什么是工业物联网?

工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things)是物联网(IoT)中最大的和最重要的组成部分，虽然从支出的角度来看现在消费者应用是物联网(IoT)最大的应用领域，而工业物联网(IIoT)的应用主要是从 2018 年开始的，尽管如此，工业物联网(IIoT)在整个物联网(IoT)的应用图景中仍然在变得更加重要和先进。
IIoT 之所以重要，是因为它有助于企业更快更好地做出决策，它带来的变化也与许多企业正在进行的数字转型项目密切相关。
通过实时提供极其详细的数据，IIoT 可以帮助公司更好地了解其业务流程，并通过分析来自传感器的数据，使其业务流程更加高效，甚至开辟新的收入来源。IIoT 还可以让他们深入了解更广泛的供应链，这将使企业能够充分协调并进一步提高效率。
IIoT 不应该与消费者物联网混淆，尽管两者之间有相似的部分。消费者的物联网设备可以连接从智能手表到智能音箱，以及灯泡、门锁和其他智能家居设备，甚至鞋子或衣服。
诚然，消费物联网的核心理念与 IIoT 基本相同:使用传感器和自动化来提高效率。但是，消费物联网并不是一个工业过程，而是让日常生活变得更简单更有趣。

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。

工业是物联网应用的重要领域。具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节，可大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，将传统工业提升到智能工业的新阶段。物联网在工业领域的主要应用环保监测及能源管理、工业安全生产管理、制造业供应链管理、生产过程工艺优化、中国计算机报制图等等方面。物联网在工业应用领域的应用，构成了“工业物联网”，它是广域的物联网的具体化的实例，也是最容易被世人接受的物联网。工业物联网的核心理念是交叉学科的组合，涉及到信息安全、网络通信、自动化，是跨学科的，其特征为：嵌入式、互通和实时性、经济性和便利性。
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。

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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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