北京物联网平台可以做什么?

北京物联网平台可以做什么?,第1张

北京物联网平台是物联网项目成功实施的基础,没有有效的平台,任何大规模的工业物联网部署都不能实现其全部价值,好的工业物联网平台能够给组织带来很多效益。
使用工业物联网平台有什么好处
1、降低成本
管理和维护迥然不同的工业设备和网络,成本高昂、耗时且复杂。易享节能IEC数字节能互联平台将整个工厂设备、管理流程集中到一个平台,能够大幅度地降低企业对接个多厂家、多种设备协议的负担和成本,让企业在一个平台轻松管理企业内全部设备。
2、改善运营
工业物联网解决方案能够提供设备性能和人员的实时信息,以帮助简化和改进业务流程和工作流程。通过捕获物联网数据并将其与其他内部、外部来源的数据进行整合,工业物联网平台可促进诸如预测性维护以及基于跟踪的供应链可见性等领域的运营改进。
3、提高生产效率
利用专业的节能管理数据帮助企业更好的进行研发与生产,有助于推动企业创新和提高生产效率。
4、物联网数据清晰化
企业可以利用从物联网数据获得的洞察力来开发新的产品和服务。物联网平台能够在产品生产及使用的每个阶段捕获数据并进行分析帮助企业创建新的数据驱动型服务以及开发全新的数据驱动型产品。
5、提高物联网安全
众所周知,物联网设备缺乏企业级的安全性。工业物联网传感器等设备除了执行特定的通知任务之外,几乎没有什么计算能力,也无法提供多层安全性。工业物联网平台能够提供所有的身份管理功能,例如安全认证与授权,以确保物联网端点不会受到网络攻击。
使用工业物联网平台的好处是:多普康物联网平台表示利用互联网+大数据驱动智能化运营管理,在实时运行数据的采集的基础上,兼具分析、运营、指令、管理等功能,为中小制造型企业定制了一套标准化的服务体系。让企业在实时掌握自己能耗情况的同时,得到相对应节能方案的分析建议,帮助企业做出精准高效地节能决策,实现能源管理体系智慧化。

假的,物联网的中间件是一种软件系统,而不是硬件设备。它是指处于物联网系统中,连接设备和应用程序之间的中间层,起着将信息转发、存储、处理和分析的重要作用。
物联网的中间件充当着物联网系统的枢纽,对于物联网数据采集、传输、存储、处理、分析等方面发挥着举足轻重的作用,能够使各设备感知和理解环境变化,进行决策和控制,并将数据流和控制信号从各个终端节点搜集,并通过互联网进行交互。
通常,物联网的中间件包括了诸如云计算、大数据分析、消息代理、协议转换、数据缓存、安全管理等多种功能,以便于实现设备、应用程序、网络和平台之间的互 *** 作性和信息交互,并为物联网系统提供支撑。
因此,物联网中间件并不是一种硬件设备,而是一种软件系统,扮演着连接其他物联网组件的重要角色。

一、将真实的加工制造连接到工业40

如果使用了工业40技术,一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化,同时将产量提高10%,库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。

工业40是一场工业的革命,目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。

工业物联网(IIoT)设备要想创建工业40生产制造环境需要注意以下5个方面。

在工业40中,对机器工具或一组机器的 *** 作,应该允许使用诸如智能手机或平板电脑这样的智能设备进行简单的连接。

1分布式智能

这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中,加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴,而不是从一个中央处理单元(CPU)来处理所有的动作。

2快速连接

在决定应该使用现场总线的什么功能时,应该看一下生产平台是否支持例如OPC UA(来自于OPC基金会)这样的标准。消除不同供应商系统的障碍,而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。

3开放标准和系统

开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成,并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。

4实时数据整合

可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据,支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更,以实现产品满足特定客户需求的愿景。

5自适应性

科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。

二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行

工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备(从传感器到大规模控制系统)、数据和分析之间提供更好的连接性,Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据,分析有助于做出更明智的决策。

物联网主要包括4个基本元素实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接,以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息,其结果是让人们做出精明的决策。

关于智能工厂的3个思考

在决定实施工业40之前,要对智能工厂提出的3个问题是:

1你是否想要自动完成快速的产品转换,以及对市场需求的响应更好?

