工业物联网发展的障碍是什么？

工业互联网发展的障碍主要有开发难，接入难，分析难，维护难，成本高5个问题。开发工业物联网对于物联网公司的综合实力要求较高，需要有前后端开发人才，同时由于接入难，导致物联网内部有数百种通讯协议。导致行业规则，口径很难统一。一款设备需要不同的生产厂商，以上种种皆是障碍。

目前，很多公司正在积极布局智能制造和工业物联网发展战略。问题是，这些企业是会共同推进两个战略的发展还是分开推进呢？我相信他们会共同推进，但我也可以理解那些把他们看作是分开的人。
在我们讨论这个话题之前，先让我先定义一下术语，因为有很多关于这个的争论。
智能制造：在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息，资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。（根据MESA International ，MES国际联合会定义）
IIoT：在工业（如组件、产品、产品运输和设备）中使用的物理对象（“物”）中嵌入电子、软件、传感器组成的网络，这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。（根据维基百科“IoT”修改）
现在回到我们的核心问题：两个战略是要共同推进还是分开推进呢？很明显，目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景：
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信，IIoT提高了整个工厂的效率，使其更加智能化，"我同意。我相信，IIoT是智能制造的一项有利技术，它的进步将推动智能制造的发展。同样，随着智能制造超越概念，进入公司正在执行的项目，制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外：并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中，超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT（参见上图）。我明白这个观点，因为智能制造有很多途径。实际上，IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比，IIoT确实发展可能会更快，因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量，并帮助推动特定行业的智能制造行动，但是IIoT项目可以取得很大的进展，并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛，那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外，生产仍将涉及人员，以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案，IIoT没有也不可能是商业案例，这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么？
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点：智能制造是这场革命的基础，而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多，我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢？首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂，还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样，技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作，以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术，但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信，以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程；其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是，当新技术和新方法将它们整合在一起时，就会扰乱市场，并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如，基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据，我们能提供什么样的新见解和服务？
这就是为什么我认为，要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略，以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程，并向客户交付新的服务级别。

网络层。
在工业物联网中，iot网关在下面网络层，用于处理本地传感器和远程用户之间的通信。
iot网关即物联网网关，是实现感知网络与通信网络，以及不同类型感知网络之间的协议转换，既可以实现广域互联，也可以实现局域互联。

物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，指令数据通过API调用下发至设备端，实现远程控制。

物联网平台也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎、数据分析、边缘计算等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。

如下是共享单车基于物联网平台的解决方案。
物联网平台提供边缘计算能力，支持在离设备最近的位置构建边缘计算节点处理设备数据。

在断网或弱网情况下，边缘计算可缓存设备数据，网络恢复后，自动将数据同步至云端。

提供多种业务逻辑的开发和运行框架，包括场景联动、函数计算和流式计算，各框架均支持云端开发、动态部署。

边缘计算能力允许在最靠近设备的地方构建边缘计算节点，过滤清洗设备数据，并将处理后的数据上传至云平台。
物联网应用可广泛应用于：智能生活、智能工业、智能楼宇、环境保护、农业水利、能源监控等环境。计算平台主要涉及：

开发者使用设备接入SDK，将非标设备转换成标准物模型，就近接入网关，从而实现设备的管理和控制。

设备连接到网关后，网关可以实现设备数据的采集、流转、存储、分析和上报设备数据至云端，同时网关提供规则引擎、函数计算引擎，方便场景编排和业务扩展。

设备数据上传云端后，可以结合云功能，如大数据、AI学习等，通过标准API接口，实现更多功能和应用。

物联网 (IoT) 设备必须连接互联网。通过连接到互联网，设备就能相互协作，以及与后端服务协同工作。互联网的基础网络协议是 TCP/IP。MQTT（Message Queue Telemetry Transport，消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的，已成为 IoT 通信的标准。

