物联网的主要技术有哪些

物联网的三项关键技术与领域包括，关键技术：传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。领域：公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公众社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展建设(能源电力、物流零售等)。

“物联网”的概念是在 1999 年提出的，它的定义很简单：把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。也就是说，物联网是指各类传感器和现有的互联网相互衔接的一个新技术。

2005 年国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005物联网》， 报告指出， 无所不在的“物联网”通信时代即将来临， 世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将到更加广泛的应用。

2008年3月在苏黎世举行了全球首个国际物联网会议“物联网 2008”， 探讨了“物联网”的新理念和新技术与如何将“物联网”推进发展的下个阶段 。

一、冷链物流行业现状和难点
1 车辆进库提前打冷，温度合格方可进库装货，这行业内都知道，但难落实！
2 车辆在行驶途中，常常会出现部分司机为了省油，关闭冷机停止打冷的现象！
3 如果中途温度出现异常，企业需要第一时间获知并补救！
4 温度并不是越低越好，企业保证货物始终处于安全温度范围内即可！
5 对于有时效的考核，企业想实现自动化和标准化，减少人为干预！
二、以上问题和难点的解决方法：
1 基础数据采集：
使用物联网设备实时采集车厢温湿度和车辆行驶轨迹。
2 订单管理：
通过订单驱动的方式，管理货物的在途情况。应提供订单导入/对接第三方、分批分段、委派分配、线路配载、智能调度等功能。
3 运输计划管理
提供运输计划的批量导入、线路优化、自动发车、电子围栏预处理、司机APP事件上报
4 运输安全与协同
车货全程管控，能实时查询车辆定位、货物定位、轨迹回放、进出区域监控等
5 时效预测与管控
物流全程可视化管控，实时掌控订单/运单各节点时效、位置、异常监控；到港离港管理等
6 数据中心
能提供各种业务数据统计：统计分析订单、运单业务。订单/运单明细、签收、运力分析、KPI考核、运费统计等；此外还应具有外延扩展能力，能和相关平台和政府监管平台对接的能力
贵州运力大数据冷链仓储配送一体化平台可提供完整的软硬一体解决方案。该平台通过订单驱动的方式，结合物联网设备实现连接冷链物流全要素，协同业务上下游，以产品为追踪目标，实现冷链物流全程透明监控和管理。赋能冷链物流企业提供更好的服务。
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我国智能制造业发展现状

即将到来的2020年是“中国制造2025”的第五年，也是智能制造业“十三五”规划的最后一年。当前全球各国都将制造业放到非常重要的战略位置，智能制造已成为高端制造业竞争的主战场。围绕实现制造强国的战略目标，国务院发布了《中国制造2025》，明确制造业强国的五大工程和十大领域。智能制造工程作为五大工程之一，成为国家全力打造制造强国的重要抓手。

整体来看，智能制造产业市场潜力大，各地争相抢占智能制造高地。目前，我国智能制造形成了4大聚集区：
环渤海地区：依托地区资源与人力资源优势，形成“核心区域”与“两翼”错位发展的产业格局。其中，北京在工业互联网及智能制造服务等软件领域优势突出。
长三角地区：培育一批优势突出、特色鲜明智能制造装备产业集群，智能制造发展水平相对平衡。
珠三角地区：加快机器换人，逐步发展成为“中国制造”主阵地。其中，广州围绕机器人及智能装备产业核心区建设，深圳重点打造机器人、可穿戴设备产业制造基地、国际合作基地及创新服务基地。
中西部地区：落后于东部地区，尚处于自动化阶段，依托高校及科研院所优势，以先进激光产业为智能制造发展的“新亮点”，发展出了技术领先、特色突出的先进激光产业。

智能制造行业开发区主要集中在东部沿海地区：

按开发区数量来看，拥有智能制造开发区数量最多的省市为山东省，合计达4个；其次为湖北省、河北省、江苏省，智能制造开发区数量均为3个；北京市、辽宁省各2个；贵州省、浙江省、天津市以及广西均为1个。

从面积来看，北京市、辽宁省、山东省、河北省、湖北省、江苏省智能制造开发区总面积均在1000公顷以上。

物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。

物联网工程专业学什么

物联网技术可以把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。简而言之，就是让一切物体相连，并可以实施感知、 *** 作、管理。物联网被认为是继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮。

物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术，有着很强的工程实践特点。

学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。

课程包括物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、 *** 作系统等课程以及多种选修课。

物联网的难点不在你怎么实现，看上去明白，凭空的学这些东西看你是本科还是研究生了。没有一定的工作经验。我现在正在做这个行业，这个是一切的出发点，如果你有意深入这个行业的话，例如自动化哪一类的。这些对于不同的企业是完全不同的，如何利用物联网技术解决企业的问题。就是你要利用物联网实现什么功能，关键在于设计，建议先学一些比较基础的学科，我个人认为在本科学好学精是相当困难的，这个行业要求的知识面非常广。