2你是否想通过识别出可以进行持续改进的区域来提升你的设备综合效率(OEE)以及生产总产量?

3你是否想要根除浪费,例如能源、原材料和闲置时间?

在确定和完善真实世界里智能工厂的目标之后,采用基于PC控制的硬件和软件有助于帮助你早日成功。

三、为什么要部署工业物联网?

因为在工业世界里普遍使用了联网的传感器而比商业的物联网(IoT)更加先进,这些传感器就是物联网里面的“物”。数以亿计的联网的有线及无线压力、液位、流量、温度、震动、声波、位置、分析仪表以及其他传感器被用于工业领域,而且每年以数百万台的速度增加,为工厂提供了更多的监控、分析和优化。

IIoT通过将传感器连接到分析和其他系统中,来自动提高性能、安全性、可靠性和能源效率,具体方式为:

1从传感器上采集数据比以往经济有效得多,因为传感器很多都是电池供电和无线通讯的

2使用大数据分析和其他技术将这些数据翻译成可以理解的信息。

3将这些可 *** 作的信息在正确的时间呈献给正确的人员,要么是工厂人员,要么是远程专家。

4如果工作人员采取了正确的 *** 作,将带来性能上的提升。

四、基于平台的工具克服了IIoT的复杂性

基于平台的方式提供了一种灵活的硬件架构,可以部署在许多不同的应用场合中,消除了硬件的复杂性,并让每一个新的问题基本上都成为软件方面的挑战。系统设计师选择的平台应该基于一个对信息技术(IT)友好的 *** 作系统(OS),这样它们可以安全地进行供给和配置,进而来正确地认证和授权用户维护系统的整体性,并让系统最大程度地可用。

五、基于数据的工业物联网

如果没有数据,就没有大数据、云和分析功能,也没有区别于物联网(IoT)的工业物联网(IIoT);PI北美组织的副总监Carl Henning说,IIoT中的“物”造就了IoT中的“物”。IIoT需要开放的标准,以太网和软件标准可以为控制和制定决策所需要的信息提供数据。

其中一部分)时,大多数人认为最有用的特性是实时功能。

六、优化布线是提升工业物联网性能的基石

通过将信息、自动化、以及运行在工业物联网上的生产系统之间不断融合,物联网正在积极地影响着未来的工业自动化,Softing 有限公司市场部副总裁Mark Knebusch指出。随着以太网速度越来越快,电缆系统的集成更加重要,而电缆的认证有助于提升工业网络的性能。

首先介绍物联网的概念,参考EPOSS的《Internet of Things in 2020》;之后看看物联网相关演讲、报告(近来物联网会议较多,讲演资料也较多),总结分析,前期入手尽量少谈物联网关键技术;接着谈谈物联网的应用(参考《物联网“十二五”规划》),最好谈谈物联网的前景及展望。

