两化融合的物联网

两化融合的物联网,第1张

M2M/物联网技术是两化融合的补充和提升 ,两化融合也是物联网4大技术的组成部分和应用领域之一。
两化融合最基础的传统技术是基于短距离有线通讯的现场总线的各种控制系统,如PLC,DCS,HMI,SCADA等。
物联网理念把IT技术融合到控制系统中,实现“高效、安全、节能、环保”的“管、控、营”一体化。
物联网在制造业的“两化融合”可以从以下4个角度来进行理解:
生产自动化:将物联网技术融入制造业生产,如工业控制技术、柔性制造、数字化工艺生产线等;
产品智能化:在制造业产品中采用物联网技术提高产品技术含量,如智能家电、工业机器人、数控机床等;
管理精细化:在企业经营管理活动中采用物联网技术,如制造执行系统MES、产品追溯、安全生产的应用;
产业先进化:制造业产业和物联网技术融合优化产业结构,促进产业升级。
生产自动化
将物联网技术融入制造过程的各个环节,借助模拟专家的智能活动,取代或延伸制造环境中人的部分手工和脑力劳动,以达到最佳生产状态。通过应用整合信息系统、人机界面设备PLC触摸屏、数控机床、机器人、PDA、条码采集器、传感器、I/O、DCS、RFID、LED生产看板等多类软硬件的综合智能化系统,实现布置在生产现场的专用设备对从原材料上线到成品入库的生产过程进行实时数据采集、控制和监控。同时,智能制造系统实时接受来自ERP系统的工单、BOM、制程、供货方、库存、制造指令等信息,同时把生产方法、人员指令、制造指令等下达给人员、设备等控制层,再实时把生产结果、人员反馈、设备 *** 作状态与结果、库存状况、质量状况等动态地反馈给决策层。
产品智能化
利用传感技术、工业控制技术及其他先进技术嵌入传统产品和服务,增强产品的智能性、网络性和沟通性,从而形成先进制造产品。所谓智能性,指产品自己会“思考”,会做出正确判断并执行任务。比如智能冰箱能根据商品的条形码来识别食品,提醒你每天所需饮用的食品,商品是否快过保质期等;所谓网络性,指产品之间可以通过网络进行联系。比如智能电表可以同智能家电形成网络,自动分析各种家电的用电量和用电规律,从而对用电进行智能分配;所谓沟通性,指产品和人的主动的交流,形成互动。比如电子宠物可感知主人的情绪,根据判断用不同的沟通方式取悦主人。
管理精细化
以RFID等物联网技术应用为重点,提高企业包括产品设计、生产制造、采购、市场开拓、销售和服务支持等环节的智能化水平,从而极大提高管理水平。将RFID技术应用于每件产品上,即可实现整个生产、销售过程实现可追溯管理。在工厂车间的每一道工序都设有一个RFID读写器,并配备相应的中间件系统,联入互联网。这样,在半成品的装配、加工、转运以及成品装配和再加工、转运和包装过程中,当产品流转到某个生产环节的RFID读写器时,RFID读写器在有效的读取范围内就会检测到编码的存在。EPC代码将成为产品的唯一标识,以此编码为索引就能实时地在RFID系统网络中查询和更新产品的数据信息。基于这样的平台,生产 *** 作员或公司管理人员在办公室就可以对整个生产现场和流通环节进行很好的掌握,实现动态、高效管理。
产业先进化
物联网等信息技术是一种高附加值、高增长、高效率、低能耗、低污染的社会经济发展手段,通过与传统制造业相互融合,可以加快产业不断优化升级。首先,物联网可以促进制造业企业节能降耗,促进节能减排,发展循环经济;其次,推动制造业产业衍生,培育新兴产业,促进先进制造业发展;最后,推进制造业产品研发设计、生产过程、企业管理、市场营销、人力资源开发、企业技术改造等环节两化融合,提高智能化和大规模定制化生产能力,促进生产型制造向服务型制造转变,实现精细管理、精益生产、敏捷制造,实现制造业产业优化升级。
中国制造业经过这些年的信息化发展,已经由初期的MIS到ERP、CRM、SCM,从CAD/CAM到CAPP、PLM,初步达到一定的规模。制造业从以往的产品竞争,到现今的服务竞争,而物联网的引入又将引发技术的竞争,进而引发产业的升级优化。物联网在制造业无论是生产过程性能控制、故障诊断还是节能减排、提高生产效率、降低运营成本都将带来的新的发展。物联网技术的研发和应用,是对制造业“两化融合”的又一次升级换代,能提升企业竞争力,使企业更多地参与到国际竞争中。物联网技术的应用,必将引发制造业行业一场新的技术革命。

工业物联网是工业领域的物联网技术。

工业物联网是指将具有感知、监控能力的各类传感器或控制器以及移动通信、智能分析等技术融入工业生产各个环节,从而大幅提高生产效率,降低生产成本和资源消耗,最终将传统工业提升到智能化的新阶段。

从应用形式上,工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。

扩展资料:

