工业用传感网络层：即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”或环境状态的识别以及感知信号的摄入；
传输网络层：即通过现有的互联网、广电网、通信网或者下一代互联网(1Pv6)，实现数据的传输和计算，尤其是现在流行的概念：云计算：
应用网络层：即输入输出控制终端，包括电脑、手机等终端等等。
从整体上来看，物联网还处于起步阶段，而工业物联网的真正达到实用化、大规模应用，必须解决如下关键技术问题：
工业用传感器：工业用传感器是一种检测装置，能够测量或感知特定物体的状态和变化，并转化为可传输、可处理、可存储的电子信号或其他形式信息。工业用传感器是实现工业自动检测和自动控制的首要环节。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。可以说，没有众多质优价廉的工业传感器，就没有现代化工业生产体系，更谈不上工业物联网。
工业无线网络技术：工业无线网络是一种由大量随机分布的、具有实时感知和自组织能力的传感器节点组成的网状(Mesh)网络，综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等，具有低耗自组、泛在协同、异构互连的特点。工业无线网络技术是继现场总线之后工业控制系统领域的又一热点技术，是降低工业测控系统成本、提高工业测控系统应用范围的革命性技术，也是未来几年工业自动化产品新的增长点，已经引起许多国家学术界和工业界的高度莺视。
工业过程建模：没有模型就不可能实施先进有效的控制，传统的集中式、封闭式的仿真系统结构已不能满足现代工业发展的需要。工业过程建模是系统设计、分析、仿真和先进控制必不可少的基础。
热处理温度确定
回火是热处理工艺过程中的主要工序之一。通常，机械零件热处理的硬度（H），取决于回火温度（T）和回火时间（t），三者之间存在着一定的函数关系H＝f（T，t）。当回火时间一定时，钢的回火硬度与回火温度的函数关系可划为四种类型（H和T互为反函数）：
①直线型；
②抛物线型；
③幂函数型；
④直线与幂函数复合型。
因③④两种类型在使用时，计算和作图都极为不便，所以，为方便实用起见，大多数情况下都可简化成直线或抛物线型，用经验方程（公式）表示，即：H＝a1＋R1T；H＝a2＋R2T
式中：H――回火硬度值（HRC、HV、HB或HRA）
T――回火温度（℃）
a1、a2、R1、R2――待定系数。
热处理回火方程，主要是依据实际工艺试验和有关参考文献的数据，运用数理统计方法计算和修正所得。回火方程实用性强，可作为机械零件的技术设计和制定热处理工艺规范时参考。
扩展资料
颐柏科技CEO杨景峰认为，制造业的转型升级需要一定的时间，对于参与其中的企业而言，热处理是抢占制高点的技术。“基于中国制造业转型升级的大战略，我们现在做的就是要抢占热处理这一基础技术的高点”杨景峰说。
他介绍，目前颐柏科技已经实现将热处理数据库、在线测控系统和计算机模拟仿真技术用于热处理设备上，完成智能化、高质量、低成本、环保的热处理。该技术可实现生产过程零污染零排放，生产成本降低75%，能源消耗减少80%，生产良品率提升90%，设备使用寿命延长10倍。
杨景峰介绍，数字化的能量管制系统、AI式的过程控制系统和工业物联网系统可确保热处理的品质。“我们的专利CO2超临界冷却技术，利用制造过程中的能量，准确复制工艺要求的冷却曲线，保持最佳的热状态；
自主开发的在线测控系统，可根据产品要求模拟工艺，对生产过程进行全要素测控，并根据产品检测数据自动修正工艺；在线控制软件可完成工厂的各生产子系统的云端智能化管理，助力数字化运营，创造可靠高效、互联互通的商业价值。”
参考资料来源：人民网-国内热处理取得突破 助力制造业转型升级
1999 年，麻省理工学院（MIT）的 Kevin Ashton 在他关于 RFID 标签的演讲中提出了“物联网”一词。他这样描述自己的愿景：现在的计算机和互联网几乎完全依赖人类来获取信息然而问题是，人们的时关的复杂数据。假如计算机能在不依赖我们任何帮助的情况下收集数据，了解一切事物的话，那么我们就可以用它们来跟踪并计算每一个‘物’，从而大大减少浪费和损失，降低成本。我们就能知道什么时候需要对‘物’进行更换、修理或是召回；就能知道这些‘物’是否处于最佳状态。”