物联网的英文名称为"The Internet of Things” 。由该名称可见，物联网就是“物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础之上的延伸和扩展的一种网络；第二，扩展到了任其用户端延伸和何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别(RFID)装置、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，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网的整个结构可分为射频识别系统和信息网络系统两部分。射频识别系统主要由标签和读写器组成，两者通过RFID空中接口通信。读写器获取产品标识后，通过internet或其他通讯方式将产品标识上传至信息网络系统的中间件，然后通过ONS解析获取产品的对象名称，继而通过EPC信息服务的各种接口获得产品信息的各种相关服务。整个信息系统的运行都会借助internet的网络系统，利用在internet基础上的发展出的通信协议和描述语言。因此我们可以说物联网是架构在internet基础上的关于各种物理产品信息服务的总和。从应用角度来看，物联网中三个层次值得关注，也即是说，物联网由三部分组成：一是传感网络，即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”的识别。二是传输网络，即通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输与计算。三是应用网络，即输入输出控制终端。
EPC系统是一个非常先进的、综合性的和复杂的系统。其最终目标是为每一单品建立全球的、开放的标识标准。如图2．4所示，它主要由全球产品电子代码(EPC)体系、射频识别系统及信息网络系统三大部分组成[17]。

图24 EPC系统的构成图
（1）EPC编码标准
EPC编码是EPC系统的重要组成部分，它是对实体及实体的相关信息进行代码化，通过统一并规范化的编码建立全球通用的信息交换语言。
（2）EPC标签
EPC标签是装载了产品电子代码的射频标签，通常EPC标签是安装在被识别对象上，存储被识别对象相关信息。标签存储器中的信息可由读写器进行非接触读/写。
32 EPC系统特点
（1）开放的体系结构
EPC系统采用全球最大的公用的刀又TERNET网络系统。这就避免了系统的复杂性，同时也大大降低了系统的成本，并且还有利于系统的增值。梅特卡夫(Metcalfe)定律表明，一个网络大的价值是用户本系统是应该开放的结构体系远比复杂的多重结构更有价值。
(2)独立的平台和高度的互动性
EPC系统识别的对象是一个十分广泛的实体对象，因此，不可能有那一种技术适用所有的识别对象。同时，不同地区，不同国家的射频识别技术标准也不相同。所以开放的结构体系必须具有独立的平台和高度的交互 *** 作性。EPC系统网络建立在INTERNET网络系统上可以与INTERNET网络所有可能的组成部分协同工作
(3)灵活的可持续发展的体系
EPC系统是一个灵活的开放的可持续发展的体系，可在不替换原有体系的情况下就可以做到系统升级。整体的EPC网络 *** 作依赖于RFID系统和网络应用系统的介入，使产品信息有效的传播。安装在不同需求链环境的解读器可以读取标签中储存的产品数据。因此供应链数据可以通过网络及时地检查、更新或者交换信息。
33 EPC编码编码标准
EPC码是新一代与EAN／UPC码兼容的编码标准，在EPC系统中EPC编码与现行GTIN相结合，因而EPC并不是取代现行的条码标准，而是由现行的条码标准逐渐过渡到EPC标准或者是在未来的供应链中EPC和EAN．UCC系统共存。EPC中码段的分配是由EAN．UCC来管理的。在我国，EAN．UCC系统中GTIN编码是由中国物品编码中心负责分配和管理。同样，ANCC也即将启动EPC服务来满足国内企业使用EPC的需求。
EPC码是由一个版本号加上另外三段数据(依次为域名管理者、对象分类、序列号)组成的一组数字。其中版本号标识EPC的版本号，它使得EPC随后的码段可以有不同的长度；域名管理是描述与此EPC相关的生产厂商的信息。
第四章 物联网在家庭中应用
随着时代的发展，中国已经逐步进入了老龄化社会，以后我们社会面临的现状将是一对年轻的夫妻，在照看自己小孩的同时，还要照看2～6对老人，这就为全社会出了一个难题。每家都雇保姆，显然不现实；那么，只能通过科技的手段来解决这个问题了，靠提高家庭的生活品质、方便家庭与外界的信息交互、用传感节点感知家里发生的情况等，这就为家庭物联网的实现奠定了社会基础。
