首先是成本，从部分to c 的产品来看，比如智能手表，可以记录步数，可以测量心率不用我们跑去专门买特定的设备，不用我们跑去找专门的厂商，所以客观上起到了降本的作用，但是在to b产品中，这个作用还感受不太明显，因为这时候研发/采购这样的物联网设备本身就是一项超级大的成本支出，但是因为之前没有应用过，他能否带来效益/带来多大的效益都是未知数，我认为这是制约物联网进一步铺开的重大阻碍之一;
其次是效率，同成本分析类似，to c的产品应用相对简单，通过说明书甚至在没有说明书的指导下我们也能轻易的上手，但是to b 产品不同，他们非常的庞大和复杂，需要经过专业和长时间的培训才能掌握，有时候甚至需要招聘专门的特定人才，从这个角度而言，他上车的效率其实并不高;而到了使用环节。因为实际业务运行过程中会面临各种条件的变化和挑战，这极其考验工业互联网产品的算法的柔性适应和匹配能力，像很多大型制造业引入了mes系统，做的好确实效益不错，但是也有搞的一团糟的情况;
最后说用户体验。我觉得现在只能说一般，to c的产品其实 *** 作上手非常容易，但是他的 *** 作界面非常的简单和狭小，注定了没法进行更为复杂深度的 *** 作控制;而to b的大型产品中，又因为他产品功能和涉及技术里面的复杂性，让他变得不那么容易 *** 作，或者说这里面其实设计了自动化技术已经很少需要人为的去 *** 作。
严格来说to c产品并不属于工业领域，但是不妨碍我们一同来类比讨论，通过上访论述，我的观点是工业物联网的瓶颈在于成本太高，需要前期带着不确定性效果的情况下就要投入巨资!这无论从心里层面还是实际层面都会对企业造成很大的阻力。
在2018年底，曾经构思了系列文章从自动化理论看工业互联网，原计划写三部分内容：介绍自动化理论在日常生活中的应用（以第五项修炼介绍）、自动化理论在供应链管理中的应用、自动化理论在物联网中的应用。
但于2019年初加入SAP后，一直忙于学习SAP丰富的知识，这系列的文章就中断了，但一直还是想写一写我是如何利用自动化理论学物联网的。
自动化理论中，最重要的就是闭环控制，大部分内容讨论的是通过闭环控制，实现自动控制系统的稳定性。看一下闭环控制原理：
在这个图中，被控对象是控制目标。而控制器、执行器和传感器都是为了实现被控对象能够达到控制目标。因而自动化原理中最核心的是 控制器 、 执行器 和 传感器 。
在拿一张物联网的架构图，我学习物联网的时候，最早用的是IBM的一张原理图：
这张图中，物联网的架构中，包括感知与识别， 控制与管理，模型与分析。
其中感知与识别对应着 传感器 ，控制与管理对应着 执行器 ，模型与分析对应着 控制器 。
物联网的架构完全可以对应上控制原理的基本架构。
物联网的架构与自动控制原理有很多相似之处，但物联网相对于自动化设备要复杂：
1、早期自动化应用于设备处传感器、控制器、执行器都是控制单一设备，不需要识别被控设备。但是物联网系统管理的设备多，对设备管理时，需要识别设备，因而物联网需要有识别功能，可以是通过ID识别，也可以通过IP识别。
2、早期自动化都是本地执行有了DCS之后，才有集中管理，分散控制的，所以控制器相对简单。但是物联网需要将信息集中处理，大大增加了复杂度：需要网络支持，需要人工智能技术来实现控制功能，考虑多个设备之间的联动关系。所以物联网相对于自动化原理，复杂性大部分体现在控制器上。现在集中讨论的大数据、智能分析、人工智能、机器学习，通讯协议、通讯网络，所有的目标都是为了实现控制器的功能。
3、物联网在控制器人工智能、大数据分析等应用还不完善，可以直接控制设备非常少，现在物联网的执行器，还是通过事件触发，交由人来处理。因而物联网通过事件驱动的模式会比较普遍：如果未发生异常，不需要人来处理，发生异常会抛事件来让人处理。随着智能技术的发展控制器完善，执行器将越来越多的自动处理。
以上分享的自动化原理，都是早期控制单个设备的原理。自动化应用也在不断完善。比如发展出DCS系统：集散控制系统。其原理是集中管理，分散控制。
设备的控制，还是通过控制回路实现；但对控制设备的管理则集中到中控室，控制回路中的传感器信息上传到中控室，集中监控；对设备控制参数，也可以通过中控室来控制。
可以简单理解为： DCS系统是一个企业内使用的物联网简单系统 。如果将DCS管理的设备实现跨企业的集中管理，同时利用数据实现智能化，就是物联网系统。
在2013年参观陕鼓集团时，他们演示的旋转控制设备远程监控系统，是非常典型的物联网应用，陕鼓的这套系统，就是借鉴了DCS原理实现的。
本文是从自动控制原理看工业互联网系列的第六篇。
智能制造可以利用工业物联网的技术，实现生产过程中的自动化控制和优化，其主要技术和应用包括：
传感器技术：利用传感器获取生产过程中的各种数据，包括温度、湿度、压力、电流、电压等信息，将其转换为数字信号进行处理和传输。
数据采集和处理：将传感器获取到的数据进行采集和处理，通过物联网技术将数据传输到云端或本地服务器进行存储和分析。
数据分析和挖掘：通过数据分析和挖掘技术，对生产过程中的数据进行深入分析和挖掘，提取有用信息并进行优化决策，实现生产效率和质量的提升。
自动化控制：通过控制器、执行器等设备，实现生产设备的自动化控制，包括开关机、调整参数、控制速度等 *** 作。
