过去的制造概念是追求生产自动化，并以SOP（Standard Operation Procedure）标准作业流程大量生产公版化的产品。而智能制造概念则不然，为因应消费族群的购物观念变动，可快速地定制化生产的制造方式逐渐受到拥戴，这是工业40当中相当重要的核心概念。未来的智能工厂将并不单指工业技术的提升，而是整合了技术、销售以及产品体验等，使得制造、贩售、物流、售后服务等商业概念连为一体，最终建构出一个具有感知意识的智能世界，而「需求定制化」将是智能制造所追求的主要目标之一。
快速、定制化的生产方式是工业40的核心概念
除了需求定制化外，结合大数据分析的智能制造甚至可以通过巨量数据来分析出市场的走向、天气预测、原物料的数量与库存、运输的进程及瑕疵改善等，借此精准拿捏生产量或调度现有资源、减少多余成本与浪费，以此达到生产最佳化。 [1]
工业40的来临，使得世界各国纷纷祭出政策。工业革命的发源地英国早在2008年便提出「高价值制造战略」，鼓励英国本土企业制造更多世界级的高附加价值产品。 2013年更提出「英国工业2050年战略」，为英国在2050年以前的制造业打造一份方针，其中的核心概念便以高度定制化、快速响应消费者需求为主。
同样曾是工业大国的美国也不落人后，2011年联邦政府开始启动「先进制造伙伴联盟」（AMP，Advanced Manufacturing Partnership）政策，同样也是因应旧有制造业概念的不适用所提出的计划，更于2014年提出AMP 20，强调具体实施对策。其中先进制造的核心重点在于，希望藉由智能制造带来的新商业模式，使得设立于国外的厂商可以开始回流。同样的概念也在法国绽开，就在德国正式发表工业40报告后，法国政府也发表了「工业新法国」的计划，主要目的与美国相似。
除了上述老牌工业强国外，日本也提出了诸如「产业重振计划」、「日本工业41J」、「社会50」等政策。而中国身为21世纪的制造大国，在2015年则提出了为期十年的「中国制造2025」计划。金砖四国之一的印度同样跟上工业40的潮流，祭出「印度制造计划」以重整印度的经商环境以及制造产业的问题。 [2]
智能制造伴随而来的安全问题
然而在研拟与建构的过程中，随着系统结构的复杂度提升，网络信息安全风险也伴随而来。在融合物联网、大数据、云计算及人工智能等技术后的场域，将会扩增出大量的资料流空间，而智能制造的主要实行方式，便是以物联网作为架构基础，将之应用于制造产业，形成「工业物联网」（Industrial Internet of Things）体系。经布建后，网络信息安全漏洞的分布率自然会开始上升，潜在威胁便更容易通过缺口影响到工业物联网系统，使得整套系统即便仅有一小部分受到损毁，也会影响整体系统的运作；若遭受到黑客入侵，甚至可以瘫痪整套生产系统，造成庞大的金额损失及商誉的损害。
目前与智能制造相关的国际标准规范有国际自动化学会（International Society of Automation，ISA）与国际电工委员会（International Electrotechnical Commission，IEC）颁布的ISA/IEC 62443系列标准，针对工业化自动控制系统（Industrial Automation Control System，IACS）的政策与流程面、系统安全面、元件开发面制定相关规范与指南。美国国家标准暨技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）也颁布了NISTSP800-82，为SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）、DCS（Distributed Control System）、PLC（Programmable Logic Controller ）等工业控制系统揭橥了相关的安全指南，除了这项指导手册外，还有诸如NISTIR8200、NISTIR8228等规范都已发布。而欧盟网络信息安全局（European Union Agency for Cybersecurity，ENISA）也针对物联网与网络安全出版许多相关指导建议以及标准。
工业物联网面临的网络信息安全问题与挑战
工业物联网主要专注于M2M（Machine to Machine）、CPS、大数据以及机器学习等技术，也是IT（Information Technology）与OT（Operational Technology）两大技术领域整合的开端。然而IT与OT本身各自早已具有数百种不同的协定与标准，加上物联网本身的复杂特性，将会造成网络安全的责任分配问题。且由于使用生命周期中涉及大量利益相关者，诸如元件供应商可能就有数十间不等，元件分别适用不同的规范或标准，设备又可能因分布在不同的地理位置而适用不同的法律约束，导致工业物联网产生在标准规范上难以统一，造成「技术碎片化」之问题，而这些标准该如何进行整合或协作，将会是首要面临的挑战。 [4]
再者，工业物联网是一项新颖技术，目前仍然在研发及测试阶段，针对过去已在OT场域工作数十年的技术人员该如何建立足够的工业物联网相关网络信息安全意识，挹注合适的人员培训将会是另一项值得研究的课题。
伴随人员安全意识不足的问题，同样也涉及到公司制度层面。目前仍有许多企业对于信息安全的议题不够重视，未来智能制造建构后伴随而来的风险将有别以往，然而企业的高阶管理层对于网络信息安全的认识不足，会是未来对工业物联网的一大挑战。因为进行网络信息安全防护工作较难以察觉甚至量化其效益值，且还需投入相当成本，故管理层容易忽视信息安全这项要素，并不将网络信息安全的重要性与具业务价值的建设并列。这样的弊端并不是因工业40的发展而出现的，而是一个陈旧问题。