物联网的概念正大行其道，也使人们看到了社会未来的发展趋势，然而物联网大部分却停留在概念阶段，真正规模应用还有待时日。家庭区域相对狭小、需求比较明确，最有可能优先实现物联网的应用。它不只是现代家庭现实的需要（照看老人、孩童），更是人们日益增强的家庭安全
41家庭物联网应用领域
寒冷的冬季，供暖系统使北方城市家庭充满温暖，而当白天大部分人离家上班的时候，空空的房间仍温暖如春。我们需要一个智能化的供暖控制系统。在生产安全领域，在食品卫生领域，在工程控制领域，在城市管理领域，在人们日常生活的各个方面，甚至在人们的娱乐活动中，都需要建立随时能与物体沟通的智能系统。通过装置在各类物体上的电子标签（RFID），传感器、二维码等经过接口与无线网络相连，从而给物体赋予智能，可以实现人与物体的沟通和对话也可以实现物体与物体相互间的沟通和对话。在电度表上装上传感器，供电部门随时都可知道用户的用电情况，实现用电检查、电能质量监测、负荷管理、线损管理、需求侧管理等高效一体化管理，一年来降低电损。在电梯装上传感器，当电梯发生故障时，无需乘客报警、电梯管理部门会借助网络在第一时间得信息，以最快的速度去现场处理故障。
42发展历程
1999年，物联网的概念就已被提出，10年间，世界各国都在加紧研究。物联网的发展共分为四个阶段：第一个阶段是大型机、主机的联网，第二个阶段是台式机、笔记本与互联网相联，第三个阶段是手机等一些移动设备的互联，第四阶段是嵌入式互联网兴起阶段，更多与人们日常生活紧密相关的应用设备，包括洗衣机、冰箱、电视、微波炉等都将加入互联互通的行列，最终形成全球统一的“物联网”。
对于互联网来说，20世纪80年代是黄金时代，这段时间出了一个知名的人物——鲍勃•卡恩（BobKahn），他被人们称为互联网之父（被赋予同样称呼的人还有好几个）。在为互联网做出卓越贡献的同时，他也非常有远见的为另一个始于上世纪80年代的项目——分布式传感网（DistributedSensorNet,简称DSN）——做了奠基。在那个年代，传感器远比我手上的这个大得多，要用一辆卡车来拉。这么大的传感器作为一个个节点组织在一起，通过微波彼此相连，就组成了传感网。
庞大的传感器在体积方面跟不上人们对其功用上的期望，于是研究者们就开始思考能不能把它做得小一点、再小一点。于是，在上世纪90年代，“智能微尘”（SmartDust）这个很有意思的概念出现了，提出者是KrisPister，他是加州大学伯克利分校的教授。这一概念认为可以将计算和通讯集成在约1~2平方毫米的超微型传感器中，用以对周围环境的参数进行探测。其核心的成分是微电机系统（Micro-Electro-MechanicalSystem,简称MEMS；这个概念在当时引起非常大的轰动），该系统中可以集成很多和机械有关的传感器。
当时KrisPister这批人有一个幻想——在蒲公英上面悬挂一个传感芯片，蒲公英飞到哪里就探测哪里的信号，再把信号传递回来。虽然只是一个假想，但当时真有科学家信心百倍地投入其中，并且还把所需的数据算出来了。比如有空气动力学专家计算出了芯片应有的重量等等。在2001年，加州大学伯克利分校的实验室真做出了这种理想中的芯片雏形，比米粒还小，可谓“细如发丝，薄如蝉翼”。他们送给了我一个，当时我还精心包装了一下。可惜最近找不到了，特别遗憾。倘若芯片里面还有电留存的话，说不定我就能通过网络定位到它的“安身之所”了。
在这一时期，有三所高校和研究机构在传感器领域处于领军地位，一是加州大学伯克利分校（以KrisPister为代表，他们提出了“智能微尘”理论），另外两个是加州大学洛杉矶分校（他们提出了“微无线技术”）和施乐帕克研究中心（XeroxPARC）。施乐帕克研究中心的团队主要由我带领，我们做的是传感信息处理和“智能物质”（SmartMatter），希望能把计算、微电机系统放到物理世界中，与“智能微尘”也有非常紧密的联系。
自本世纪初以来，对于传感的研究越来越受到人们的重视，有很多学校和大公司的研发机构开始进行了类似的研究，并有许多新兴公司借此东风异军突起。将传感器连接成“网”或“系统”，就成了传感网。除了传感网以外，类似的概念也相继提出，比如“CyberPhysicalSystem”和“InternetofThings”(简称IOT)。相较而言，IOT的概念在提出的初期更接近于日常生活，比如常见的RFID（RadioFrequencyIdentification，射频识别）技术就是它的一部分。
关于传感网和物联网的历史，若从大的传感器开始算起，传感网诞生至今应有30年了；而若从微传感网（MicroWirelessSensorNetwork）来说，应该仅有15至20年：微传感网始于上世纪90年代，那个时期的人们刚刚提出“微电机系统”的概念，试图把传感器和计算机处理和通讯全部都集成在一个芯片上，即“智慧微尘”。
