简述一下物联网以其应用

简述一下物联网以其应用,第1张

物联网的三种应用模式:
对象的智能标签。通过二维码,RFID等技术标识特定的对象,用于区分对象个体,例如在生活中我们使用的各种智能卡,条码标签的基本用途就是用来获得对象的识别信息;此外通过智能标签还可以用于获得对象物品所包含的扩展信息,例如智能卡上的金额余额,二维码中所包含的网址和名称等。
环境监控和对象跟踪。利用多种类型的传感器和分布广泛的传感器网络,可以实现对某个对象的实时状态的获取和特定对象行为的监控,如使用分布在市区的各个噪音探头监测噪声污染,通过二氧化碳传感器监控大气中二氧化碳的浓度,通过GPS标签跟踪车辆位置,通过交通路口的摄像头捕捉实时交通流程等。
对象的智能控制。物联网基于云计算平台和智能网络,可以依据传感器网络用获取的数据进行决策,改变对象的行为进行控制和反馈。例如根据光线的强弱调整路灯的亮度,根据车辆的流量自动调整红绿灯间隔等。
也查了一下关于物联网应用模式选择题的信息,因为没看到你说的内容。
以下哪个不是物联网的应用模式(C)
A政府客户的数据采集和动态监测类应用
B行业或企业客户的数据采集和动态监测类应用
C行业或企业客户的购买数据分析类应用
D个人用户的智能控制类应用

1、物联网就是“物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层,产生了海量的数据,将会极大地促进大数据的发展。同样,大数据应用也发挥了物联网的价值,反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业,发觉能够通过物联网大数据获得价值,就会愿意投资建设物联网。
2、其实这个问题也可以进一步延伸为“大数据和5G之间的关系”。5G的到来,通过提升连接速率,提升了“人联网”的感知,也促进了人类主动创造数据。另一方面,它更多是为“物联网”服务的。包括低延时、海量终端连接等,都是物联网场景的需求。
3、5G刺激物联网的发展,而物联网刺激大数据的发展。所有通信基础设施的强大,都是为大数据崛起铺平道路。
4、据调查,63%的公司从对大数据投资中获得了可衡量的效果。如果再加上传感器、追踪器等物联网能力的加持,数据驱动型企业有潜力实现更广泛的市场研究、更好的流程可见性、更高的运营效率。然而,大数据咨询专家认为,某些行业或许本身就更适合从大数据和物联网的结合中受益。

的确现在我国物联网的发展存在泡沫成分,但是我们也应该看到可喜的一面,物联网在电力、交通运输、安防、物流、环境监测等领域都有成功应用的案例。物联网在这些领域的应用,对提高工作效率、降低成本以及提高企业信息化水平都产生了积极效果。但就目前国内在建或拟建的物联网项目来说95%以上是以政府推动或示范项目为主,企业自发需求产生的项目还是非常少。这也是物联网产业发展的必经阶段,因为前期的不确定因素众多,产业发展模式模糊,行业应用客户的安全性,隐私性得不到保障,因此通过政府示范项目可以逐步摸索发展物联网应用的有效模式。但是,仅仅依靠政府推动是远远不够的,任何一个产业的发展壮大必须要有巨大的市场自发需求作为基础。对于物联网产业来讲最大原动力来自应用市场的需求,因此如何尽快培养我国物联网应用市场需求,由政府推动变成企业自发需求,是物联网市场发展壮大最终迈向万亿市场规模的关键,中国产业竞争情报网物联网研究中心胡磊认为应从以下几个方面推动物联网应用市场自发需求的发展:第一,政府推动项目应该选择具有发展前景,信息化程度相对较高适合大规模推广物联网的行业进行示范。第二,产业链各环节企业,特别是系统集成商和终端企业应该重点深度研究某个行业的特点,重点攻关某项应用模式,切实为企业带来实实在在的效益,总结成功经验,然后在此领域推广应用,最后逐步推广到其他行业。第三,国家应制定相应的扶持政策,对企业应用物联网给予一定的优惠,并从技术服务、人员培训以及后续的效果跟踪建立成熟的配套体系。是企业尝到应用物联网的甜头,只有这样市场需求才会长久,市场才能不断扩大。第四,随着传感、监测等技术的逐步成熟和市场应用规模不断扩大,物联网终端以及解决方案实施的价格也应该相应的降低。只有二者形成良性循环才有利于市场的大规模推广和应用。最后,物联网产业要从它的行业应用模式方面去突破其技术难点,需要产业以赢利为目的开发物联网应用系统,这才是继续推动物联网产业持续发展的模式。

