台,提供海量的计算和存储资源,提供统一的数据存储格式和数据处理及分析手段,大大简化应用的交付过程,降低交付成本。随着云计算与物联网的融合,将会使物联网呈现出多样化的数据采集端、无处不在的传输网络、智能的后台处理的特征。
物联网的技术体系包括哪些方面
目前公认的有三个:

1、感知层:感知层是物联网的皮肤和五官—识别物体,采集信息。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等。主要作用是识别物体,采集信息,与人体结构中皮肤和五官的作用相似。

2、网络层:网络层是物联网的神经中枢和大脑—信息传递和处理。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心和信息处理中心等。网络层将感知层获取的信息进行传递和处理,类似于人体结构中的神经中枢和大脑。唯康教育,

3、应用层:应用层是物联网的“社会分工”—与行业需求结合,实现广泛智能化。应用层是物联网与行业专业技术的深度融合,与行业需求结合,实现行业智能化,这类似于人的社会分工,最终构成人类社会!
物联网产业是指哪些行业
物联网产业链很长,其体系构架大致矗分为感知层、网络层、应用层三个层面,每个层面又涉及到诸多细分领域。

感知层的功能主要是获取信息,负责采集物理世界中发生的物理事件和数据,实现外部世界信息的感知和识别。包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术:传感技术和标识技术。传感器网络的感知主要通过各种类型的传感器对物体的物质属性(如温度、溼度、压力等)、环境状态、行为态势等信息进行大规模、分布式的信息获取与状态识别,它可用于环境监测、远程医疗、智能家居等领域。标识技术通过给每件物体分配一个唯一的识别编码,实现物联网中任何物体的互联。

网络层主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的传送和处理。从具体实现的角度,本层由下而上又分为三层:接入网、核心网和业务网。①接入网:主要完威各类设备的网络接入,强调各类接入方式,比如现有蜂窝移动通信网、无线局域/城域网、卫星通信网、各类有线网络等。②核心网:主要是完成信息的远距离传输,目前依靠现有的互联网、电信网或电视网。随着三网融合的推进,核心网将朝全IP网络发展。③业务网:是实现物联网业务能力和运营支撑能力的核心组成部分。

应用层主要是利用经过分析处理的感知数据,将物联网技术与个人、家庭和行业信息化需求相结台,可向用户提供丰富的服务内容,大大提高生产和生活的智能化程度,应用前景十分广阔。其应用可分为监控型(物流监控、污染监控、灾害监控)、查询型(智能检索、远程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路灯控制、远程医疗、绿色农业)、扫描型(手机钱包、ETC)等。
物联网的核心技术有哪些
在物联网应用中有三项关键技术

1、传感器技术:这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道,到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

2、RFID标签:也是一种传感器技术,RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术,RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。

3、嵌入式系统技术:是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变,以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活,推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻,传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官,网络就是神经系统用来传递信息,嵌入式系统则是人的大脑,在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
物联网的关键技术有哪些
“物联网技术”的核心和基础仍然是“互联网技术”,是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术;其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间,进行信息交换和通讯。因此,物联网技术的定义是:通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,将任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术叫做物联网技术。

定义

物联网(Internet of Things)指的是将无处不在(Ubiquitous)的末端设备(Devices)和设施(Facilities),包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、数控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的,如贴上RFID的各种资产(Assets)、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”(Mote),通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通(M2M)、应用大集成(Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式,在内网(Intranet)、专网(Extranet)、和/或互联网(Internet)环境下,采用适当的信息安全保障机制,提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面(集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能,实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。[1]
物联网技术主要应用有哪些方面
物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中,具体地说,就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中,然后将“物联网”与现有的互联网整合起来,实现人类社会与物理系统的整合,在这个整合的网络当中,存在能力超级强大的中心计算机群,能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制,在此基础上,人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活,达到“智慧”状态,提高资源利用率和生产力水平,改善人与自然间的关系。

毫无疑问,如果“物联网”时代来临,人们的日常生活将发生翻天覆地的变化。

目前来看消费级物联网还有很长的路要走,但工业物联网方面已有非常成熟的方案!

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释,物联网(InternetofThings,IoT)是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(sparkml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。

定义:是物联网中连接传感网络层和传输网络层,实现采集数据及向网络层发送数据的设备。它担负着数据采集、初步处理、加密、传输等多种功能

分类:物联网各类终端设备总体上可以分为情景感知层、网络接入层、网络控制层,每一层都与网络侧的控制设备有着对应关系。

作用:由于物联网终端常常处于各种异构网络环境中,为了向用户提供最佳的使用体验,终端具有感知场景变化的能力。


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