物联网是如何应用到工业领域的？

目前，物联网技术在产品信息化、生产制造环节、经营管理环节、节能减排、安全生产等领域得到应用。

1、物联网技术在产品信息化领域的应用

产品信息化是指将信息技术被物化在产品中，以提高产品中的信息技术含量的过程。推进产品信息化的目的是增强产品的性能和功能，提高产品的附加值，促进产品升级换代。目前，汽车、家电、工程机械、船舶等行业通过应用物联网技术，提高了产品的智能化水平。

在汽车行业，物联网汽车、车联网、智慧汽车等逐渐兴起，为汽车工业发展注入新动力。2010年6月，针对物联网在汽车行业的应用，国际标准化组织提出了全网车(The
Fully Networked
Car，FNC)的概念，其目标是使汽车驾驶更安全、更舒适、更人性化。通用汽车推出了电动联网概念车EN-V，通过整合GPS导航技术、Car-2-Car通信技术、无线通信及远程感应技术，实现了自动驾驶。车主可以通过物联网对汽车进行远程控制。例如在夏季，车主可以在进入停车场前通过手机启动汽车空调。在车辆停放后，车载监控设备可以实时记录车辆周边的情况，如发现偷窃行为，系统会自动通过短信或拨打手机向车主报警。汽车芯片感应防盗系统可以正确识别车主，在车主接近或远离车辆时自动打开或关闭车锁。售后服务商可以监测车辆运行状况，对故障进行远程诊断。Car-2-Car通信技术可以使车辆之间保持一定的安全距离，避免对撞或追尾事故。

在家电行业，物联网家电的概念已经出现，物联网技术的发展将促进智能家电的发展。美的集团在上海世博会上展示了物联网家电解决方案。海尔集团推出了物联网冰箱和物联网洗衣机，小天鹅物联网滚筒洗衣机已进入美国市场。小天鹅物联网滚筒洗衣机专门针对美国新一代智能电网进行设计，能识别智能电网运行状态及分时电价等信息，自动调整洗衣机的运行状态以节约能耗。

在工程机械行业，徐工集团、三一重工等都已在工程机械产品中应用物联网技术。通过工程机械运行参数实时监控及智能分析平台，客服中心可以通过电话、短信等纠正客户的不规范 *** 作，提醒进行必要的养护，预防故障的发生。客服中心工程师可以通过安装在工程机械上的智能终端传回油温、转速、油压、起重臂幅、伸缩控制阀状态、油缸伸缩状态、回转泵状态等信息，对客户设备进行远程诊断，远程指导客户如何排除故障。

2、物联网技术在生产制造领域的应用

物联网技术应用于生产线过程检测、实时参数采集、生产设备与产品监控管理、材料消耗监测等，可以大幅度提高生产智能化水平。在钢铁行业，利用物联网技术，企业可以在生产过程中实时监控加工产品的宽度、厚度、温度等参数，提高产品质量，优化生产流程。在家电行业，海尔集团在数字化生产线中应用了RFID技术，提高了生产效率，每年可节省1200万元。

3、物联网技术在经营管理领域的应用

在企业管理方面，物联网技术主要应用于供应链管理、生产管理等领域。

(1)在供应链管理领域的应用

在供应链管理方面，物联网技术主要应用于运输、仓储等物流管理领域。将物联网技术应用于车辆监控、立体仓库等，可以显著提高工业物流效率，降低库存成本。海尔集团通过采用RFID提高了库存管理水平和货物周转效率，减少了配送不准确或不及时的情况，每年减少经济损失达900万元。鹤山雅图仕印刷有限公司的RFID应用项目实施3年来，成品处理效率提高了50%，差错率减少了5%，人力资源成本减少了2700万元。

(2)在生产管理领域的应用

在纺织、食品饮料、化工等流程型行业，物联网技术已在生产车间、生产设备管理领域得到应用。例如，无锡一棉开发建立了网络在线监控系统，可对产量、质量、机械状态等9类168个参数进行监测，并通过与企业ERP系统对接，实现了管控一体化和质量溯源，提升了生产管理水平和产品质量档次。此外，还可以及时、准确地发现某台(某眼、某锭)的异常情况，引导维修人员有的放矢地工作。