目前,很多公司正在积极布局智能制造和工业物联网发展战略。问题是,这些企业是会共同推进两个战略的发展还是分开推进呢?我相信他们会共同推进,但我也可以理解那些把他们看作是分开的人。
在我们讨论这个话题之前,先让我先定义一下术语,因为有很多关于这个的争论。
智能制造:在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息,资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。(根据MESA International ,MES国际联合会定义)
IIoT:在工业(如组件、产品、产品运输和设备)中使用的物理对象(“物”)中嵌入电子、软件、传感器组成的网络,这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。(根据维基百科“IoT”修改)
现在回到我们的核心问题:两个战略是要共同推进还是分开推进呢?很明显,目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景:
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信,IIoT提高了整个工厂的效率,使其更加智能化,"我同意。我相信,IIoT是智能制造的一项有利技术,它的进步将推动智能制造的发展。同样,随着智能制造超越概念,进入公司正在执行的项目,制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外:并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中,超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT(参见上图)。我明白这个观点,因为智能制造有很多途径。实际上,IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比,IIoT确实发展可能会更快,因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量,并帮助推动特定行业的智能制造行动,但是IIoT项目可以取得很大的进展,并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛,那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外,生产仍将涉及人员,以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案,IIoT没有也不可能是商业案例,这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么?
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点:智能制造是这场革命的基础,而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多,我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢?首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂,还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样,技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作,以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术,但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信,以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程;其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是,当新技术和新方法将它们整合在一起时,就会扰乱市场,并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如,基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据,我们能提供什么样的新见解和服务?
这就是为什么我认为,要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略,以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程,并向客户交付新的服务级别。

开发之间的重要问题

这些问题对物联网应用开发人员很重要。哪一种才是最好的方法,来构建一个“物联网应用”,它可以做很多事情,从远程控制家庭应用到对引擎改动机制造商发送通知,而这一需要维护服务的引擎有个能在世界任何一个地方?开发人员要具备怎样的技能?要从哪里先开始?

物联网应用开发的始占在于它本身。这些边缘设备通常没有屏幕(尽管并非总是如此)、处理器功耗低,搭载的是某种嵌入式 *** 作系统,使用一个或多个通信协议进行交流(通常是无线)。这些东西可能直接与网络、相邻事物和网络网关相连,一般外形就是一个盒子带一些闪闪发光的灯。

系统的下一层即集成层是软件和基础设施,运行在企业数据中心或云中,来从各种事物中接收和管理数据流。运行在集成层的软件通常也负责管理这些事物,必要时更新固件。

接下来就分析层,用于管理并处理数据。最后,还有一个终端用户层,这一层上应用程序用于用户之间交流。这些可能是企业应用、可能是网络应用,也可能是移动应用。

如果你正在想办法构建物联网应用,最后两层将会是你接触最多的。作为开发人员,你可能没有工具处理这些边缘设备或网关,或者没有适应集成层的能力。

这也就是为什么说构建应用程序要从已经就绪的“物联网平台”开始是有道理的了。这些平台通常包含集成层,这一层承载着以时间为序列输入的数据,以及分析层、自动精简配置,激活和管理功能,实时消息总线和建立其上的平台和应用之间的通信API。

现在市场上有许多公司都在提供这类平台。这有Xively、Mnubo、BugLabs和ThingWorx,他们都有能力与不同的制造商产生的大量“事物”进行沟通。

还有些比较有名的公司,如微软的智能系统服务,和企业软件厂商如SAP的物联网解决方案,这些厂商都在他们的产品中增加了物联网功能。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/13516384.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-08-23
下一篇 2023-08-23

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存