工业40比前面3次工业革命来势更加迅猛，变革的速度更快，影响也更深远更彻底。
IP通讯的智能设备已经逐步主导工业版图。
工业物联网概念性元素之一就是使设备与设备之间的通讯（M2M：Machine to Machine）成为可能。对很多工业用户来讲，M2M并不新奇。在过去的几十年里，炼油厂就可以使成千上万个设备与控制系统沟通。M2M的新奇之处在于，设备变得更加智能，通过IP通讯，交换的信息也更加丰富。每个设备都有自己的IP地址，所以任何人在任何地方都可以通过互联网与这个设备联通。用户对这个功能的影响力的理解才逐步开始。
为什么数字化如此重要？
制造业的设备，无论是用于加工还是工厂自动化，在他们的测量能力、如何监控自身状态与如何沟通的本质上都变得更加智能。传统的哑巴式压力传感器或近距离传感器 (proximity sensor)把压力或距离读数转化为模拟信号，仅此而已。他们或许能代表M2M通讯，但是只是粗糙的原型。缺陷诸多的模拟通讯，正在被数字化迅速取代。其中的效果就好比智能手机取代原始的两个罐头盒加一根绳子构成的电话机。
精密的设备需要精密的控制器来发挥最大效用。一二十年前的一台PLC可以读取I/O数据并按步骤 *** 作。然而，今天的制造业的要求远不止如此。今天的控制器必须能够处理运行数字工厂所需的控制功能。新一代控制器的兴起，结合了世界上最好的PLC的功能与电脑的多功能性。
设备和控制器的强大结合
新一代设备和控制器的结合帮助我们开设基于信息物理系统的数字化工厂。尽管电脑在上个世纪70年代就已经用于车间，但是电脑所能做的事情却发生了天翻地覆的变化。早期的PLC并不比之前的继电器好很多，但是PLC所能控制的事情随着技术发展和人们的创新思维的发展也日新月异。
传统的工业机器人只是被程序设定每天做单一重复的事情。但是随着网络物理概念的发展，机器人和它的控制器被编程，可以根据当前状况而独立判断下一步要做什么反应。举一个简单的例子，传送机可以输送各种瓶子到封口机，这些瓶子的基本形状相似，但是总共有5种颜色，每种颜色的瓶子需要对应该种颜色的封口。信息物理系统可以观察瓶子，并指令机器人抓取对应颜色的封口拧紧瓶子。机器人能做的还可以更多。
该信息物理系统还可以判断瓶子是否变形、是否贴了标签以及注入液体水平是否正确。使用一组智能传感器的信息，同一台机器人可以抓取不合格的瓶子移出产线。该系统可以经过编程“思考”所有可能发生的状况，并合理应对。
智能应用的智能控制器
有创造力的用户在创造新的方法帮助制造系统在更加复杂的应用里实施更加复杂的功能。由于各种 *** 作和现场设备繁多，新的基于电脑的控制器是信息物理系统的关键之处。一种控制器可能会同时用于压力和流量传感器、机器视觉摄像机、条形码阅读器、马达驱动、阀门驱动装置、机器人以及其他各种设备。
以上提到的那些设备可能依赖从模拟电流环到工业以太网的多种通讯协议。这种系统的速度依赖更快的协议转换，因此每个设备可以兼容合作，支持生产。而且，所有那些设备可以发送诊断信息到中央控制处以供评估，比如发送信息到人类 *** 作员或者维修部门，这些信息可能包括视觉摄像机上的LED灯要烧坏了，或者设备机柜冷却风扇被灰尘堵塞了等。这些预防性的维修能力预防生产时的故障或停机的可能性。
展望未来
所有这些元素——智能设备、基于电脑的控制器、信息物理系统和互联网通讯——正在相互结合支持工业40和目前的数字制造革命。
产品设计者将在电脑上开发新产品，包括所有的零部件。设计平台将需要理解每个零件的特性、结构材料和制造过程。
一件产品可能涉及注塑塑料零件、机械金属部件以及其他金属粉末或添加处理。系统会“考虑”所有这些元素如何相关，以及如何联系起来、每个元素是否结构完整，经过预设的处理是否可以被有效构建并组装。
设计平台下一步将决定生产和最终组装需要什么，目前的生产设施是够足够完成生产的任务，某个零件是否需要调整，是否需要创造新的生产线等问题。设计的结构将会是非常清晰详细的蓝图，解决产品如何生产包括降成本和提高生产率的问题。
一旦开始生产，所有开发服务程序的信息将完整呈现，在产品的整个生命周期里支持这个产品。产品和产品的制造流程都使用兼容软件虚拟设计而成，生产设施也可以使用生产设备、控制器和软件构建。
制造车间
如此设计的生产设施将达到前所未有的集成程度。每个设备（细化到每个传感器和驱动器）都将使用IP通讯，每个设备都有自己的IP地址。任何经过授权的人都可以在任何地方通过互联网访问设备，获得诊断和生产相关的信息。
通过输送到维修程序的诊断信息，生产将会达到高度稳定水平，意外状况将成为过去时。制造系统将无缝集成，并受周全的网络安全战略保护。多家分公司的企业在任何地方都可以共享信息。
实现以上描述的智能制造系统的技术很多已经被研发出来了。运行于工业电脑的产品设计软件主导创造设计，同样的平台可以启动和控制制造设施。最后我们需要的元素就是可以通过工业以太网通讯的工业传感器和驱动器。一大批工业传感器和驱动器已经设计出来，还有更多的正在设计当中。工业40所需的技术元素已经万事俱备，现在制造商只需要具备想象力和创造力来运用它。
物联网时代 工业大数据八大应用场景
工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。
1加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
5产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
8工业污染与环保检测
《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。
这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
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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。工业物联网网关的应用范围广，无需布线，减少运维成本，安装便捷，即插即用，适用于机房、机站动力、环境监控系统，低压配电监控系统，电能数据监控系统，工厂机器设备、生产线运行状态监控系统，生产信息采集系统等无线监测与预警。
智能网关适用于水、气、汽管网监测;EMS(能源管理系统)信号采集、传输;市政供、排水管网、管沟监测;地下管廊环境监测。生产制造、加工企业生产过程信号采集、数据传输; MES(制造执行系统)信号采集、数据传输;危化场所环境监测。大气环境监测信号采集、数据传输;农业大棚环境监测信号采集、数据传输;养殖环境监测信号采集、数据传输;医药、食品仓储环境监测信号采集、数据传输。
物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
扩展资料：
物联网的作用：
中国物联网校企联盟将物联网定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。
广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
参考资料来源：百度百科-物联网
参考资料来源：百度百科-物联网工程
工业物联网是指将物联网技术应用于工业生产，实现工业生产现场的物联网化；能源物联网则是指将物联网技术应用于能源领域，实现能源的智能化；物流物联网则是指将物联网技术应用于物流领域，实现物流的精准化。工业物联网案例比较多：1、物联网传感技术检测水环境；2、无线数传在桥梁检测中传感器信号的采集方案；3、物联网在工业现场远程采集、控制应用案例；4、E820-DTU工业现场无线变送应用；5、非接触式经济之无人零售方案等等。欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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