认知无线网络的频谱感知技术
认知无线电/认知无线网络起源于Joseph Mitola攻读博士期间的研究工作,在其博士论文中,Mitola将认知无线电定义为“the integration of model-based reasoning with software radio technologies”,认为认知无线电是智能计算和无线通信这两个学科交叉融合的产物[1] 。随后,美国的FCC和DARPA分别启动了多项计划,对认知无线电和动态频谱接入问题进行深入研究;欧盟的端到端重配置计划(E2R: End to End Reconfigurability Project)也启动了对认知概念在技术和经济领域等各方面问题的研究。Simon Hakin在2005年发表了关于认知无线电的著名文章“Cognitive radio: brain-empowered wireless communications”[2] ,主要从信号处理和自适应过程的角度对认知无线电技术的框架结构进行了较为完善的分析。此后,许多有名的大学和研究机构也展开了相关技术的研究和实验平台的开发,认知无线电的概念也被扩展为认知无线网络,指利用认知原理来提高各种资源(频谱、功率等)使用效率的无线网络[3] 。在频谱管理部门的带动下,一些标准化组织也先后开展了一系列标准制定工作以推动该技术的发展。目前涉及认知无线电/认知无线网络标准制订的组织和行业联盟主要是美国电气电子工程师学会(IEEE)、国际电信联盟(ITU)和软件无线电论坛(SDR Forum)等。
认知无线网络中,主(授权)用户指那些对某段频谱的使用具有高优先级或合法授权的用户,次级用户是指那些低优先级的用户。次级用户对频谱的使用不得对主用户造成干扰,因此要求其能快速、可靠地感知主用户使用授权频谱的情况。次级用户必须具备认知能力,因而称其为认知用户,在网络结构中则表示为认知节点。认知用户的频谱感知主要包括在某个频段上检测主用户存在与否(主用户信号检测)和估计认知用户对主用户接收机可能造成的附加干扰(干扰温度估计)两个任务[4] 。更进一步的可能要求是频谱感知还应区分主用户信号的种类(空中接口分类)[5] 。目前大部分频谱感知的研究都集中在最重要的主用户信号检测上。
1 频谱感知的基本方法
主用户信号检测的单节点频谱感知基本方法通常分为三类:
第一类为相干检测。如果知道主用户信号的结构特征(如导频、前导或同步消息等),匹配滤波器加门限检测的方法是最优的主用户信号检测方法。相干检测可获得精确的频谱感知结果,但其缺点也很明显,必须知道主用户信号的先验知识,而且当认知无线网络运行在很宽的频段上时,实现许多类型的授权信号的相干检测成本太高,几乎不可实现。
第二类为能量检测。在感兴趣频段上测量某段观测时间内接收信号的总能量,如果能量低于某个设定门限则声明该频段为白空间。与相干检测相比,能量检测需要更长的感知时间以达到同样的感知效果,但低成本、易实现的特性使其受到认知无线网络中频谱感知技术的青睐。
以上基于信号检测技术的两种频谱感知方法,有很好的理论基础[6] ,性能分析已比较完善。
第三类为特征检测[7] 。能量检测的最大缺点是它不能区分接收到的能量是来自主用户信号还是噪声,在低信噪比环境中的频谱感知结果尤其不可靠。在主用户信号的载波频率、调制类型或循环前缀等某些特征已知时,利用信号的期望和自相关函数呈现出来的周期性(循环平稳谱相关特性),可将信号能量与噪声能量区分开来,突破能量检测的瓶颈。文献[8] 还分析实际情况下有限的数据长度对循环谱特征检测的影响。实现复杂度远高于能量检测是制约特征检测在频谱感知中应用的最主要缺点。
此外,2003年底FCC频谱政策工作组提出了干扰温度模型[9] ,意在对无线环境中的干扰源进行量化和管理。干扰温度限提供了特定地理位置在某一感兴趣频段上接收机能够顺利工作的最差环境的特征描述。根据干扰温度模型,认知用户若能确定其对主用户接收机造成的附加干扰量并加以限制,使主用户接收机所受的总干扰(含噪声)不超过干扰温度限,则认知用户可与主用户运行在同一频段上。可以看出,基于主用户信号检测的频谱感知意在避开主用户,而基于干扰温度模型的频谱感知则试图与主用户同时并存于同一个频段,这是两者最大的区别。文献[10] 定义了已知和未知主用户信号参数时干扰温度的理想模型和一般模型,并从通信容量的角度分析了如何来最优地选择认知系统的工作带宽和发送功率。但干扰温度模型存在两个需要解决的难题:其一为在主用户发送信号存在的情况下如何测定其接收机的噪声水平,其二为在主用户接收机位置未知的情况下如何估计认知用户对它可能产生的干扰。降低问题难度的一种可能办法是让主用户系统来辅助认知系统的频谱感知,如文献[11] 中要求主用户接收机在工作过程中持续发送指示信号。另一个需要考虑到的是,认知用户和主用户共存于同一个频段时,认知系统的通信过程中也会受到授权系统的干扰,所以认知系统能获得的通信容量可能非常有限[10] 。
2 协同频谱感知
认知无线网络可通过对多节点感知信息的协同处理来提高频谱感知的效果,这被称为协同(协作、合作)频谱感知。频谱感知性能主要由感知范围、检测时间、检测概率、虚警概率等几个相互关联的指标来衡量,协同频谱感知可利用空间分集增益改善上述指标,解决单节点感知中难以克服的多径深衰落、阴影衰落和隐终端等难题[4] ,同时也可减轻对单个节点感知灵敏度的要求,降低实现成本[12] 。
实现协同频谱感知的方式有两种,即中心式和分布式。
中心式感知:中心单元收集各认知节点的感知信息,负责识别可用频谱,并将频谱可用信息广播给各认知节点或直接控制认知节点的通信参数。文献[13] 中以AP为中心收集、处理各感知节点的硬判决(二进制)结果,通过克服信道衰落效应来提高感知性能,其检测概率和虚警概率的计算在文献[14] 中给出。文献[15] 以主节点(master node)为中心节点合并各感知结果来检测TV信道。文献[16] 则由融合中心(fusion center)根据各认知节点能量检测的结果最终判断主用户在某个频段上的存在与否。
分布式感知:认知节点彼此之间共享感知信息,但独立判断各自的可用频谱。与中心式感知相比,分布式感知的优点是不需要基础结构网络,部署更灵活些。文献[17] 显示一个用户作为另一个用户中继的两用户协同频谱感知可带来35%的捷变增益(所需感知时间减少35%)。文献[18] 进一步将这种分布式感知协议推广到多用户环境中。
无论中心式还是分布式感知,就协同频谱感知的研究内容而言,主要包含以下两个方面:
1)认知节点感知信息的合并处理,即考虑信息融合(fusion)问题。
2)感知信息传递过程的合作,即考虑中继传输问题。