山东泓坤纺织有限公司车间温湿度监控物联网应用系统由前端设备、控制设备和管理后台组成。前端设备主要是各类温湿度传感器，负责实时采集车间环境数据并上传到控制设备;控制设备负责将各传感器数据通过GPRS网络上传到管理后台，并通过LED显示屏实时显示温湿度数据。如果环境数据超过既定的阀值，管理后台将通过短信等方式提醒相关工作人员，以便及时采取必要措施。该系统的应用使布机的作业效率从原先的70%左右提高到目前的90%。

4、物联网技术在节能减排领域的应用

物联网技术已在钢铁、有色金属、电力、化工、纺织、造纸等“高能耗、高污染”行业得到应用，有效地促进了这些行业的节能减排。智能电网的发展将促进电力行业的节能。江西电网公司对分布在全省范围内的2万台配电变压器安装传感装置，对运行状态进行实时监测，实现用电检查、电能质量监测、负荷管理、线损管理、需求侧管理等高效一体化管理，一年来降低电损12亿千瓦时。

利用物联网技术建立污染源自动监控系统，可以对工业生产过程中排放的污染物COD等关键指标进行实时监控，为优化工艺流程提供依据。

5、物联网技术在安全生产领域的应用

物联网已成为煤炭、钢铁、有色等行业保障安全生产的重要技术手段。通过建立基于物联网技术的矿山井下人、机、环监控及调度指挥综合信息系统，可以对采掘、提升、运输、通风、排水、供电等关键生产设备进行状态监测和故障诊断，可以监测温度、湿度、瓦斯浓度等。一旦传感器监测到瓦斯浓度超标，就会自动拉响警报，提醒相关人员尽快采取有效措施，减少瓦斯爆炸和透水事故的发生。通过井下人员定位系统，可以对井下作业人员进行定位和跟踪，并识别他们的身份，以便在矿难发生时得到及时营救。

二、工业领域物联网技术推广策略

物联网技术在工业领域具有广泛的应用前景，是建设“智慧企业”，发展“智慧工业”的关键技术。笔者认为，可以从以下几个方面推进物联网技术在工业领域的应用：

一是推进物联网技术在产品信息化中的应用。鼓励企业将物联网技术嵌入到工业产品中，提高产品网络化、智能化程度。重点在汽车、船舶、机械装备、家电等行业推广物联网技术，推动智慧汽车、智能家电、车联网、船联网等的发展。推进电子标签封装技术与印刷、造纸、包装等技术融合，使RFID嵌入到工业产品中。

二是在生产制造环节推广物联网技术，提高工业生产的自动化、智能化水平。通过进料设备、生产设备、包装设备等的联网，发展具有协作能力的工业机器人群，建设“无人工厂”，提高企业产能和生产效率。

三是在经营管理环节推广物联网技术，提高企业管理效率和智能化水平。在供应链管理、车间管理等管理领域推广物联网技术。

四是推进物联网技术在工业节能减排领域的应用。利用物联网技术对企业能耗、污染物排放情况进行实时监测，对能耗、COD、SO2等数据进行分析，以便优化工艺流程，采取必要的措施。

五是推进物联网技术在工业安全生产领域的应用。利用物联网技术对工矿企业作业设备、作业环境、作业人员进行实时监测，对温度、压力、瓦斯浓度等数据进行分析，当数据超标时自动报警，以便有关人员及时采取措施;或自动停机、切断电源、加大排风功率等，以避免重大安全生产事故发生。

下面是一些最新的物联网技术：

5G网络：5G网络是一种高速、低延迟的无线通信技术，将大大提高物联网设备之间的数据传输速度和稳定性。

区块链技术：区块链技术可以用于构建安全的物联网网络，确保数据的安全性和完整性，防止数据被篡改或泄露。

人工智能（AI）：人工智能技术可以用于对物联网设备的数据进行分析和处理，从而提高智能设备的智能化水平和效率。

边缘计算（Edge Computing）：边缘计算技术可以将数据处理和分析的任务从云端转移到物联网设备的本地，从而提高物联网设备的响应速度和效率。

智能传感器：智能传感器可以实时监测环境和设备的状态，从而为物联网系统提供更加准确和实时的数据。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术：虚拟现实和增强现实技术可以将物联网设备的数据可视化，为用户提供更加直观的体验和 *** 作界面。