对网络信息安全的认识不足会是未来工业物联网的一大挑战
对网络信息安全的认识不足会是未来工业物联网的一大挑战
以上问题属建构阶段所面临的困难，建构的过程中如果没有针对这些问题做出适当的措施，将可能使系统未来承受巨大的网络信息安全风险。而建置成熟的工业物联网即便事先排除了上述困难，也不代表风险就此消失。在大量且丰富的资料流不断相互传输运作之下，一旦发生资料外泄，抑或资料遭到恶意窜改，便会对工业物联网系统造成不良的连锁反应。且智能制造将会使虚拟与实体两个世界做出更紧密的连结，如物联网系统发生网络信息安全事件，对于实体世界的破坏也会相当显著。
由于智能制造的环境会变得更为复杂多端，加上物联网系统本身的互联性，使得攻击面也将扩大许多，除了一些非人为的风险外，还须特别注意人为造成的威胁，其中黑客入侵便是一种典型的状况。不安全的连接端口、久未更新的元件、不完整的更新机制等，都会是黑客可能下手的缺口。尤其传统的工业场域对于更新的接受度相当低落，因为一次更新所引起的停摆将会造成企业亏损，是故对于工业物联网来说，安全的更新会是一项重要的议题。
此外，网络通讯管道如果疏忽了网络信息安全防护，诸如分布式阻断服务攻击（Distributed Denial-of-Service attack，DDoS）、讯息窜改、窃听、植入恶意程式等网络攻击也会是黑客很可能使用的手法，这些攻击都会造成资产的严重破坏或是资料外泄。
场域在转型的过程当中，一些老旧的设备、传统的工业系统也会是一项需要关注的网络信息安全漏洞，在旧有系统的基础上构建新系统后，可能导致过时的保护措施仍然被使用，以及旧有系统中出现多年未被发现的未知漏洞，这可能使攻击者找到一种新的方式来危害系统。 [5]
最后，应用程序在开发和设计上如果没挹注安全开发的观念，软件上的漏洞也将是黑客入侵系统的大门。而硬件设备在设计中若没有将网络信息安全元素纳入，也会是攻击者入侵的缺口。从以上种种示例可以得知，工业物联网可能遭受的攻击面十分广泛，且无论在工业物联网的哪一端进行破坏皆可能瘫痪整体系统，最后造成的损害甚至伤亡将难以估计。 [6]
工业物联网信息安全解决方案
针对智能制造未来将会面临的种种网络信息安全问题，仲至信息具有深度的网络信息安全问题解决能力，具备工业控制系统、连网设备及物联网渗透测试与网络信息安全研究能力的团队。已赢得许多国际奖项，包括2020 Cybersecurity Excellence Awards（网络安全卓越奖）中的6项金奖与1项银奖、亚洲最佳网络信息安全公司金奖等，开发的网络信息安全产品也获多国专利及国际认可。
仲至信息科技取得7个网络信息安全检测项目的ISO 17025认可实验室、亚洲第一个美国CTIA授权的网络信息安全实验室，也是Amazon Alexa授权的网络信息安全检测实验室；目前已发现超过40个全球首发的安全漏洞（CVE），且具备物联网设备、智慧电网、车联网、嵌入式系统、行动App、ICS和SCADA设备的网络信息安全检测技术。
对于工业物联网硬件设备可能会出现的网络信息安全漏洞，仲至信息科技所提供的解决方案包括：
工控产品或系统的软、硬件网络信息安全检测服务，同时提供软件安全开发咨询服务，协助厂商具备软件安全开发能量，满足业界与客户对于软硬件之网络信息安全要求，诸如网通产品、移动装置、安控、智能家电、智能汽车及物联网等连网产品皆适用。
自主研发的产品网络信息安全管理系统、漏洞检测自动化工具，则是提供连网产品于设计、开发、测试及部署阶段的合规自动化安全评估工具，符合IEC 62443、OWASP TOP 10 与CWE/SANS TOP 25 等安全要求，并适用于PLC、ICS、SCADA等智能制造相关之工控元件。
寻求IEC 62443、ISO 27001等顾问咨询服务一站式的网络信息安全解决方案，及合规相关服务，协助厂商快速取得国际标准之证书，以增加客户的信赖度及企业商誉。另提供专业的网络信息安全培训，帮助技术人员建立与工业物联网相关的网络信息安全意识，以因应未来智能制造的建置以及工业40时代的来临。
2020年将会是物联网技术全面布建的阶段。随着科技日新月异，人们的生活也变得越来越便利。也因科技所带来的效益，过去数十年间各企业戮力追赶地将资讯技术深入全球各大领域，却忽略长期稳定运作所须达成的安全要求，一次次重大网络信息安全事故的爆发已经证明，仅靠安装防护软件无法保证组织的安全以及生产系统的营运安全。
未来智能制造的建置架构将比现在大多数的生产架构都要来得更为错综复杂，然而水能载舟、亦能覆舟，一昧地追求创新科技所带来的营利和效果，却忽略背后隐藏的巨大风险，那么网络信息安全威胁终会重蹈覆辙，成为一颗不定时炸d，一但触发，损害势必更胜以往，智能制造所带来的裨益也将化为乌有。
若在危害发生以前便做好完善的网络信息安全管理措施及方案，且人员具备足够的网络信息安全意识，软硬件设备皆在开发时便将资安要素纳入考量，那么智能制造将会是一纸美好的蓝图，也会是值得你我共同努力的未来。
参考资料
[1] >工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。
所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。
思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。
首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。
作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。
总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：
1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；
2、MCU的发展使得计算能力快速提升；
3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；
4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；
工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。
通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：
1、使用设备开放的协议；
2、使用设备自带的传感器；
3、添加新的传感器；
4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；
其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。
所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；
在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：
1、传感级；
2、设备级；
3、产线级；
4、车间级；
5、企业级；
也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。
总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：
1、期望获得什么结果？
2、期望用什么方式获得想要的结果？
3、需要信息基础提供什么？
4、工业物联网是否能够获得这些信息？
5、工业物联网如何获得这些信息？
6、获得这些信息的性价比如何？
7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？
8、落地实施。
2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。
截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。
近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。
目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。
政策推动我国物联网高速发展
自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。
以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。
我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间
自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。
虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。
物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。
物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。
在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。
未来物联网行业将向着多元方向发展
标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。
合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。
因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。
安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。
多重技术推动物联网技术创新
从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;
区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。
—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》
●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。
●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。
传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。
●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。
当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。
●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。
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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