其实传感器的历史，归结起来就八个字——从大到小，以点到面。这八个字看似简单，但做起来却是困难重重——要想让传感器真正“飞入寻常世界中”，它必需在体积、造价、能耗等方面进行“瘦身”，这样它才真正能够进入到物理世界。
然而，造型的缩小并不是传感进入生活的唯一条件，还需要互联网技术的配合以实现从点到面的网际联系。就IP地址而言，物联网应采用IPv6（IPv4必然不够），它有128位两进制的IP网址数，这相当于给世界上的每个沙粒都赋予了一个 IP地址。唯有当所有的物体都有一个属于自己的IP的时候，物联网才能真正实现。总而言之，物联网的实现需要这两方面的相辅相成：一是利用微处理技术（micro-fabrication），提高集成度；其二是运用IP技术，以提供足够丰富的网址。
43面临的问题
国内智能家居市场存在很多问题。1、进入门槛较高，一般一次性投入要1、2万元，这就大大限制了中等收入以下人群的购买需求。2、功能华而不实，很多都是遥控个灯光、音响，需求跟投入不成比例。3、生搬硬套，将原来很多工业上使用的东西直接照搬到家庭里，缺少人性化，不能完全适合家居生活需要。4、很多智能家居企业缺少核心技术，东拼西凑，组成个系统就推广，导致成本增高、企业竞争力下降。
RFID超高频技术在我国的应用尚处于起步阶段，一些项目的应用只是试点，还没有得到广泛应用，也没有在供链上应用。比如，只在某一个仓库里应用，或只在生产线上应用。应该说，这些试点项目全
都属于闭环状态的应用，在供应链上串起来应用的案例国内还没有出现。
物联网发展潜力无限，但物联网的实现并不仅仅是技术方面的问题，建设物联网过程将涉及到许多规划、管理、协调、合作等方面的问题，还涉及标准和安全保护等方面的问题，这就需要有一系列相应的配套政策和规范的制订和完善。
首先是技术标准问题。标准是一种交流规则，关系着物联网物品间的沟通。各国存在不同的标准，因此需要加强国家之间的合作，以寻求一个能被普遍接受的标准。
其次是安全的问题。物联网中的物品间联系更紧密，物品和人也连接起来，使得信息采集和交换设备大量使用，数据泄密也成为了越来越严重的问题。如何实现大量的数据及用户隐私的保护，成为待解决的问题。
第三，协议问题。物联网是互联网的延伸，在物联网核心层面是基于TCP/IP，但在接入层面，协议类别五花八门，CPRS、短信、传感器、TD-SCDMA、有线等多种通道，物联网需要一个统一的协议基础。
第四，终端问题。物联网终端除具有本身功能外还拥有传感器和网络接入等功能，且不同行业需求各异议，如何满足终端产品的多样化需求，对运营商来说的一大挑战。
第五，地址问题。每个物品都需要在物联网中被寻址，就需要一个地址。物联网需要更多的IP地址，IPv4资源即将耗尽，那就需要IPv6来支撑。IPv4 向IPv6过渡是一个漫长的过程，因此物联网一旦使用IPv6地址，就必然会存在与IPv4兼容性问题。
第六，费用问题。目前物联网所需的芯片等组件的费用较高，若把所有物品都植入识别芯片花费自然不少，如何有效解决这一问题仍需考虑。
第七，规模化问题。规模化是运营商业绩的重要指标，终端的价格、产品多样性、行业应用的深度和广度都会地用户规模产生影响，如何实现规模化是具有待商讨的问题。
第八，商业模式问题。物联网在商业应用方面的业务模式还不是很明朗，商业模式问题值得更进一步探讨。
第九，产业链问题。物联网所需要的自动控制、信息传感、射频识别等上游技术和产业已成熟或基本成熟，而下游的应用也单体形式存在。物联网的发展需要产业链的共同努力，实现上下游产业的联动，跨专业的联动，从而带动整个产业链，共同推动物联网发展。
要建立一个有效的物联网,有两大难点必须解决:一是规模性,只有具备了规模,才能使物品的智能发挥作用;二是流动性,物品通常都不是静止的,而是处于运动的状态,必须保持物品在运动状态,甚至高速运动状态下都能随时实现对物品的监控和追踪。
实现物联网，首先必须在所有物品中嵌入电子标签等存储体，并需安装众多读取设备和庞大的信息处理系统，这必然导致大量的资金投入。因此，在成本尚未降至能普及的前提下，物联网的发展将受到限制。已有的事实均证明，在现阶段，物联网的技术效率并没有转化为规模的经济效率，目前的所谓物联网应用也没有一个在商业上获得了较大成功。例如，智能抄表系统能将电表的读数通过商用无线系统（如GSM短消息）传递到电力系统的数据中心，但电力系统仍没有规模使用这类技术，原因在于这类技术没有经济效率。
物联网的关键在于RFID、传感器、嵌入式软件及传输数据计算等领域，包括“云计算”、无线网络的扩容和优化等均是物联网普及需解决的问题。只有通过“云计算”技术的运用，才能使数以亿计的种类物品的实时动态管理变得可能。从目前国内产业发展水平而言，传感器产业人水平较低，高端产品为国外厂商垄断。