自主控制系统：自主控制系统可以使物联网设备在不需要人类干预的情况下自主执行任务，提高智能设备的自主性和效率。

物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

1、射频识别技术

射频识别技术（Radio Frequency Identification，简称RFID）。RFID是一种简单的无线系统，由一个询问器（或阅读器）和很多应答器（或标签）组成。标签由耦合元件及芯片组成，每个标签具有唯扩展词条一的电子编码。

标签附着在物体上标识目标对象，它通过天线将射频信息传递给阅读器，阅读器就是读取信息的设备。RFID技术让物品能够“开口说话”。这就赋予了物联网一个特性即可跟踪性。就是说人们可以随时掌握物品的准确位置及其周边环境。

2、传感网

MEMS是微机电系统（ Micro - Electro - Mechanical Systems）的英文缩写。它是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通讯接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。

其目标是把信息的获取、处理和执行集成在一起，组成具有多功能的微型系统，集成于大尺寸系统中，从而大幅度地提高系统的自动化、智能化和可靠性水平。

3、M2M系统框架

M2M是Machine-to-Machine/Man的简称，是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。它将使对象实现智能化的控制。M2M技术涉及5个重要的技术部分：机器、M2M硬件、通信网络、中间件、应用。

基于云计算平台和智能网络，可以依据传感器网络获取的数据进行决策，改变对象的行为进行控制和反馈。

4、云计算

云计算旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整 合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助先进的商业 模式让终端用户可以得到这些强大计算能力的服务。

如果将计算能力比作发电能力，那么从古老的单机发电模式转向现 代电厂集中供电的模式，就好比现在大家习惯的单机计算模 式转向云计算模式，而“云”就好比发电厂，具有单机所不能比拟的强大计算能力。

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物联网功能

1、获取信息的功能

主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

2、传送信息的功能

主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。

3、处理信息的功能

是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。

4、施效信息的功能

指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态

参考资料来源：百度百科-物联网

想要成为一名物联网工程师，可以学习以下几个方面：

1、物联网产业与技术导论：全面了解物联网RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。

2、C语言程序设计：物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。

3、Java程序设计：物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse，SWT，Flash，HTML5等技术使用。

4、TCP／IP网络与协议：TCP／IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能。

5、嵌入式系统技术：嵌入式系统是物联网感知层和通讯层重要技术。

6、无线传感网络：学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee，蓝牙，WiFi，GPRS，CDMA，3G，4G，5G等。

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物联网的基本特征

1、整体感知

可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

2、可靠传输

通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

3、智能处理

使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。

1、物联网的定义：

物联网是一个基于互联网、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。

2、物联网的组成：

物联网大致可以分为以下四个层面，即：感知层、网络层、平台层以及应用层。具体如下：

（1）、感知识别层。

感知层是物联网整体架构的基础，是物理世界和信息世界融合的重要一环。在感知层，我们可以通过传感器感知物体本身以及周围的信息，让物体也具备了“开口说话，发布信息”的能力，比如声音传感器、压力传感器、光强传感器等。感知层负责为物联网采集和获取信息。

（2）、网络构建层。

网络层在整个物联网架构中起到承上启下的作用，它负责向上层传输感知信息和向下层传输命令。网络层把感知层采集而来的信息传输给物联云平台，也负责把物联云平台下达的指令传输给应用层，具有纽带作用。网络层主要是通过物联网、互联网以及移动通信网络等传输海量信息。

（3）、平台管理层。

平台层是物联网整体架构的核心，它主要解决数据如何存储、如何检索、如何使用以及数据安全与隐私保护等问题。平台管理层负责把感知层收集到的信息通过大数据、云计算等技术进行有效地整合和利用，为人们应用到具体领域提供科学有效的指导。

（4）、综合应用层。

物联网最终是要应用到各个行业中去，物体传输的信息在物联云平台处理后，挖掘出来的有价值的信息会被应用到实际生活和工作中，比如智慧物流、智慧医疗、食品安全、智慧园区等。

扩展资料：

物联网的功能主要有以下几点：

1、获取信息的功能。

信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

2、传送信息的功能。

传送信息指的是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。

3、处理信息的功能。

处理信息指的是信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。

4、施效信息的功能。

施效信息指的是信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。

参考资料来源：百度百科-物联网

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。