首先,它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器,每个传感器都是一个信息源,不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性,按一定的频率周期性的采集环境信息,不断更新数据。
其次,它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网,通过各种有线和无线网络与互联网融合,将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输,由于其数量极其庞大,形成了海量信息,在传输过程中,为了保障数据的正确性和及时性,必须适应各种异构网络和协议。
再次,物联网不仅仅提供了传感器的连接,其本身也具有智能处理的能力,能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合,利用云计算、模式识别等各种智能技术,扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据,以适应不同用户的不同需求,发现新的应用领域和应用模式。
物联网与工业物联网、工业40的概念既有交集也有差异。物联网强调的是将生活和生产中一切硬件设备的连接;工业物联网是指在工业环境下,生产设备和产品的连接;工业40则涵盖整个制造生态系统。
随着工业化与信息化的深度融合,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渐增,通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈,工业物联网应运而生。
工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成数据终端,全方位采集底层基础数据,并进行更深层面的数据分析与挖掘,从而提高效率、优化运营。
与物联网在消费行业的应用不同,物联网在工业领域的基础已经存在了几十年。如过程控制和自动化系统、工业化以太网连接和无线局域网(WALN)等系统已经在工厂运行多年,并接连可编程逻辑控制器(PLC)、无线传感器和射频识别技术标签(RFID)。但是在传统工业自动化环境下,一切都只是发生在工厂自己的系统里,从来没有与外部世界连接。
工业物联网相较于传统工业自动化有以下四个特点:数据收集范围:工业物联网利用RFID、传感器、二维码等手段随时获取产品从生产到销售到最终用户使用各个阶段的信息数据,而传统工业自动化的数据采集往往局限于生产质检阶段。
互联传输:工业物联网利用专用网络与互联网相结合的方式,实时准确地传递物体信息,对网络依赖性更高,更强调数据交互。
智能处理:工业物联网综合利用云计算、云存储、模糊识别、神经网络等智能计算技术,对海量数据和信息进行分析和处理,并结合大数据技术,深入挖掘数据价值。
自组织与自维护:工业物联网的每个节点为整个系统提供自己处理获得的信息或决策数据,当某个节点失效或数据发生变化时,整个系统会自动根据逻辑关系做出相应调整。
工业物联网是一个快速发展的行业,占全球物联网支出的最大份额。据IDC和SAP称,2019年,全球60%的制造商使用连网设备产生的数据来分析流程并确定决策。他们不仅可以监控制造过程中的复杂流程,还可以实现这些流程的自动化,为管理者提供了更详尽的细节。工业物联网平台的基本功能:
具备:监控大屏、设备地图、系统统计、设备监控、实时数据及曲线、Web组态、故障报警管理、数据报表、远程控制、视频监控、角色管理、人员管理、设备管理、空间管理。
1 数据远程监控: 可以通过网页或者手机APP实现设备数据监控,第一时间了解设备运行状态、修改参数等;
2 设备报警推送: 可以通过短信报警、微信报警、APP报警推送等方式,推送设备故障状信息态,及时掌握设备运行状态;
3 云组态: 通过电脑web网页、手机网页和手机APP直接查看设备的组态画面或数据列表;
4 视频监控: 集成视频监控功能,实现数据和视频的同步显示,实时监控工业现场画面;
5 数据采集存储与分析: 通过对底层设备采集的数据进行合理分类并进行数据存储的优化,实现海量数据的快速检索,同时提供面向企业经营的决策分析,为设备的有效利用提供支撑。
6 用户项目权限管理: 管理者可根据实际应用创建账号,前台可查看的设备组态,后台可对所有的设备、数据、用户进行管理。
工业物联网平台将提供不同的功能组合,包括工业物联网端点管理与连接性,物联网数据的捕获、摄取与处理,数据的可视化与分析,以及将物联网数据整合到业务流程和工作流程中。
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