主要面向岗位包括：物联网系统设计架构师、物联网系统管理员、网络应用系统管理员、物联网应用系统开发工程师等核心职业岗位以及物联网设备技术支持与营销等相关职业岗位。目前通信网络发展中就业前景看好。

存在的问题：如今，中国冷链行业在政策的支持下正在大跨步的前进，但是由于起步较晚，很多行业问题仍未得到彻底解决，和世界发达国家仍存在较大差距，随着市场、企业的高速扩展，制约行业发展的五大问题始终有待解决。
1、冷链体系尚未建成目前，中国大约85%的肉类、77%的水产品、95%的蔬菜水果基本上是常温运输销售，每年仅果品腐烂近1200万吨，蔬菜腐烂13亿吨，经济损失严重。就发达国家而言，加拿大已经形成完整的农产品冷链物流体系，蔬菜物流损耗仅为5%。目前，中国的冷链体系的建立需要政府的大力支持。
2、冷链设施相对落后近年中国冷链基础设施正在迅速增长，但相对于中国庞大的人口基数，冷库及冷藏车等资源的人均占有量仍旧偏低，部分基础设施陈旧且分布不均，亟待升级改造。
从运输情况看，受中国铁路资源等因素限制，铁路冷藏运输与公路冷藏运输难以协同，严重影响冷藏运输效率。
3、冷链第三方物流发展滞后目前，中国第三方冷链物流发展的基本状况是以食品生产企业为母体的第三方物流企业和独立第三方物流公司共存并进。专业第三方冷链物流占20%左右，以中小企业为主，缺乏行业竞争力。
4、冷链系统标准化有待完善据不完全统计，分布在不同行业和部门的冷链物流标准已达近200项，
而冷链物流行业涉及的各个产业技术组织、科研机构，则分散在各个政府部门、各个行业中，这样就造成相互之间难以交流和配合，不能形成统一的规划。
5、信息化水平低下冷链物流不同于普通物流，其硬件水平和货物运作要求较普通货物具有较强的刚性要求，中国整体物流信息化水平较低，而冷链运输行业的信息化现状更是不容乐观。运营人员大多数是从普通物流转变而来，不仅对产品特性不熟悉，而且对于冷链物流的运营要求掌握程度更低。因此，冷链物流应急预案能力亟待提高。

引言：

近年来，作为前沿技术之一，物联网可谓是赚足了眼球。随着世界各国研究人员对物联网的技术研发日益深入，物联网技术也不断发展成熟，并不断渗透到各个细分行业中。为推动物联网技术深度融入各个领域，我国各有关部门已经出台了一系列政策，其中就包括《面向智慧城市的物联网技术应用指南》等文件。“十四五”规划虽还未全面公开，但是根据中项网行业信息整理分析，物联网行业将在十四五期间迎来大爆发。

物联网概念的由来及发展

物联网（Internet of Things，IoT）一词，最早于1991年由麻省理工的教授提出。在1995年比尔盖茨撰写的《未来之路》一书中也有所提及。1999年，麻省理工学院自动识别中心的Kevin Ashton教授将RFID及传感器应用于日常生活，将物品标记应用，提出“万物皆可通过网络互联”，阐明了物联网的基本含义。根据“物联网“的英文名称：Internet of things(IoT),顾名思义，就是物物相连的互联网，其实它还有一个名称，就是传感网，是指这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网的活点定义是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。
物联网已广泛应用于各行各业，正不断向“高价晋级“

目前物联网应用已经遍布各个行业，预计将为数十亿日常物品提供连接和智能，而且它已经在各个领域广泛部署，即：可穿戴设备、智能家居、医疗保健、智慧城市、农业、工业自动化等。
未来物联网将会更加广泛的应用于不同行业和领域中，从简单的状态检测和自动化，向高阶的综合调度和智能化决策等方向演进：

物联网行业竞争即将到白热化阶段，技术突破成为行业痛点
目前,在物联网行业，广为人知的主要是华为、阿里等Top10的企业。然后实际上，在物联网领域做的比较好的企业已经有上百家，还有其他大大小小的新进去企业和独角兽公司等，由此可见物联网行业竞争已经到了白热化阶段。物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，通过智能传感器、多媒体采集、专网、5G、云计算、大数据等技术，在疫情科学防控、企业复工复产等方面发挥支撑作用，接口融合问题将是物联网行业面临的最大的技术难点和痛点。

“十四五“—物联网真正的爆发期

根据国际调研机构Strategy Analytics发布的《全球联网和物联网设备预测更新》，截至2018年底，全球联网设备数量已经达到220亿。在华为的预测中，到2025年，物联网设备的数量也将接近1000亿个，每小时会有200万个传感器被部署。

根据中项网近五年项目及招投标信息汇总分析，2020年物联网相关项目数量呈直线上升，未来物联网市场上涨空间可观，预计到2025年国内物联网市场规模将突破6万亿，年均复合增长率将达25%。

