物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。
物联网促使消费规划从预测性向准确性演变在典型的消费产品供应链中，规划是一种合作行为，它涉及从原材料供应商到制造商再到分销商环节的每个人。然而，该过程中没有直接参与的群体则是最终购买和使用产品的消费者。
随着物联网的出现，这种情况将会发生巨大的变化。物联网提供了用户使用和购买消费品的数据，使企业能够从传统的预测发展到基于实际消费的规划。
市场营销研究所(Marketing Science Institute)援引英特尔公司(Intel Corporation)Peter Levin的话“通过廉价的传感器、大众化的分析和新的平台工具，我们对世界的认知正从‘模拟’转向‘衡量’。”这是一种很好的了解事情变化的方式。制造商和供应商可以随时获取信息，以便对产品做出关键决策。企业不再专注于预测，而是专注于实时消费。
物联网已经成为许多供应链的一部分
库存和仓库管理，供应链上层管理，甚至车队管理都已经开始使用物联网技术了。麦肯锡报告称，到2025年，物联网将产生27到62万亿美元的巨大经济影响。想象一下，到2020年，预计由500亿台联网设备产生的数据量和洞察力将有多大。通过分析大量基于物联网的数据，能够做出更好的供应链决策将是一个真正的分水岭。所有这些都是可能的，因为物联网在生产和消费之间建立了更直接的联系。
实时数据意味着更好的消费规划
目前，许多消费品制造商和经销商都在使用过时的预测方法来为即将到来的购买季节制定“游戏计划”。长期以来，预测一直被认为是唯一的选择。预测消费者的使用和购买某个产品是一项高度主观的活动。所以当企业预测错误时，就会产生巨大的问题。
预测对于那些希望在市场未过度饱和的情况下销售尽可能多的产品的品牌商来说是至关重要的。最近，彪马(Puma)的索菲娅韦伯斯特(SophiaWebster)运动鞋——许多人认为它是一款“必备”产品——只在一天内就卖光了。鉴于这一情况，该公司本可以通过更好的产品生产和规划获得更多利润，但他们却采取了向市场投放五种款式的方式，这不仅限制了销售，而且也影响了公司在消费者中的声誉，促使他们转向竞争对手的产品。
另一个例子是Kylie Cosmetics，凯莉·卡戴珊的化妆品系列。这条产品线在三个小时内就售罄，就像她的妹妹金·卡戴珊的服装系列一样。通过更好的预测和分析，该品牌可能会获得一个更好的初次发布结果。
物联网的出现改变了这一切。它通过提供一种实时直接从消费者获取的真实数据的方法来授权公司。通过这些，你可以知道产品何时被使用，使用者是谁，以及使用频率。所有这些都转化为一种非常有效的规划方式。
问题是，数据是如何被捕获的？我们拿一双鞋为例吧。一个消费者买了一双联网的运动鞋。那么该运动鞋就收集了有关使用、磨损和整体性能的数据。然后这些信息可以被发送回公司。该公司可以利用这些信息对其产品线进行调整，也许是为了提高整体质量，或者它可以发布有关新模型的信息，以鼓励消费者回来更换新品。
该公司了解了该产品的使用者，使用地点，以及使用频率。所有这些都转化为高度可用的数据，可以转换公司的进一步生产、新产品部署，甚至设计。
消费计划改善业务流程的方式
数字化时代，消费者即是数字。他们通过电话、智能家居和其他应用程序连接起来。这样，消费者就可以从数字服务中获益，这些服务旨在与内置物联网传感器技术的产品产生无缝对接。
对于消费品公司来说，除了获得更好的供应链可见性以外还有很多好处。随着实时数据收集和分析成为常态，先进的供应链就能够根据实际消费而不是预测来管理产品的补充。
通过以物联网驱动的计划，消费品公司可以以更敏捷的方式运作，根据实际需求快速地将产品转移到另一个位置。他们知道何时生产以及发送更多的产品——甚至是何时将其直接补充到消费者的家中。1 理论基础
2 MES优缺点
3 IIOT的特征和优势
4 来自灵魂的11问
Part 1 理论基础
A维基百科的定义：