信息可视化：通过大屏幕、手机、平板等设备，将生产过程中的数据和信息进行可视化展示，实现对生产过程的实时监控和控制。
通过工业物联网的技术应用，智能制造可以实现生产过程的数字化、自动化、智能化和可视化，提高生产效率和质量，减少资源浪费和环境污染，为企业提供更多的商业价值和竞争力。
工业物联网市场现状：仍处于早期发展阶段，但是由于其广阔的应用前景和巨大的收益潜力，许多大型跨国公司、各国政府及国际组织都已经在工业物联网进行了大量投入。
物联网
目前，国内的工业互联网都处于摸索阶段，而且很多是处于物联呈现时期（将工厂里面的设备信息连到网络上，通过web等呈现出来），更多的是给人感觉工厂的设备可以远程监控了。
早些年，美国通用电气提出了“工业互联网”的概念，并推出了Predix平台，且面向所能工业互联网企业开放。Predix的四大核心功能是连接资产的安全监控，工业数据管理，工业数据分析，云技术应用和移动性。通用电气指出，通过大数据分析技术将能创造巨大的经济价值。紧跟着，西门子公司研发了MindSphere，而菲尼克斯公司的ProfiCloud也应顺而生。
物联网技术将给制造业带来前所未有的影响，除了提升生产的效率以外，还能创造出更多新的商业机会。
如今，超过250亿台“物体”连接到互联网上，预计到2025年，这个数字将翻一番。工业物联网（IIoT）以一种爆炸式的方式迅速发展。工业物联网（IIoT）设备、标准和通信协议的激增，使得对IIoT的有效管理变得非常具有挑战性。如何定义工业物联网 （IIoT） 平台？
工业物联网平台 是一种工业物联网软件，它使组织能够安全地管理工业物联网生态系统中所有连接的人、系统和对象。
在界定工业物联网平台时，我们应该认识到，物联网已经创造了一个新的整合水平。随着成千上万的工业物联网设备接入网络，企业需要管理比以往更多的端点。然而，这不是一个简单的设备问题，工业物联网实际上是一个由人、系统和对象组成的数字生态系统。这就需要一个工业物联网平台来安全有效地管理生态系统的每一个元素。
工业物联网平台有哪些不同类型？
虽然工业物联网平台研发的初衷是对工业物联网的设备和数据进行管理和控制，但为了适应不同的用例，已经开发了许多不同类型的平台。事实上，工业物联网平台很难分类，反而工业物联网平台供应商正在改进其平台产品，以满足客户需求和特定的业务需求。
工业物联网平台将提供不同的功能组合，包括工业物联网的端点管理和连接、物联网数据的采集、接收和处理、数据的可视化和分析，以及将物联网数据集成到业务流程和工作流中。在比较不同类型的平台时，应根据组织的业务需求和特定的IT基础设施，并将其与工业物联网的解决方案相匹配。
工业物联网平台应该具备哪些特点？
因此，最好的工业物联网平台因组织而异，单个平台功能集无法为每个用例提供足够的解决方案。但是，任何一个工业物联网平台都应该具备以下特点：
安全
安全性是工业物联网平台的核心，它不仅可以保护所有物联网端点免受外部网络攻击，还可以处理来自组织内部的潜在恶意活动。
连接性
每一个工业物联网设备都必须快速、安全地进行配置，并对其生命周期的所有阶段进行管理，包括在设备配置、注册、激活、挂起、未挂起、删除和按需重置时对其进行跟踪和授权。
集成
集成是工业物联网面临的最大挑战之一。工业物联网平台允许物联网设备与不同的企业应用、云服务、移动应用和传统系统无缝、安全地连接和共享信息。
识别
工业物联网平台可以支持最广泛的物联网设备。无论在工业物联网架构中的任何地方，都能自动感知物联网设备的存在，建立安全连接，并能快速建立设备凭据，或在需要时自动分配。
分析
物联网设备大大增加了组织中的数据量。分析工业物联网应该是工业物联网平台最强大的功能之一。它可以对工业物联网数据进行适当的可视化和分析，为改进数据驱动的决策提供实际的见解。
管理多个工业物联网传感器很简单，但如今，企业拥有数十万台工业物联网设备来执行遍及组织内部的众多任务。工业物联网设备有多种形状和尺寸，没有通用的工业物联网标准或连接方式。管理一个工业物联网网络意味着能够监控一系列异构的工业物联网设备。
如今，工业物联网（IIoT）平台为工业物联网在几乎所有行业的快速发展提供了解决方案。工业物联网平台能够将设备和企业应用软件完美融合，使数据在互联的人、系统和对象之间无缝、安全地流动。1、工业领域的应用：产品设备管理、能源管理、工业安全生产管理
2、农业领域的应用：温室环境信息的采集和控制、节水灌溉的控制和管理、环境信息和动植物信息的监测
3、智能家居领域的应用：家庭智能化、小区智能化和城市智能化三者之间融成一个真正广义的智能控制网
4、医疗领域的应用：整合的医疗保健平台、电子健康档案系统
5、城市安保领域的应用：实对城市安全的统一监控、统一存储和统一管理
6、环境监测领域的应用：主要是通过实施地表水水质的自动监测，实现水质的实施连续监测和远程监控
7、智能交通领域的应用：公交行业无线视频监控平台、智能公交站台、电子票务、车管专家和公交手机“一卡通”
8、物流领域的应用：供应链网络优化、供应链的可视性
9、智能校园领域的应用：电子钱包、身份识别和银行圈存
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