在当时，物联网（IoT）上的“物”被设想为可以计数的东西。它们存在于一系列相对简单的应用中，比如运输箱上的 RFID 标签；用于掌握车位是否停满的停车场出入口系统；以及酒店的迷你吧，可以记录您晚上消费的零食并自动将费用计入您的账单。最初，单独的计数系统只是作为自主的独立应用而运行。
而现在的 IoT 则具有更广泛的视角，更强调对累积数据的后期处理。因此，这就需要把单独的应用与云存储保持连接，并通过互联网实现远程控制。IoT 所需的网络规模可能难以想象，而要让这种情况成为现实需要绝对可靠的连接，从一开始就设计在产品中，并在整个产品生命周期都要经过充分测试。
传统的产品开发工作中经常会遇到一个个孤岛、一次次返工和碰壁。PathWave 平台可以支持敏捷的互联设计工作流程。它在一个平台之上集成了是德科技值得信赖的设计和测试软件，可以让您加快进行产品开发。在产品开发路径中，每个步骤都是相互连通和集成的。
定义“物”的性质和规模
自 1999 年以来，IoT 已经扩展到机器对机器（M2M）通信和应用领域，例如制造行业和公用事业（天然气和电力）。虽然自动化在制造业中已有一席之地，但 IoT 和所谓的工业互联网都支持更高程度的自动化，同时也提高了制造流程的灵活性和效率。支持远程和前瞻性维护的新工具就是其中的例子，它们可以降低成本，提高竞争力。
这些趋势影响了对 IoT 实施规模的预测，预计到 2020 年，各行各业中互联的“物”将达到 150 亿至 500 亿之巨。针对颠覆性的新型 IoT 相关业务的进一步预测表明，其潜在收入将比 IoT 硬件和网络供应的收入高出许多倍。
2018 年 2 月，IoT Analytics 根据已组装和分类的 IoT 项目对 IoT 前十大细分市场进行了排名。排名前三的细分市场均属于工业物联网（IIoT）应用领域。
1 其中，智慧城市由 2016 年的排名第二跃升至第一位。智慧城市中最受欢迎的应用有智能交通、公用设施、照明、环境监控和公共安全。
2 排名第二的细分市场是互联行业。最受欢迎的应用是设备监控和互联机械的远程控制，如起重机、叉车，乃至整个矿山和油田。
3 互联建筑是 2016 年以来增长最大的细分市场。大多数应用涉及设施自动化，有助于降低能源成本。
从工作的角度来定义，物联网中的“物”可以是任何固定或移动的自然物体或人造物体，能够通过网络传输数据。以货物运输、车队管理和船运为例，在这些行业中，智能 BLE 标签使得物流公司能够对位置、速度、运输和存储情况进行跟踪。另一个例子是火炬气监控。无线声学传感器可以监控阀门，控制流向炼油厂火炬烟囱的气流阀门，从而提高合规性，降低由于未能及时检测并修复故障阀门而导致的碳氢化合物损失。
2018 年 IoT 十大细分市场
IoT 支持技术
按照近期趋势，可能只有一部分器件会使用有线连接（如 USB、以太网、光纤），大多数的 IoT 器件将会采用无线技术。这包括用于移动支付的近场通信（NFC），用于无人值守远程气象站的地球同步卫星，以及蓝牙®、无线 LAN（WLAN）、ZigBee、点对点无线电、蜂窝等等。
网络将需要应对具有不同通信要求的各种独特器件。一方面是简单的无线器件，如电池供电的传感器和执行器，它们可在无人值守的情况下连续运行数年，传输非常少的数据。而在另一方面，对于频谱的使用，那些高带宽、任务关键型业务和器件（如电力系统或医疗器件）无论如何都需要有持续、可靠和超级安全的连接。
要给每个器件提供唯一标识，需要巨大的 IP 地址空间。由于 IPv4 寻址空间非常有限，目前需要使用集中器（如路由器和网关），因此端到端地使用 IPv6 寻址将会是 IoT 器件的关键推动因素。IPv6 具有几乎无限的地址空间，支持为数十亿器件提供唯一地址。
访问云网关
对于大多数 IoT 业务模型而言，基于服务器/云的大数据分析和机器学习非常关键。IoT 使用 M2M 通信来收集数据，并在分布广泛的“物”（如传感器或执行器）和云智能之间路由控制消息。许多拓扑结构将网关节点作为“物”和“云”之间的聚合点（图 2）。
网关的复杂程度各不相同。例如，Wi-Fi 接入点包括 IP 路由器，并且还可能包括从以太网和 Wi-Fi 到 ADSL 或其他固定线路协议的转换。更复杂的网关则可能包括使用“边缘”或 “雾”应用来进行编程的重要计算资源，这些应用能够进行本地决策。