物联网的缺点是:

1、安全性:物联网系统互联互通,通过网络进行通信。 尽管采取了任何安全措施,系统几乎不提供任何控制,并且可以引发各种网络攻击。

2、隐私:即使没有积极参与用户,物联网系统也能提供最详细的大量个人数据。

3、复杂性:设计,开发,维护和支持大型技术到物联网系统是相当复杂的。

扩展资料

物联网的优点:

1、高效的资源利用:如果了解每个设备的功能和工作方式,会提高资源的有效利用率并监控自然资源。

2、最大限度地减少人力:当物联网设备相互交互并相互通信并完成大量任务时,它们可以最大限度地减少人力。

3、节省时间:因为它减少了人力,所以它绝对节省了时间。 时间是通过物联网平台可以节省的主要因素。

4、增强数据收集:联网并收集相关数据。

5、提高安全性:系统能够将所有这些内容相互连接,那么就可以使系统更安全,更高效。

摘要:物联网作为一种新的网络形式,相关理论研究和实践应用正在探索过程中。本文介绍了物联网的概念,给出了基于智能物体层、数据传输层、信息关联层、应用服务层的物联网四层体系架构,最后探讨了物联网在实现过程中所面临的问题和挑战。
关键词:物联网,RFID
一、概念
物联网(Internet of Things)这个概念最早由麻省理工的Auto-ID中心在1999年提出,其基本想法是将RFID和其他传感器相互连接,形成RFID架构的分布式网络。
欧洲委员会[1]提出“物联网是未来因特网的综合部分之一,可以被定义为一个动态的全球网络基础。基于标准的和互 *** 作的通信协议,无论物理的还是虚拟的“物”均有身份、物理属性和虚拟特质,具备自配置能力且使用智能接口,可以无缝地集成到信息网络中去。”
本文认为,物联网实质上是将真实世界映射到虚拟世界的过程:真实世界中的事物,通过传感器采集一定的数据,在虚拟世界中形成与之对应的事物。“相关物体可能在虚拟电子空间中被创造出来,源于物理物体空间,且与物理空间的物体有关联。”[2]传感器采集到数据的详细程度,将影响到该事物在虚拟世界中的抽象程度。在虚拟世界中,对该事物最简单也最重要的描述是物体提供了一个ID用于识别(如使用RFID标签),最详细的描述则是真实世界中该事物的所有属性和状态均可在虚拟世界中被观察到。进一步的,在虚拟世界中对该物体做出控制,则可通过物联网改变真实世界中该物体的状态。对于一个真实的事物,其所需的各种应用与 *** 作,只需在虚拟世界中对与之对应的虚拟事物进行应用和 *** 作,即达到目的。
这样将会对世界带来巨大的改变:实地实时监测和控制一个事物的成本是高昂的,通过物联网,所有事物都将在虚拟世界中被找到,以较低的成本被监测和控制,从而实现4A(anytime, any place, anyone, anything)[3]连接。虚拟世界提供了对所有事物的实时追踪的可能,所有的信息都不是孤立的,这将为各种海量运算和分析提供了最基础和最重要的信息源。真实世界存在于某一时刻,而当物联网发展到能将真实世界中的所有事物都映射到虚拟世界中时,无数个某一时刻的世界汇集起来,在虚拟世界中将形成一个可以追溯的历史,如同过去以纸质保存历史事件的发生,将来将以电子数据对所有事物进行全息描述的形式存储世界的历史。
二、体系架构
目前, 物联网还没有一个广泛认同的体系结构,最具代表性的物联网架构是欧美支持的EPCglobal和日本的UID物联网系统。EPC系统由EPC 编码体系、射频识别系统和信息网络系统3 部分组成。UID 技术体系架构由泛在识别码(uCode)、泛在通信器、信息系统服务器、和ucode 解析服务器等4部分构成。EPCglobal 和UID上只是RFID 标准化的团体,离全面的“物联网”体系架构相去甚远。
