有哪些好的工业物联网？

1 GE
Predix是第一个被认为是世界上最大的工业互联网平台，但推广不尽人意。
2西门子
2019年西门子一直在推动其MindSphere，在国内进行了多次的产品推广会，希望超越GE Digital的Predix。西门子是一家庞大的跨国公司，只需将其自己的设备连接到MindSphere，即可使其成为世界上最大的IIoT网络。
3施耐德电气（WonderWare）
施耐德电气主要提供能源管理系统和工业自动化解决方案，两者都非常适合IIoT网络。借助像施耐德电气的WonderWare这样的IIoT网络，可以对所有电机和机器人以及诸如此类的东西进行集中监控和管理。未来，只有一个人坐在控制室中的计算机上，可以直接访问故障机器并查看传感器参数，并且机器知道如何解决。
4 SAP

工业物联网的定义是通过各种信息传感设备，如射频识别技术、全球卫星定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要连接、监控、互动的物体或过程状态信息，包含其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种基础信息，通过互联网形成相互交互的、可识别的、可共享的网络，其目的是实现物与物、人与物在网络上的连接，识别、管理和控制等，物联网的信息是动态的，主要由物理机器生成。
工业互联网是指将两台计算机或者两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术手段互相联系起来的结果，解决人与人之间互联互通问题，人们可以在互联网上获取信息、发布评论、采购产品、购买服务等，但是这些信息和服务需要人来做大量的工作才能完成，并且难以动态地了解其变化。
虽然两者的概念不同，但是他们之间在工业领域是存在交集的，我们也可以理解为工业物联网是在互联网的基础上延伸和扩展到传感层的网络。

物联网可分为三层：网络层、应用层、感知层。

网络层由各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。

应用层是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。

感知层由各种传感器以及传感器网关构成，包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。

感知层的作用相当于人的眼耳鼻喉和皮肤等神经末梢，它是物联网识别物体、采集信息的来源，其主要功能是识别物体，采集信息。

扩展资料：

相关技术

1、地址资源

物联网的实现需要给每个物体分配唯一的标识或地址。最早的可定址性想法是基于RFID标签和电子产品唯一编码来实现的。

另一个来自语义网的想法是，用现有的命名协议，如统一资源标志符来访问所有物品（不仅限于电子产品，智能设备和带有RFID标签的物品）。这些物品本身不能交谈，但通过这种方式它们可以被其他节点访问，例如一个强大的中央服务器。

2、人工智能

自主控制也并不依赖于网络架构。但目前的研究趋势是将自主控制和物联网结合在一起在未来物联网可能是一个非决定性的、开放的网络，其中自组织的或智能的实体和虚拟物品能够和环境交互并基于它们各自的目的自主运行。

3、架构

在物联网中，一个事件信息很可能不是一个预先被决定的，有确定句法结构的消息，而是一种能够自我表达的内容，例如语义网。

相应地，信息也不必要有着确定的协议来规范所有可能的内容，因为不可能存在一个“终极的规范”能够预测所有的信息内容。

那种自上而下进行的标准化是静态的，无法适应网络动态的演化，因而也是不切实际的。在物联网上的信息应该是能够自我解释的，顺应一些标准，同时也能够演化的。

4、系统

物联网中并不是所有节点都必须运行在全球层面上，比如TCP/IP层。举例来讲，很多末端传感器和执行器没有运行TCP/IP协议栈的能力，取而代之的是它们通过ZigBee、现场总线等方式接入。

这些设备通常也只有有限的地址翻译能力和信息解析能力，为了将这些设备接入物联网，需要某种代理设备和程序实现以下功能：在子网中用“当地语言”与设备通信。

将“当地语言”和上层网络语言互译；补足设备欠缺的接入能力。因此该类代理设备也是物联网硬件的重要组成之一。

参考资料来源：百度百科--物联网

工业物联网起源：
工业领域的生产设备在以往是没有主动联网功能的，导致生产数据、物料消耗、产品跟踪全部由人工来完成，效率低、错漏多，而且随着产品迭代速度越来越快，需要制造企业拥有极强的敏捷性（例如商家插单生产，可以随时调整生产计划）
物联网的作用就在于能通过硬件技术将设备的生产数据实时获取（这在之前是不可能的），最后经过大数据分析呈现在用户的手机端（例如物料消耗了多少，库存还有多少，每条生产线的生产进度是多少），一旦客户调整需求/插单，就可以通过实时获得的数据合理调整生产计划，达到柔性生产。
工业物联网由大量相连的工业系统所组成，这些系统会相互通讯，并协调数据分析与行动，有助于提升工业效能、有利于整个社会。透过传感器与致动器衔接数字世界与实体世界的工业级系统，可解决更为复杂的控制问题。目前各种系统，正在结合巨量模拟数据，解决方案，希望能透过资料与分析取得更深入的知识。

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