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随着工业互联网的不断深化，必然会造成MOM/MES、ERP等传统工业应用和系统的形态发生天翻地覆的改变。而制造业分析、生产分析正在成为发达国家争相进入的一个热门领域，当然，这里的“分析”是完全不同于传统工业场景下的“统计分析”、“故障分析”等，这是一种结合了物联网、大数据和人工智能等先进技术的新型的“大数据分析”。（内容转载自寄云科技）
工业大数据分析应用的独特之处如果细究其实是很多的，通过提供更具针对性和可 *** 作性的见解，数据分析可以简化制造运营，从而帮助企业持续优化生产线。以下是在制造业中使用数据分析的六种场景，它们可以显著改善整个运营！
一、从被动式到主动式维修
制造系统往往在超负荷状态下运行，任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此，大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止，这种反应性系统还在被采用，是因为显然缺少更好的替代方案。通过整合大数据分析，企业可以开发能够持续衡量自身维修需求的制造系统。这种特性赋予了制造系统在许多情况下进行自我修复的能力，并为不太容易解决的情况提供早期警报。更重要的是，数据分析可以洞悉哪些组件最常发生故障，从而帮您从被动式维修提升为主动式维修。
二、提高机器利用率和有效性
制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链，但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调，各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。
通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合，企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链，或者探索不同的配置如何提高整体效率，这不是“痴人说梦”，而是必须要做到的。生成可 *** 作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进，是将分析应用于制造业的主要优势。
三、更好地产品需求预测
每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品，而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。对于大多数公司而言，预测是基于前几年的历史数据价值，而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是，制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。
四质量预测提高良率
质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需，属于虚拟量测的范畴。
虚拟量测依赖于完善的物联网系统及强大的数据接入、存储和分析等能力，以往囿于技术水平虚拟量测只能基于有限的统计分析手段，而现在有了大数据、物联网等先进技术的支持，基于大数据分析的虚拟量测已经成为现实。
五、全面掌控制造供应链
采购是大多数公司供应链的标准组成部分，但同时它也是一个很容易被忽略的地方，尤其当企业忙于改善其他方面时。从一个有问题的供应商或者每个配件贵几分钱的供应商开始检查，当然一个配件几分钱的差额可能看起来无足轻重，但是，如果企业每天生产数千种产品，那么这里或那里的一分钱可能在总账簿上积少成多会变成数千元。数据分析可以帮助制造企业了解生产生命周期中每个组件的成本和效率，甚至可以追溯到企业供应商的运输车辆。通过可视化各种因素如何影响最终结果，高级分析可以帮助企业做出更好的决策。如果某些配件经常出现故障，或者没有完全满足生产需求，那么在这些不起眼的问题酿成严重后果之前，制造数据分析将能够帮助企业发现它们。
六、更好地物流仓储管理
制造过程中另一个经常被忽视的方面是仓储。一旦产品准备好运输后，必须先放入仓库，然后再出发前往目的地。在这一阶段，可谓是分秒必争。尤其是在这个日益接受“刚刚好”和零库存模型的世界中。
管理仓库可不是简单地为等待运输的产品寻找空间。建立有效的仓储结构，更好的产品流程管理和最有效的补货程序可以改善运营效率实现盈利。先进的分析功能可以让企业更容易领会改善库存的方法进而更好地管理仓库。
生产分析软件的本质是收集和处理海量数据，并从中发现可用的见解。其通过自动化的手段对制造企业内外部各类数据进行采集、处理，同时，它的分析结果、可视化产出也是可以跨越多种企业架构，为上至公司首席执行官、下至车间经理提供符合各自权限的服务。而亿信华辰的数据分析软件ABI正好可以完美解决各种数据分析问题。

《物联网世界》(国际刊号ISSN2078-7863)是香港物联传媒集团创办并力推的专业性行业期刊。本杂志以深入探讨感知识别、传输通信、运算处理及创新应用等物联网产业链中的热点、难点问题，为企业成长、行业发展提供可借鉴的思路为己任，积极营造有利于物联网产业繁荣与发展的舆论环境，展现物联网产业风采，助推物联网产业健康有序发展。 《物联网世界》的宗旨是办融市场、技术、企业文化、成功经验于一体的行业实用杂志。伴随着行业的进一步发展，在工信部的正确领导下，在粤港RFID联盟、RFID世界网等协办单位的大力支持下，《物联网世界》杂志将充分发挥杂志的宣传和引导作用，强化杂志的前瞻性、时效性和可读性，提升杂志的专业水准，努力服务于行业；站在服务社会、服务行业和服务企业的高度，致力于开阔读者视野、剖析行业热点、解读创新技术、预测市场发展趋势，给出参考性意见；也将结合业界企业的实际需求，组织一定的专题研讨会和学习交流活动；同时将加强对物联网产业上下游资源的整合，促进实现物联网服务企业与相关产品企业需求的对接、信息的互通。

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