螺旋模型
它是一个综合了多种模型的特点形成的一种模型。
螺旋模型是瀑布模型与演化模型相结合，并加入两者所忽略的风险分析所建立的一种软件开发模型。螺旋模型是一种演化软件过程模型，它将原型实现的迭代特征与线性顺序模型中控制的和系统化的方面结合起来，使软件的增量版本的快速开发成为可能。在螺旋模型中，软件开发是一系列的增量发布。
螺旋模型沿着螺线进行若干次迭代，每次迭代都包括制定计划、风险分析、实施工程和客户评估四个方面的工作。螺旋模型强调风险分析，使得开发人员和用户对每个演化层出现的风险有所了解，继而做出应有的反应。因此，特别适用于庞大、复杂并具有高风险的系统。
与瀑布模型相比，螺旋模型支持用户需求的动态变化，为用户参与软件开发的所有关键决策提供了方便，有助于提高软件的适应能力，并且为项目管理人员及时调整管理决策提供了便利，从而降低了软件开发的风险。在使用螺旋模型进行软件开发时，需要开发人员具有相当丰富的风险评估经验和专门知识。另外，过多的迭代次数会增加开发成本，延迟提交时间。
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。 工业物联网是一个快速发展的行业，占全球物联网支出的最大份额。据IDC和SAP称，2019年，全球60％的制造商使用连网设备产生的数据来分析流程并确定决策。他们不仅可以监控制造过程中的复杂流程，还可以实现这些流程的自动化，为管理者提供了更详尽的细节。
工业物联网平台的基本功能：
具备：监控大屏、设备地图、系统统计、设备监控、实时数据及曲线、Web组态、故障报警管理、数据报表、远程控制、视频监控、角色管理、人员管理、设备管理、空间管理。
1 数据远程监控： 可以通过网页或者手机APP实现设备数据监控，第一时间了解设备运行状态、修改参数等；
2 设备报警推送： 可以通过短信报警、微信报警、APP报警推送等方式，推送设备故障状信息态，及时掌握设备运行状态；
3 云组态： 通过电脑web网页、手机网页和手机APP直接查看设备的组态画面或数据列表；
4 视频监控： 集成视频监控功能，实现数据和视频的同步显示，实时监控工业现场画面；
5 数据采集存储与分析： 通过对底层设备采集的数据进行合理分类并进行数据存储的优化，实现海量数据的快速检索，同时提供面向企业经营的决策分析，为设备的有效利用提供支撑。
6 用户项目权限管理： 管理者可根据实际应用创建账号，前台可查看的设备组态，后台可对所有的设备、数据、用户进行管理。
工业物联网平台将提供不同的功能组合，包括工业物联网端点管理与连接性，物联网数据的捕获、摄取与处理，数据的可视化与分析，以及将物联网数据整合到业务流程和工作流程中。工业物联网是工业领域的物联网技术。
工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。
扩展资料：
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。
1、整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
2、可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
3、智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:
物联网工程师需要学习一下几个方面:
1、物联网产业与技术导论：全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
2、C语言程序设计：物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。
3、单片机原理及应用：物联网的底层单片机及其相关应用技术，包括控制、多媒体等。
4、Java程序设计：物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java培训技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT,Flash,HTML5等技术使用。
5、物联网工程概论：全面了解物联网基本知识、技术体系以及相关理论，对物联网的关键技术，如EPC和RFID技术、传感器技术、无线传感器网络技术、M2M技术等。同时应对与物联网密切相关的云计算、智能技术、安全技术也进行论述。
6、无线传感网络概论：学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee,蓝牙，WiFi，GPRS,CDMA，3G,4G,5G等等。
7、TCP/IP网络与协议：TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能。
8、嵌入式系统技术：嵌入式系统是物联网感知层和通讯层重要技术。
9、传感器技术概论：物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解。
10、RFID技术概论：RFID作为物联网主要技术之一，需要了解。
11、工业信息化及现场总线技术：工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解。
物联网软件、标准、与中间件技术：物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解。
智能制造可以利用工业物联网的技术，实现生产过程中的自动化控制和优化，其主要技术和应用包括：
传感器技术：利用传感器获取生产过程中的各种数据，包括温度、湿度、压力、电流、电压等信息，将其转换为数字信号进行处理和传输。
数据采集和处理：将传感器获取到的数据进行采集和处理，通过物联网技术将数据传输到云端或本地服务器进行存储和分析。
数据分析和挖掘：通过数据分析和挖掘技术，对生产过程中的数据进行深入分析和挖掘，提取有用信息并进行优化决策，实现生产效率和质量的提升。
自动化控制：通过控制器、执行器等设备，实现生产设备的自动化控制，包括开关机、调整参数、控制速度等 *** 作。
信息可视化：通过大屏幕、手机、平板等设备，将生产过程中的数据和信息进行可视化展示，实现对生产过程的实时监控和控制。
通过工业物联网的技术应用，智能制造可以实现生产过程的数字化、自动化、智能化和可视化，提高生产效率和质量，减少资源浪费和环境污染，为企业提供更多的商业价值和竞争力。
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