在通信成本比较低，时延可以容忍的情况下，IoT 实施倾向于使用简单的网关，然后将大部分数据路由至“云”，以便进行分析和制定决策。在通信成本比较高或者具有严格时延要求的情况下，通常会指定复杂的网关节点。这些网关可以远程进行维护和配置，并且它们会监控本地的一系列“物”。路由到云的流量可能包括偶发的状态更新，或是超过本地监控阈值时触发的警报（例如，温度超过最高值或有入侵者时触发的警报）。
许多可穿戴应用和一部分家居自动化应用利用智能手机来提供用户界面或充当网关节点。由于 Wi-Fi 几乎无所不在，因此它成为了许多 IoT 应用的首选。如果无法使用固定线路或 Wi-Fi 链接，那么通常会使用蜂窝协议。可穿戴应用和围绕智能手机的家居自动化应用中经常用到蓝牙。如果需要通过缩短距离来提升安全性，那么可以选择 NFC。ZigBee、Z-Wave 和 Thread 为家居自动化和智能能源器件可以提供强大的低功耗网状网络。
ISA10011a 和 WirelessHART 中包括跳频技术，可意提高安全关键型 IIoT 应用的d性。新兴的低功耗广域（LPWA）技术（如 LoRa 和 SIGFOX）不仅具有 ZigBee 等技术的成本、低复杂性和低功耗优势，而且能通过窄带、低数据速率协议支持更长距离的传输。
IoT映射技术与工作范围
图 3 所示为按工作范围划分的 IoT 技术。无线标准社区使用邻近（proximity）、WPAN、 WHAN、WFAN、WLAN、WNAN、LPWA 和 WWAN 等术语来指示范围。
许多制式可用于器件与网关之间的短距离连接。为了促进未来的发展，在连接新器件的同时，新的标准也在迅速形成和演进。目前，有超过 60 种传统制式和新射频格式用于 M2M 和 IoT 相关应用。其中一些制式，如蓝牙、WLAN 和蜂窝，已经被广泛使用。而另一部分制式，如 ZigBee 和 Thread 也在特定的市场领域崭露头角。
为了加速将产品推向市场，一些公司开发了相对容易创建的专有解决方案，因为这些解决方案具有低数据速率、低功耗传输和低互 *** 作性要求。这种方法可能逐渐会被淘汰，因为市场的全球化正在推动器件通信从采用专有设计转为采用标准化解决方案。
物联网垂直市场和产品
1 智慧城市-精心优化物联网物联网设备
无论是在智慧城市还是在任何其他物联网应用中，物理设备都发挥着核心作用。智慧城市项目
需要成千上万的物联网设备。这些设备必须具有更低的能耗和出色的性能，同时能够抗干扰，
安全可靠。在智慧城市中，所有物联网设备与基础设施之间都必须随时随地保持无线连通性。这种连通性必须没有任何间隙，安全可靠，并能同时提供高质量的语音和数据业务。在智慧城市中，物联网设备将可能通过低功耗广域网（LPWAN）进行 *** 作。该网络中既包括专有选件，也包括开放标准选件。如此多的无线连通性技术混杂使用，让智慧城市中的物联网设备在设计与测试上充满挑战
网络是智慧城市的支柱，其性能和容量极限至关重要。是德科技的测试解决方案帮助您利用逼真的流量在实验室中进行极限测试。此外，网络的安全性也非常关键。
打造智慧城市，需要作为中心智能网络枢纽的混合网络与大量物联网设备进行复杂的交互。将这些互联对象放在单一网络中，会给黑客留下可趁之机。利用是德科技的网络可视性解决方案，让智慧城市中的家居用品、电话等基础设施和设备全面得到安全保障。
2 医疗物联网-确保智能医疗设备高度可靠；经过优化，安全放心
医疗物联网设备的联网数量正在不断攀升。尤其在医院里的部署更为密集，其中大部分设备都是拥挤在 24-GHz 频段运行。在这个频段内，还有大量 Wi-Fi 和非 Wi-Fi 设备与医疗物联网设备争夺频谱资源，干扰连通性，导致网络经常掉线，以及在传输关键警报时故障频发。这对于医疗物联网设备来说，问题非常严重。因为这些设备必须要时时刻刻保持正常运转，不能受任何干扰，甚至在传输过程中哪怕是丝毫的数据中断，都有可能会对患者的生命造成威胁。这张信息图概述了干扰对医疗物联网设备的影响，以及可以采取哪些步骤把干扰其降到最小。
3 工业物联网（IIoT）解决方案
工业物联网（IIoT）正在改变工业生产的方式。工厂过去给人的印象是拥有大量机器、人员和制造产品的复杂体系，现在它们正在向自动化和智能化迈进。工人正在被机器人所取代。
