物联网越来越普及了，它在电动汽车的哪些环节能够得到应用？

我认为在电动汽车领域，物联网可以运用到以下几个环节：

1应用于制造环节

虽然国内所生产的电动汽车零件具有较大容量、高效率的高电压锂离子蓄电池，但是由于生产技术受限，所生产出来的高电压锂离子蓄电池的一致性不足，面对这种情况国内的电动汽车零件生产商就可以引入无线射频识别技术来管理相对应的产品，从而提高生产的一致性，实现全面的自动化生产运作。

例如可以在进行电动汽车零件以及整车制作过程当中，给原材料植入原材料自身信息的EPC 标签，通过这种标签就可以查询到材料的基本信息，就算原材料被加工成各种汽车部件，标签也不会消失，自然而然制造的信息也就不会消失。除此之外还可以在生产线所有的工作点设置专门的识读器，对重要零部件的生产进行实时的监控，与此同时还能够将原材料的各种信息及时传送到数据中心进行统一的梳理和存储，通过一系列 *** 作车辆即使到达消费者手里，人们也可以通过信息对车辆生产的各个过程进行源头追溯，从而也就保障了汽车生产商所生产出来电动汽车的整体质量。

2应用于售后环节中

汽车生产商将已经生产完成的汽车通过物流运输等方式运输的各地的经销商处，在整个运输和销售过程当中，经销网点和物流信息都将会被纳入到车辆的EPC 标签当中，经销商所销售出的车辆也会将购买者的信息一同录入到车辆的EPC 标签当中，之后这些信息就会被传送到电动汽车制造厂商的数据库当中，制造厂商再将这些信息进行统一的管理，将所有车辆以及车辆当中的所有信息进行集中，进而汇总成电动汽车车辆信息系统。

3应用于充电环节

充电问题是一直围绕着电动汽车所出现的主要问题，但是在未来随着互联网和科学技术的发展，就可以彻底解决电动汽车的充电问题。智能电网系统和传统电网系统的区别就是智能电网系统比传统电网加了物联网技术。

除此之外，智能电网系统还拥有更加先进的电力技术和设施，从而保证可以对整个电力系统进行实时的监测，进而可以实现真正的智能化管理。如果纯电动汽车想要进行充电工作，智能充电设施可以通过延时充电等功能来对电力进行 *** 作。例如在夜晚对电动汽车进行充电，那么将会缓解白天的电网压力，从而进一步的提升电能的使用效率，增加电网系统的节能效果。未来如若电动汽车占据汽车市场的主导地位，那么就可以在电动汽车上装置移动储能设施，对电网进行随时的电能会输工作，从而降低城市和国家的用电压力，节约电力资源，降低能源消耗。

各种能源消耗情况的掌控是企业资源节约和可持续发展面临的关键内容之一。为了更深入地掌握目前企业能源规划落地的实际情况，总结和推广绿色建筑建设的成功经验，通过持续优化，保证企业内能效指标和节能目标的贯彻执行，展示绿色低碳成就，见证低碳之路上的每一个足迹，传统的管理方式和举措已难以满足节能管理的需求；所以借助信息技术工具，搭建企业能源管理平台，已成为持续推进节能减排、实现用能精细化管理的必需。
工业能源物联网解决方案或者能源管理系统（简称EMS）是企业信息化系统的一个重要组成部分，在企业信息化系统的架构中，常常把能源管理作为MES系统中的一个基本应用构件，作为大型企业自动化和信息化的重要组成部分；所以建立符合公司需求和特点的企业能源管理平台势在必行。
“能云服”企业智慧能效管理平台，以能效管理升级业务为切入口，为企业搭建工业大数据平台。通过对企业工业数据的采集分析，打通企业信息孤岛，围绕企业全方位赋能，提供企业全生态链的多维度升级服务。

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。

物联网与工业物联网、工业40的概念既有交集也有差异。物联网强调的是将生活和生产中一切硬件设备的连接；工业物联网是指在工业环境下，生产设备和产品的连接；工业40则涵盖整个制造生态系统。

随着工业化与信息化的深度融合，企业内部及企业间生产控制系统和生产管理系统互联互通的需求渐增，通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈，工业物联网应运而生。

工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成数据终端，全方位采集底层基础数据，并进行更深层面的数据分析与挖掘，从而提高效率、优化运营。

与物联网在消费行业的应用不同，物联网在工业领域的基础已经存在了几十年。如过程控制和自动化系统、工业化以太网连接和无线局域网(WALN)等系统已经在工厂运行多年，并接连可编程逻辑控制器（PLC）、无线传感器和射频识别技术标签（RFID）。但是在传统工业自动化环境下，一切都只是发生在工厂自己的系统里，从来没有与外部世界连接。

工业物联网相较于传统工业自动化有以下四个特点：

数据收集范围：工业物联网利用RFID、传感器、二维码等手段随时获取产品从生产到销售到最终用户使用各个阶段的信息数据，而传统工业自动化的数据采集往往局限于生产质检阶段。

互联传输：工业物联网利用专用网络与互联网相结合的方式，实时准确地传递物体信息，对网络依赖性更高，更强调数据交互。

智能处理：工业物联网综合利用云计算、云存储、模糊识别、神经网络等智能计算技术，对海量数据和信息进行分析和处理，并结合大数据技术，深入挖掘数据价值。

自组织与自维护：工业物联网的每个节点为整个系统提供自己处理获得的信息或决策数据，当某个节点失效或数据发生变化时，整个系统会自动根据逻辑关系做出相应调整。

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