什么是工业物联网 (IIoT)？

工业物联网是指使用物联网技术，在工业应用中连接机器、设备和传感器。

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工业物联网概览

五十年前，当我们想到未来派的工业技术时，我们设想了敏捷、人性化的机器人。虽然机器人已经取得了进步，但真正的突破是连通性。工业物联网 (IIoT) 实时连接机器、人员和系统，使其能够共享数据并与中央业务平台集成。

工业物联网创建了一个基于 AI 的“系统”，用于整理、管理和分析从一端到另一端的数据。在此系统中，机器、人员和其他系统可以实时协作，从而推动更具韧性的运营和可持续的业务增长。

工业物联网的定义

工业物联网代表工业物联网，顾名思义，它指的是使用物联网技术在工业应用中连接机器、设备和传感器。当由具有人工智能和机器学习功能的现代 ERP 运行时，可以分析和利用工业物联网设备生成的数据，以提高效率、生产力、可见性等。工业物联网网络通常支持机器对机器 (M2M) 通信，并在中央系统和所有 IIoT 集成设备之间定期传输数据。工业物联网技术也是工业 4.0 技术的基本组成部分。

工业物联网与物联网

这些技术之间的区别在于它们的工作方式，更多在于它们的使用方式。世界上大部分的物联网解决方案往往将个人作为其最终用户，并且最常被纳入智能手表、语音控制的数字助理或智能设备和电视等。

工业物联网是物联网的子集，虽然它由相同的基本技术驱动，但它更注重整个互联组织生态系统的自动化和效率，而不是孤立的用户。在工业物联网网络中，收集和治理数据只是更复杂流程的第一步。为了为企业带来最大收益，必须将人工智能和机器学习应用于该数据，以提供准确的洞察并优化工作流和自动化任务。人类用户还必须能够尽可能地与这些设备进行无缝交互，从而创建能够增强人类和技术能力的网络物理网络。

工作原理：工业物联网技术

要使工业物联网网络有效，它必须执行以下两项基本工作：将设备和资产相互连接以及一个中央系统；并使收集并传输的数据能够存储、管理、分析和良好使用。

为此，工业物联网网络依赖于以下技术：

连接性（和 5G）：工业物联网网络需要具备发送和接收机器和设备生成的大量数据的能力。这传统上既被启用，也受到 Wi-Fi 连接能力的限制。但蜂窝网络的 5G 等进步正在改变这种演算，增加管理较大数据集的带宽，同时减少延迟和功耗。这些特征可以支持更多能够更快地发送和接收信号的设备，以实现更高效的数据处理和更长的电池寿命。
工业物联网传感器：如今，传感器通常内置在新的工业设备和机械中。但模拟机械和制造设备也可以安装物联网网关设备，如相机和仪表。这允许工业物联网资产检测其环境中的条件，包括其他对象、气压或湿度的接近度，以及电机速度、液位和其他机械条件。然后，可以在本地处理所有这些信息，以通知实时操作或通过云传输到中央系统（例如 ERP）以进行高级分析。
云计算能力和边缘计算：云计算和边缘计算技术都极大地提高了工业物联网的灵活性和可用性。通过云，工业物联网网络可以按需利用高度的处理能力和存储容量。这意味着网络内的设备可以收集和传输更大更复杂的数据集。边缘计算只是指采用能够处理和分析数据，并将其引入企业预置的系统 - 实际上更接近工业物联网网络。这有助于减少延迟和延迟，并允许实时处理时间敏感的工业物联网数据。对于更深入、不太紧急的分析，可以定期将工业物联网数据发送到中央基于 AI 的系统。
人工智能和机器学习：人工智能和机器学习技术支持企业利用高级分析和预测分析技术处理工业物联网数据。现代数据库和机器学习算法还可以帮助企业管理和理解各种数据集、非结构化数据和复杂数据。借助这些工具，工业物联网数据能够与其他类型的数据洞察（如客户反馈、天气报告、营销分析等）进行近乎无限的组合分析。随着系统不断学习，随着数据集变得越来越精确，公司可以开始收集日益复杂和复杂的洞察和学习，帮助他们提高竞争力，节省资金，并满足客户需求。
网络物理系统的安全 ：与工业物联网网络相同的互联性也使他们面临风险。虽然大多数公司围绕其中央系统和数据库具有严格的安全和访问协议，但其物联网设备有时相对不受保护。从本质上讲，它们可以充当地下室窗口，通过传统入口点完全访问其他相当安全的系统。幸运的是，安全协议和技术在很大程度上跟上工业物联网的进步。但是，通常落后于跨业务安全协议，这些协议向每个员工和操作员明确传达和加强。如果安全战略尚未实施，就必须成为现代企业的重中之重。