工业物联网产品需要能完成更艰苦、更长久的工作，在某些情况下使用寿命要达到 10 年以上。无论在怎样的环境条件下运行，它们都必须无缝协作。由此带来的挑战是，如何为工业物联网设计产品，以满足包括可靠性和安全性在内的这些要求。无论您设计的是哪种物联网产品，是德科技都能为您提供帮助，确保对它进行全面优化，以便在工业物联网中生存和发展。我们的解决方案能够让您更迅速、更准确、更经济高效地设计和测试工业物联网产品。
4 智能家居
提供性能值得信赖的低功耗物联网设备，打造令消费者倾心不已的互联家居
智能家居正在成为大众生活中的主流。很多传统家庭在日常生活中已经使用了至少一件或多件物联网设备。许多新建住宅从一开始就采用物联网技术进行了设计。据 Gartner 公司预测，到 2022 年，典型的家庭居室内可能包含 500 多件智能设备。
各种智能家居设备的功能虽然各不相同，不过作为工业物联网设备，它们遵守着很多相同的连通性和低功耗要求，智能家居物联网设备也存在许多相同的技术挑战。是德科技拥有卓越的解决方案和专业技术，可以帮助您将智能家居物联网设备从设计转化为成功的产品。
5 物联网可穿戴设备
在优秀的电池使用寿命与强大的功能之间实现良好平衡
可穿戴设备随处可见。根据预测，仅在 2020 年可穿戴设备的销量就将高达 411 亿件。物联网设备的数量如此巨大，竞争将会异常激烈。
成功的可穿戴设备必须做到不只是 “酷”，还要价格经济，性能可靠。在工作时，它不能干扰其他设备，自身也不能受干扰的影响。它必须在功能和能效之间达到绝佳的平衡，以确保更持久的电池使用寿命。当您致力于创造下一个 “热门” 的可穿戴设备时，是德科技正在努力确保您的产品具有出色的功能和能效，在同类产品中脱颖而出。
工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。
思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。
首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。
作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。
总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：
1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；
2、MCU的发展使得计算能力快速提升；
3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；
4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；
工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。
通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：
1、使用设备开放的协议；
2、使用设备自带的传感器；
3、添加新的传感器；
4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；
其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。
所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；
在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：
1、传感级；
2、设备级；
3、产线级；
4、车间级；
5、企业级；
也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。
总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：
1、期望获得什么结果？
2、期望用什么方式获得想要的结果？
3、需要信息基础提供什么？
4、工业物联网是否能够获得这些信息？
5、工业物联网如何获得这些信息？
6、获得这些信息的性价比如何？
7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？
8、落地实施。
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