中国企业已展开了许多工业物联网应用实践。例如,华为的“数字化油气管道”能有效帮助管理人员实时了解管道运行动态,减少运维和管理成本;上海市电力公司将物联网技术引入仓库管理中,建成了系统内首座无人值守仓库,提升物资管理水平……

应促进跨行业生态系统发展,投资建设信息和数据传输所需的一体化通信系统和平台,增强数据传输安全;完善对数据共享的监管和指导,在跨国企业、大型地区性企业和中小企业之间日益频繁的合作中发挥应有作用。

参考资料来源:人民网—综述:工业物联网:前景光明,机不可


如今全球经济一体化发展,面对激烈竞争的市场,面对日益多样化、复杂化的需求,国内各大厂商都在不断发展自身产品和技术。亚控也不例外,亚控KingSCADA并没用沉浸在良好口碑中而固步自封,而是与时俱进,丰富完善产品。KingSCADA以绚丽的画面、模型复用、基于打包机制的高速采集和下发、丰富的通信驱动、智能诊断、无扰动冗余技术帮助企业构建稳健、灵活、可靠的系统,提高生产力,降低工作量,并且具有良好的开放性,能够最大限度的帮助企业搭建智能信息化平台。目前KingSCADA已在超过5万余个产线/车间/工厂监控系统中完美应用,这么多车间、工厂在使用亚控产品,足以证明了亚控SCADA软件很适用。很高兴我的回答能够对您有帮助

可以简单地理解为物联网是把我们生活中的物品,比如汽车(车联网)、手环(智能穿戴)、家电(智能家居)、电表水表(智慧能源)等联系起来,让我们可以及时了解物品状态和信息,方便进行管理和控制。万物互联即为物联网。
事实证明,2019 年是物联网技术取得更大进展的一年,尤其是在商业和工业物联网领域。2020年为了展望未来发展、推动工业物联网进步,必然要了解推动这一领域进步的七大趋势。从计算规模到真正边缘计算的价值,从闭环边缘到云计算机器学习等等。正如 Geoffrey Moore 所指出的那样,商业领袖们今天投入重金来开发数据驱动的互联产品系统是有原因的。
物联网正迅速成为企业基础设施的一个必要组成部分,是企业的一项重要资产。传统制造业正在经历着前所未有的转型,物联网、云计算、大数据分析,作为工业物联网和智能制造的核心技术,正在从各个方面改变着工业行业,包括产品的设计、运营、维护,以及供应链管理。通常,即使工厂里采用了以太网联网设备、MES 和 SCADA 系统,大部分硬件设备还是没有接入网络,或仅单向输出信息。随着工业物联网的推进,传统制造企业更需要主动地去尝试和采用新的自动化技术来迎合多变的市场环境和客户需求。
有 86% 的企业目前已经不同程度地应用了工业物联网,其中应用范围最广的行业为交通运输业(93%),其次是石油天然气(89%)和制造业(77%)。约 84% 的企业认同物联网项目具有实际成效,95% 的企业表明工业物联网项目对公司业务影响重大。
对此,图扑物联(IoTopo)应运而生。图扑物联(IoTopo)是基于 B / S 架构的物联组态软件;软件前端界面采用标准 HTML5 开发,支持 2D / 3D 图形组态,支持 MQTT 协议接入,支持 Modbus、OPC UA 等工业通讯协议解析。组态画面可单独发布,支持数据门户定制,可与企业自有平台无缝整合,与用户自有系统整合为一个功能全面的应用平台。

Kingview是就是所谓的组态王软件,有亚控科技的中、低端产品面世较早,由60慢慢的更新到653,在业界有较长的历史。

1、而KingSCADA是亚控科技在2009年推出的最新产品,功能比Kingview强大,画面也更好看,主要是面对中、高端的市场。他们的价格差距有5倍左右,都是北京亚控科技的产品。

2、而WinCC是西门子得组态软件,对西门子的硬件支持的比较好吧!对其他产品的支持比较少。

选择物联网平台是一项关键决策,会对企业产生多方面影响。这篇文章列出了帮您选择合适物联网平台的几个要点。
可扩展性
数据增长越多,处理起来就越困难,这需要立即处理。当公司能够处理大量数据时,机器学习算法可以帮助获得更好的商业智能,这反过来又可以帮助做出更好的决策。因此,可扩展性变得很重要。为了将机器学习算法应用于大量数据,您需要首先找到一个物联网供应商来帮助获取这些数据。因此,选择物联网供应商的决定变得至关重要。随着大量数据的出现,与硬件和数据安全相关的成本和风险也随之增加。如果您从一开始就没有连接数百万台设备,这并不重要,重要的是要确保您的物联网平台能够处理数据负载。
在寻找供应商时,您需要考虑平台的可扩展性和平台的最佳性能。可扩展的物联网平台允许您连接到数百万台设备,这些设备具有不同的技术要求,并在不危及质量和效率情况下使用数据提供洞察力。
协议支持
长期以来,M2M通信和工业自动化已经存在。借助数据驱动的运营洞察,物联网使工业自动化成为一个更好、更精确的领域。为了提供完整的自动化体验,物联网平台需要支持传统和新兴协议。此外,物联网平台还应该提供协议转换。基于SCADA的RTU和PLC仍有在现有平台上实现自动化的趋势。BACnet、Modbus和CANBUS的使用在通信设备中也很常见。
定价模式
平台提供商应该有透明的定价政策。当心那些提供特惠价格的供应商,当您注册时,他们会提高价格。
如果您选择订阅模式,则可以支付订阅定价的费用。如果您要销售硬件,那么您可以选择带有许可证的平台选项,以便将其包含在开发成本中。
云基础设施
寻找能够提供适合您当前IT环境的物联网平台供应商,并托管在本地。与单一方法相比,混合云方法已经证明是成功的。混合云的最佳之处在于它能提供良好的访问性,使用此选项的公司可以方便快捷地访问私有云和公共云。
结论
随着技术的进步,物联网将改进我们彼此的互动方式,以及全球经济的运行模式。要取得成功,需要一个可扩展的集成平台。物联网机器学习也有利于根据我们的需求塑造我们的环境。
在选择物联网平台时,需要向供应商提出您的需求和限制条件,这一重要步骤将有助于做出更有针对性的决策。