工业物联网The Industrial Internet of Things（IIoT）是指相互连接的传感器，仪器以及与计算机的工业应用联网的其他设备，包括但不限于制造和能源管理。IIoT是分布式控制系统（DCS）的演进，它允许通过使用云计算来细化和优化过程控制，从而实现更高程度的自动化。
B工业物联网白皮书的定义：
通过工业资源的网络互连、数据互通和系统互 *** 作，实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应，达到资源的高效利用，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。
CGB/T 33474-2016 《物联网 参考体系结构》
D重点语句摘录
1工业物联网是支撑智能制造的一套使能技术体系。---工业物联网白皮书
2MES是智能制造的核心/大脑/灵魂。---业内的某种说法（我的下一篇文章将深入解析）
3数据采集作为MES的11大标准功能之一，原文中有一句话“数据可以以手工或自动的方式从工厂车间的设备中按快到分钟级的频率进行收集。”（注意句中的手工以及分钟级）
4在MES标准（基本都在上个世纪90年代发布）中，MES与其他系统关系模型、MES功能层次模型等地方，都表示了MES和DCS/PLC的紧密联系。
5物联网的概念最早提出于1999年，其定义是把所有物品通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。（留意4、5条的时间）
优缺点详见图三，缺点例子有很多，几乎每一个都能让管理者如鲠在喉，以下举几个例子：
1信息主要来源人员收集，信息定然存在错误、遗漏、延后、量少等问题；
·错误导致的后果有物料挤压严重，打乱计划，浪费成本等；
·遗漏导致需要大量人力去排查，增加成本等；
·延后导致延误生产，降低计划交付率等；
·量少是因为收集成本巨大，仅收集非常有限的信息，无法为质量、工艺改进提供大量有效的信息。
2无过错控制
·控制通过人执行，监控反馈不及时，无法做到预警和控制，仅能事后处理。成本和质量控制都是在过程中产生，事后处理无法；
·时间粒度以天/班次/时为单位，而有不少企业（机加等）的节拍是秒、毫秒为单位。
3指令得不到及时的传达、执行、控制、反馈（无法持续指挥）！
Part 3 IIOT 的特征和优势
六大典型特征为智能感知（基础）、泛在连通（前提）、数字建模（方法）、实时分析（手段）、精准控制（目的）和迭代优化（效果）；
四大优势见图四：
综上所述，工业物联网的优势完美弥补了MES的不足，基于物联网的MES系统为企业面临的物流运输与生产线实时监控薄弱，报警系统不完善和信息交互不及时等问题提供了有效的解决方法，弥补了企业制造执行系统在实时监控管理方面的不足，对提高企业生产控制和管理效率具有一定的实际意义。
Part 4 来自灵魂的 11 问
最后，11个来自灵魂的问题，看看你能回答几个吧~
问题一：信息化和自动化高度发达了，还需要物联网吗？
问题二：你们是如何实现物体相连的？
问题三：信息化产品是否都可以加入物联网平台？
问题四：自动化、信息化和物联网，我们企业应该先实施哪一个？
问题五：如果有人恶意攻击我们公司，导致生产系统奔溃怎么办？
问题六：生产数据全都电子化了，泄密了怎么办？
问题七：现在软件更新这么快，平台会不会变旧？多久需要更新一次？
问题八：我们工厂一直在改造，是否每一次升级改造都需要重建物联网？
问题九：生产智能化了，但网络发生故障怎么办？
问题十：平台可以产生哪些效益点？
问题十一：成本有多大？
留言说出你的答案吧！记得常回来看看哟~(#^^#)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。
物联网是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。下面我给大家带来2021好写的物联网专业论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
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