当许多非技术人员听到“物联网”（IoT）的时候，他们的眼睛变得呆滞，他们露出困倦或迷惑的表情。对那些在科技行业中的人来说，这是从两个方面看的——对一些人来说，这是一个巨大的炒作，但对另一些人来说，这是一个巨大的经济机会。商机，唯一的问题是“什么”和“什么时候”。

我已经把物联网(IoT)是“什么”分成了两个主要的领域，即人类物联网（人类物联网（HIoT））和工业物联网（IIoT）。

熟悉人类物联网（HIoT）的Nike FuelBand、FITTUS、Nest和RANVV，在工业物联网（IIoT）世界中连接商用HVAC和车队系统的情况也一样。例如Digi International、ELon + 209%梯队和飞思卡尔半导体公司都在大范围地追求这一空间。叶我在工业物联网（IIoT）上发表了一篇深刻的潜水论文，但是我会给你下面的删节版本。

工业物联网（IIoT）和人类物联网（HIoT）在未来几年的主要区别在于工业物联网（IIoT）将包含一个世纪以来存在的“棕色油田”基础设施，如商业锅炉和舰队跟踪，而人类物联网（HIoT）则是一组新的“绿色”服务和技术，它们必须构建INFREST结构随着它的成长。

工业物联网(IIoT)的设计需要对解决空间的深刻理解和连接几十年制造的系统的能力。工业物联网(IIoT)支持解决方案供应商，如Digi、Agelon和FiSele，它们在工业控制领域有扎实的根基。在用户体验（UX）和像Nest、FITBIT和RANVV这样的设备设计方面，EN的飞跃。“足够好”的概念不适用于工业界。

正如我们以前的物联网I（IoT）分割纸中提到的，工业物联网（IIoT）端点必须比人类物联网(HIoT)端点更健壮。如果不能生成和传输的数据用于分析，则嵌入在端点中的传感器没有多大帮助。我把这些集合点称为“网关”。