三维物联网概念

三维物联网是运用虚拟现实技术构建的全三维数字化物联网管理平台,结合互联网技术、射频识别传感器、视频监控系统、视频分析系统,以及数据仓库技术和数据挖掘技术,突破以人工管理为主的常规园区管理模式,解决常规管理模式中各系统各自独立,支离破碎的问题,同时解决传统模式中信息量少、流通不畅、缺乏综合分析、难以共享、应对突发事件反应迟缓、安全隐患较大等问题,实现物联网时代全面感知各种信息,让常规园区管理更加智能便捷。

三维物联网关键技术

RFID射频识别技术——物联网的“嘴巴”

RFID射频识别技术作为一种通信技术,通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

传感器技术——物联网的“耳朵”

作为接收器,它能感受规定的被测量,例如温湿度、电压、电流,并按照一定的规律转换成可用输出信号。

AI及云计算技术——物联网的“大脑”

云计算是把一些相关网络技术和计算机发展融合在一起的产物。它提供动态的可伸缩的虚拟化的资源的计算模式,具有十分强大的计算能力,高达每秒10万亿次的运算能力,可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。同时它也具有超强的存储能力,具有计算和存储能力。

而相比云计算,AI技术就是真正意义上模仿人类大脑学习与思考,研究领域有智能机器人、虚拟现实技术与应用、工业过程建模与机器学习等。

无线网络技术——物联网传输中的“高速公路”

当物体与物体“交流”的时候,就需要高速、可进行大批量数据传输的无线网络,无线网络的速度决定了设备连接的速度和稳定性。若无线网络的速率太低,就会出现设备反应滞后或者连接失败等问题。

目前,我们使用的大部分网络属于4G,4G给通信市场带来的变革是十分巨大的,但是在我们即将面世的5G面前都不算什么,据悉,5G的峰值理论传输速度可达每秒数10Gb,举例而言就是一部超高清画质**可在1秒之内下载完成,作为第五代移动通信技术,加上国内5G近两年的政策推动,也将把移动市场推到一个全新的高度,而物联网相关领域的发展也因其得到很大的突破。

三维物联网应用领域有哪些?

智慧城市

智慧城市以最大化优化城市功能为目标,促进经济增长,同时利用智能科技与数据分析来提高城市居民的生活质量。智慧城市基于物联网、云计算等新一代信息技术以及维基、社交网络、综合集成法等工具和方法的应用,营造了有利于创新涌现的生态。更为重要的是,智慧城市利用信息和通信技术让城市生活更加智能,通过高效利用资源,节约成本、能源,提升生活质量,减少对环境的负面影响,推动了低碳经济的发展。

智慧园区

园区应用物联网的理件技术可以实现各照明设备电气参数的集中采集,能耗计量和统计、故障声光报警、设备防盗,快速地图定位故障点等。园区中的各种需要获得的有用信息包持温度、湿度,照度等,都可用传感得技术获得,传感器技术获得这些信息后把它们转换成与之对应的输出信号,这样就可以使人们能更好地控制自己的生活和工作环境,最终可以使园区实现智能化。

工业物联网

物联网不仅是智能制造的关键技术之一,也是制造业企业实现数字化转型的重要途径;借助物联网技术,企业可以对多种类型的数据进行高效采集和整合分析,为客户提供远程故障诊断、预测性运维等增值服务,并通过数据价值深度发掘实现数据变现新的收入增长,变产品制造商为综合服务提供商。制造领域应用于物联网技术,主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上,包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。未来应提高工业设备的数字化水平,挖掘原有设备数据的价值,提高设备间的协同能力。

建筑施工管理

随着建筑业的高速发展,施工事故也频繁发生,不仅夺去了无数建设者的生命,也为国家和企业造成了重大的经济损失。安全问题始终贯穿于工程建设始终,但是影响施工安全的因素错综复杂,管理的不规范和技术的不成熟都有可能导致施工的安全问题。物联网在施工管理中的应用,可以一定程度上避免安全事故的发生,保证施工安全。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/12878179.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-05-28
下一篇 2023-05-28

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存