物联网和机械设计有没有什么关系

关系很多，帮你梳理一下：
1 物联网对于机械设计而言：能够帮助机械设备等进行智能化、无线化改造，让机械设备更智能。从而带动机械设计的进步。
2 机械设计对于物联网而言：机械设计，这个词，如果参考是纯设计而言，则是能够影响传统的机械设计学科，后续的机械设计需要更多的考虑物联网的范畴，比如，以前的机器实现联动都是靠有线，而现在不需要布线了，无线更方便了，那设计上是要更改的。

物联网是一个大的概念, 具体到末端是各种各样的传感器, 传感器一般都可以给出信号再用控制板控制机械就好

最简单的应用是停车场用远距离读卡器YXU1861读取车辆卡片上的信息, 再将信息通过韦根传输到控制板, 控制板控制道闸开启!

Q1：IoT物联网的覆盖范围太广泛了，要说有关系肯定是有的，而且机械自动化类还是有蛮大的关系的，比较物联网系统需要一些前端的传感器来采集周边环境的数据，需要一些仪器，一说到仪器就可以与机械挂钩了，而且是机械自动化，更符合物联网智能化的需求。
Q2：学自动化的肯定是可以参与物联网工程的研究的，专业的相关性还是很大的。物联网在近几年兴起，其确切的定性还没有，形式概念来说就是万物联网，说白了就是物品的智能化涵盖了太多的技术领域了，人工智能、控制理论、通信原理、大数据分析……

勾勒物联网与大数据的数据中心路线图
从数据中心的角度看，物联网和大数据项目几乎总是强调网络和存储基础设施。规划人员在组织内开始实施这种大规模数据密集的项目之前，需要仔细地评估基础设施的需求。
传统的商业智能项目建立在不同于大数据项目的需求和理解的基础上。典型商业智能从清晰的想法开始尝试，必须经得起推敲，什么数据可用或必须收集来回答这些问题，需要上报何种结果，组织内谁需要这些结果。此类项目几十年来一直是企业级IT的基础。物联网(IoT)和大数据聚焦在不同的侧重点。他们会提问：如何提出正确的问题;问题是哪些，如何解决以更好地为客户服务，必须提供什么样的产品才能留住现有的客户，同时如何劝说新客户从公司购买产品和服务这通常能够说明，物联网和大数据项目各自需要不同的专业知识，不同级别的经验和不同种类的工具。因此，运营这样的项目对于IT团队会更加困难。在物联网和大数据领域迈出坚实的第一步当IT领域强大的新技术或新的方法获得了一定的动力，有人可能就会有采取一种急于求成的方法——有时候很少有人能理解怎样才能获得一次成功的初次实践。物联网和大数据显然属于这一类。这一认识可能诱导组织在一个非常令人失望或用处不大的数据上投入巨资。失败可能来自选择了不恰当的工具，没能正确配置支持系统的工具，缺乏必要的专业知识，或与错误的合作伙伴共事。一旦失败，许多决策者便将责任归咎于方法或技术。对于大数据的潜力，已经是毫无争议的议题，报告也同样鼓吹物联网，指出它将连接从我们的手机、我们的汽车到我们的家用电器等一切的一切。硬件、软件和专业服务的供应商已经加入进来，大家都想在由物联网这些技术方法将产生的潜在收益中分得一块大蛋糕。几乎所有的供应商，包括系统、存储、网络、 *** 作系统、数据管理工具和开发工具等领域的厂商都已经提出了与大数据有关的产品和服务集。这些同质化的厂商也开始提供从智能设备中进行数据转换和收集数据的方法。集成物联网与大数据在开始物联网和大数据项目之前，明智的领导者会慢下来，并评估什么是企业真正需要的东西。评估IT团队的能力和专长。现实地考虑什么事情可能会出错，从中可以汲取到哪些信息。组织通常设计大数据项目以确定哪些问题要问，而不是跟踪具体的，先前已知的需求。这意味着决策者和开发人员必须首先要确定的是，基于 *** 作的、机械的以及其他类型已经被收集的数据应该提出何种问题，因为很可能没有人会花时间来分析数据。物联网项目很可能成为大数据实施所需的数据来源。物联网和大数据两者都通常依赖的NoSQL数据库，反过来，依靠系统执行数据管理软件集群，网络容量的广泛使用和共享内存或复杂的数据缓存技术，将加快现有存储介质的应用。物联网项目很可能对数据中心网络和存储产生巨大的影响。大多数组织都拥有丰富的原始数据，数据来自于 *** 作系统、数据库管理产品、应用框架、应用程序和服务设备的销售点或点的自动收集信息。组织可以使用数据来获得更加清晰的，整体感知程序、产品和培训的优势和劣势。将物联网混合加入到大数据中，为公司提供进一步了解其客户提供帮助。分析这一巨大的和不断增长的数据，可以往往为企业提供线索，以更好地把握客户的需求。企业也可以了解到它哪些问题所对应的信息没有被正确地收集，并寻求自己的独特的问题解决方法。拒绝那种瞄准-射击-命中的速成方法，这点在物联网项目中尤其重要。很少有组织有这足够的胆量推迟项目，因为这会刺激或冒犯某个客户。IT团队必须明确地了解自己的目的，团队所使用的工具，选择的供应商将是这一尝试的重要部分。只有这样一个团队才能捕捉和驯服大数据“野兽”或促成将物联网有效的实践。这就需要一个组织来正确配置和提供其基础设施，该过程涉及部署必要的处理能力、内存、存储和网络容量，还有适当的软件开发，持续的运营、监控，还有管理和安全。上述这些元素中的每一个必须精心地选择和配置。然而，该过程并非一定会成为越做越好的案例。与物联网或其他客户面临的项目，这将是明智的考虑客户将如何反应，在网上与业务的所有时间。性能，隐私和功能功能都非常重要。物联网和大数据开发工具每一套大数据的方法都有它自己的一系列开发及部署工具。同样的道理也适用于物联网平台。要建立最有效的平台，公司的开发人员必须理解这些工具，知道如何使用它们，并清楚如何建立一套最优的系统。在大数据项目上工作的人可能会选择使用与物联网开发团队所不同的工具。然而，两个团队之间必须保持彼此沟通。物联网团队需要收集适当数据来支持大数据的实施，对于刚刚接触这些类型的新技术的企业，选择较小的项目起步是很明智的，之后伴随着团队开发的经验和专业知识的提升，再涉足大型项目。组织必须按照所评估的那样对待大数据项目，这需要IT管理团队的卓有远见的运营活动。选择适合于企业管理框架的监控和管理工具非常重要，它们可以提供易于理解和有用的数据。物联网项目，由于它直接面对客户，需要轻量、监测响应和管理。如果这些工具太重，顾客会抱怨贵公司对昂贵的数据计划的消耗太大。在信息收集和功能提供中间找到适当的平衡，整体性能和数据的来回发送容量会是棘手的问题。许多组织在大数据中找到真正的前景。物联网的最佳实践仍在不断涌现，所以标准咱不能广泛应用。然而，在这两种情况下，结合技术专长正确地选择和配置组件是一个成功的项目的关键要素。适当的配置选择，选择系统驱动，支持的 *** 作系统以及系统、网络和存储配置部署。然而，通常最重要的因素是，在项目上找好合适的心态。在大数据的案例中，目标应该是了解提出何种问题才是正确的，而不是把项目看作是另外一个商业智能的倡议。在物联网的案例中，该项目必须能够提供有用的服务，以换取客户对收集数据的授权，以满足基于大数据的销售活动，支持和商业智能系统。

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