有许多向量可以用来测量端点的“鲁棒性”。下面的表格总结了这些向量：

· 产品生命周期:工业物联网（IIoT）产品有很长的产品周期, 产品通常必须在极端条件下运行, 例如在锅炉旁边, 在汽车和喷气引擎中, 浸泡在腐蚀性液体中, 位于沙漠、雨林、火山、高空等敌对的地理环境· 市场机会: 工业物联网(IIoT)使用布朗菲尔德来描述将超过一个世纪的在职机械和电气系统连接到互联网的机会, 因此可以提供新的基于云的服务和分析后端。认为100年老锅炉和暖通空调系统在高上升

· 解决方案集成: 在数十年的使用中安装和升级的系统系统 (如旧的暖通空调锅炉) 必须至少可以在许多级别的一个 (物理、电气、ABI、API 和网络协议接口) 上进行互 *** 作

· 安全: 诸如暖通空调和电源控制等工业系统必须是安全的, 以防止未经授权的访问和滥用有形基础设施。即使是像温度控制这样简单的特性也会影响深远的现实世界

· 人工交互: 工业物联网（IIoT）系统是基于规则的。因此 IIoT 数据流是不对称的, 主要是上游的, 从传感器到网关到云服务, 只有较小的控制反馈流回下游

· 可用性: 我们通过计数 "九" 来衡量可用性, 并查看每个可用级别上剩余的可用时间。四到五九通常被称为 "高可用性" (HA), 是您在 IIoT 世界中期望的

· 对 Internet 的访问: 工业物联网（IIoT） 系统无法承担对云的连续互联网访问。网络接口失败, 网络本身有时会失败, 外部干扰可能会暂时压倒通信信道的噪音, 并有效地切断连接等

· 对失败的响应: 由于组件和子系统的故障预期, 工业系统必须能够恢复故障。这些系统的设计, 以优雅和确定性的方式失败-一些拯救生命和健康, 如发电和医疗仪器, 其他节省金钱, 资源和时间, 如航空公司调度系统, 使他们可以重新启动修复后快速

· 网络拓扑: 工业物联网（IIoT） 终端设备通常被设计为与更广泛的社区结盟, 以便利用资源和实现更大规模的目标

· 物理连接: 网关应该是本地物理网络不可知的。工业物联网（IIoT） 使用任何物理网络最适合的: 双绞线、电力线、以太网、无线、蜂窝、卫星等

工业互联网的东西工业物联网(IIoT) 青睐的组件和解决方案供应商, 如数码, 梯队, 和飞思卡尔从工业控制世界谁拥有丰富的经验, 各种遗留的工业连接解决方案。这些供应商专门了解特定的工业使用模型, 然后创建领域专门知识, 将这些使用模型转换为传感器、执行器、控制逻辑、数据聚合、本地网络连接和服务层。他们在过去一个世纪建立的遗留工业设备方面积累了经验, 并在数十年的时间里与客户建立了信任。