美国的IBM公司在2008年提出“智慧的地球”这一与物联网概念相近的概念,并提出通过INSTRUMENTED,INTERCONNECTED和INTELLIGENT这三个层面来实现智慧地球。在文献基础上,本文提出了物联网体系架构。
1、智能物体层:通过传感器捕获和测量物体相关数据,实现对物理世界的感知。同时具备局部的互动性,需要一定的存储和计算能力。
2、数据传输层:以有线或无线的方式实现无缝、透明、安全的接入,提供并实施编码、认知、鉴权、计费等管理。
3、信息关联层:通过云计算实施对海量数据的存储和管理、数据处理与融合,屏蔽其异质性与复杂性,形成一个与真实世界对应的虚拟世界。
4、应用服务层:从虚拟世界中提取信息,提供丰富的面向服务的应用。如智能交通、智能电网、智能医疗等等。
需要指出的是,数据由底部的传感器通过网络到达应用服务层面,而实际上,在服务应用层面,各个中心、用户可以反向的通过网络由执行器对物体进行控制。
在该体系结构中,感知层面的各种传感器、执行器都是具体的,随着技术的发展会不断升级,新设备不断引入物联网。而服务应用层的各种需求也是不断提出的,并不是一层不变的。若是每个具体的服务应用和传感设备都形成一个独立的网络,最后可能形成许多套特殊的网络,这不利于推广和不便于维护。因此这需要物联网的网络层有一定前瞻性,物体设备层可以变化,服务应用层可以变化,但它们都是通过一个普适的网络进行连接,这个网络可以在一定的时间内保持稳定。
三、面临的挑战
1、统一标准
物联网其实就是利用物体上的传感器和嵌入式芯片,将物质的信息传递出去或接收进来,通过传感网络实现本地处理,并联入到互联网中去。由于涉及到不同的传感网络之间的信息解读,所以必需有一套统一的技术协议与标准,而且主要是集中在互联上,而不是传感器本身的技术协议。现在很多所谓的物联网标准,实际上还是将物联网作为一种独立的工业网络来看待的具体技术标准,而应对互联需要的技术协议,才是真正实现物联网的关键。
2、安全、隐私
在物联网中所有“事物”都连接到全球网络,彼此间相互通信,这也带来了新的安全和隐私问题,例如可信度,认证,以及事物所感知或交换到的数据的融合。人和事物的隐私应该得到有效保障,以防止未授权的识别和攻击。安全与隐私这个问题,是人类社会的问题,不论是物联网还是其他技术,都是面临这两个问题。因此,不仅要从物联网内部的技术上做出一定的控制,而且要从外部的法规环境上作出一定的司法解释和制度完善。
参考文献
1 Commission, IDE, Internet of things Strategic Research Roadmap 2009
2 CASAGRAS Final Report: RFID and the inclusive model for the Internet of things 2010
3 ITU Internet Reports 2005: The Internet of Things 2005, ITU

1、物联网系统架构设计:包括数据采集、网络安全、云计算、物联网应用系统等。
2、物联网协议:包括TCP/IP、UDP、>

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原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/13292109.html

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