工业物联网和网络物理系统的六大优势

作为整个数字化转型流程的一部分，工业物联网网络为提高韧性和竞争力提供了强大的工具。

提高业务敏捷性：当工业物联网设备实时共享数据时，它们有助于建立智能网络，持续收集、分析和学习数据。这样，企业就能快速、果断地响应机遇和风险。这些设备不仅发送数据，还可以接收基于数据分析的说明，以调整和优化其自动化工作流。
更健康的机器：物联网网络中的设备和机器不断传输操作日志和性能数据。人工智能和机器学习算法利用这些传感器数据获得对预测和其他维护需求的宝贵洞察，从而大幅节省成本。
提高效率：遗憾的是，“如果不破裂”，企业往往会优先关注其运营需求。这种态度会导致历史流程效率低下。通过将高级分析应用于工业物联网数据，企业能够持续提供相关建议和策略，帮助他们更新流程，简化工作流，并提高效率和生产力。
更智能的库存管理：如今，客户希望第二天交货，并且不断增加多样化和定制化。这意味着一个由更小、更分布式仓库组成的更大网络，以及包含更多单个项目的更广泛库存。工业物联网设备可以帮助整合所有分散在地理位置的仓库、库存和交付网络，为供应链经理（和客户）提供实时的库存情况。对于某些产品，设备（如添加型 (3D) 打印机）可以减少对远程制造商的依赖，使企业能够保留虚拟库存，并根据需要现场制造所需的产品。
更安全的工人：在任何工业环境中，总是存在伤害或紧张的危险。如今，许多企业都在使用物联网工作场所的安全设备来降低这种风险。这些可能会通过可穿戴传感器或虚拟现实耳机来发出警告，以帮助员工将自己的感官体验与智能设备和机器的精确度相结合。在制造环境中，工业物联网设备还可以安装传感器，以监控与人类对应方的物理交互性，帮助保护他们免受意外风险或重复压力，甚至随着时间的推移为新的更安全的工作流提供信息。
改善客户服务：工业物联网网络不仅能够连接企业内的设备和机器，还能集成客户体验和投入。这种集成可以带来更无缝的购物体验、更透明和个性化的物流，并能够将客户的反馈和偏好纳入新产品的制造和开发中。与客户开展实时、有意义的互动，打造更具竞争力和韧性的业务模式。

工业物联网应用和示例

工业物联网技术能够实时监控并报告当地的情况，在现代行业拥有广泛的应用，尤其是与基于人工智能的分析、自动化流程以及一流的 ERP 集成时。

智能制造：企业从客户反馈、媒体趋势和全球市场收集数据。基于 AI 的系统可以合并此数据和其他相关数据，为产品开发和质量控制提供信息。基于此类洞察，可以自动化机器和机器人设备的工业物联网网络，以优化智能工厂的产品制造。
韧性供应链：借助工业物联网网络，供应链经理能够了解产品的位置、拥有的产品以及库存数量。工业物联网设备和机器也可以进行实时编程，以适应实时事件和中断，为企业提供内置的应急计划和具有竞争力的韧性优势。
智能物流：为了满足日益增长的速度和产量需求，物流提供商必须扩大其商用车车队，利用按需小型车辆（包括自行车和滑板车）建立最后一公里送货合作伙伴网络。通过将此类车辆网络与工业物联网和跟踪设备或应用相结合，供应链经理可以集中查看车队中的每辆汽车，无论是货船还是电动自行车。物联网传感器提供的实时数据还有助于整合负载、最大限度地减少浪费并加快交付速度。
医疗保健：从患者的角度来看，物联网监控器和可穿戴设备可以帮助他们更好地掌控自己的护理，同时与医疗服务提供商建立联系。对于医疗从业者，这些设备提供的数据可以更全面地了解病患的健康状况。结果是对诊断、治疗和总体健康采取更加明智和彻底的方法。在更多的实践应用中，外科工业物联网设备正在稳步改进，远程手术和高级诊断设备将允许欠发达或孤立地区的医疗专业人员与世界上一些最好的医生和护士实时分享感官输入和合作伙伴。
农业：对于依赖天气和自然力量的企业，任何有助于降低风险和脆弱性的工具都是值得欢迎的补充。现代农业部门正在将物联网解决方案用于一切事务，从根据需要分配水和其他资源的精密耕作，到通过监控温度、湿度和其他因素的传感器促进垂直农场的航空器学，从而为植物创造理想的室内生长环境。
智能建筑管理：配备智能设备和传感器的建筑物为设施经理提供前所未有的运营可视性，帮助他们节省资金，延长基础设施健康状况，并提高能源效率。例如，工业物联网传感器收集有关 HVAC 系统的精细实时数据，这些数据可用于根据需要调整不同区域的供暖。传感器还可以用于尽早发现泄漏，以防止洪灾或检测旧建筑中的振动、裂缝阵型、湿度暴露和其他结构完整性问题。
可持续的公用事业和能源管理：从监控使用模式到预测需求，以及优化能源消耗，工业物联网技术在能源和公用事业领域拥有多种用途。在分布式微电网中，它允许具有太阳能电池板或其他替代能源的能源消费者成为“产消者” - 了解他们使用的电力量，以及它们可以销售回电网或按照最适合的方式重新分配。