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一、将真实的加工制造连接到工业40
如果使用了工业40技术，一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化，同时将产量提高10%，库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。
工业40是一场工业的革命，目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。这些科技提高了灵活度和速度，能够使产品更具有个性化，生产更高效且规模可扩展，以及在生产控制方面具有更高的可变性。机器与机器之间的通讯和先进的机器智能化，提高了工艺的自动化水平，并带来了更多的自我监控以及实时数据。开放的基于Web的平台会增加制造企业的竞争力。
1分布式智能
这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中，加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴，而不是从一个中央处理单元（CPU）来处理所有的动作。
拥有机器层面的过程数据并决定用它做什么，反映出了人们相信一台机器可以经过装备使用过程数据做一些事情并且独自改善工艺流程，诸如实现调整产量、更加有效率的利用能源等目标，而不是依赖“云”来处理所有这些任务。
联网的机器可以与更高的生产线级别、工厂级别以及企业级别的网络进行通讯，从而能够实现对特定事件或特定产品的实时调节。集成了传动的伺服马达和无机柜传动系统将传动组件和运动逻辑顺序放到了单独的轴向上。
　 2快速连接
那些允许数据在整个企业架构中自由流动的系统，往往需要持续的投资和改进。一家工业40工厂车间所产生的大数据和信息流，可能会让公司的网络不堪重负。我们该如何改进自动化系统中的硬件和软件的功能，使这种设计流程更简单、花费更少的时间以及更加开放？通讯路径随着其创建和实施而变得更加流畅。在决定应该使用现场总线的什么功能时，应该看一下生产平台是否支持例如OPC
UA（来自于OPC基金会）这样的标准。消除不同供应商系统的障碍，而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。
3开放标准和系统
重点是要思考系统到底“开放”到什么程度，是否支持新兴的通讯协议和软件标准，以及开放的独立组件如何让工业40成为现实。
开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成，并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。开放的控制和工程软件也沿着这个方向将自动化和IT软件程序之间的间隙弥合。一个开放的控制器核心能够使用常用的高级IT语言（例如Java和C++）来创建自动化应用程序。
一台机器的 *** 作应该支持与智能手机或平板电脑进行简单的连接。软件可以借助控制器与3D模型软件的连接来加快自动化系统的设计和调试。一个运动控制器可以与模型之间发送指令以及接收反馈，使得机器的功能性在机械设计阶段通过运动控制就得到优化。这也让机器测试和编程可以在调试之前进行。在部件订货、组装机器之前，虚拟机器可以用来进行测试并完善设计。
4实时数据整合
在工业40的工厂里，可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据，支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更，以实现产品满足特定客户需求的愿景。
5自适应性
现实世界中的主动性可以让生产更加连贯并以需求为导向。科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。
在一个制造液压阀的工厂里，一套新的自适应组装生产线在每一件被加工件上都使用射频识别芯片。生产线上的9个智能站会识别出最终产品是如何被装配的，以及哪些工具设置和 *** 作步骤是必须的。每个相关加工件都带有蓝牙标签，会自动将信息传送给装配站。装配步骤信息会根据不同的产品以及相关加工件的技术水平不同而显示出来。该生产线可以生产一批相同尺寸的液压阀，也可以不需要人工干预就能生产25种不同产品型号。不再需要设定时间或者多余的库存。这使得生产线的产量增加了10%，库存减少了30%。
二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行
工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备（从传感器到大规模控制系统）、数据和分析之间提供更好的连接性，Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon
Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据，分析有助于做出更明智的决策。
物联网主要包括4个基本元素：实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析。设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接，以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息，其结果是让人们做出精明的决策。
在IIoT的实际应用中，
企业通过将设备或资产连接到云或者本地信息技术(IT)设施上来进行数据的采集和传送。然后对采集到的数据进行分析，可以发现设备或资产更多的潜在信息，防患于未然。
例如
，监控机械组件运行温度的传感器可以追踪任何异常状况或者偏离底线的情况。这使公司可以主动地处理不希望发生的行为，从而在可能造成有害危险的系统故障加剧之前进行预测性维护，否则这些系统故障可能会导致工厂停机以及生产收益损失。这种类型的信息有助于企业新产品的设计、系统性能效率的提高以及实现利润的最大化。
工业40让加工制造更灵活
在一个生产制造流程，甚至是整个供应链中，通过连接性推动更多的新发现和系统优化，这是工业40的核心概念之一，这种科技进步也被称为第四次工业革命。
工业40工作组成员、德国国家科学与工程院Acatech，将18世纪蒸汽机的发明和广泛使用定义为第一次工业革命。第二次革命是20世纪早期在装配线上使用传送带。第三次革命是在20世纪中叶开发出来的微电子学、PC和可编程逻辑控制器(PLC)。第四次革命是将PC和机器连接到互联网，并启用信息物理系统（CPS）。
工业40要求传统的生产制造工业实现计算机化。使用物联网和信息物理系统的概念会帮助实现“智能工厂”的目标，使生产制造具有前所未有的灵活性和非常高的精益生产效率。在生产制造中，一个显着的特点是重点关注的领域从产品本身扩展到了生产这些产品的工艺上。
制造商需要灵活的生产线来适应快速变化的客户需求。灵活的机器运行能够生产很多类型的产品，通过调整批量大小来获得更高的生产利润，这使得同一个生产线可以运行更复杂的混合产品以适应客户不断变化的需求。

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