工業物聯網如何在化工企業發展

① 物聯網發展的應用領域目前有哪些

物聯網主要技術。在物聯網應用中有三項關鍵技術為物聯網開辟出極為廣闊的應用前景：

1、感測器技術：這也是計算機應用中的關鍵技術。大家都知道，到目前為止絕大部分計算機處理的都是數字信號。自從有計算機以來就需要感測器把模擬信號轉換成數字信號計算機才能處理。

2、RFID標簽：也是一種感測器技術，RFID技術是融合了無線射頻技術和嵌入式技術為一體的綜合技術，RFID在自動識別、物品物流管理有著廣闊的應用前景，這也是為什麼「物流」這個詞總是與「物聯網」同時出現。

3、嵌入式系統技術：是綜合了計算機軟硬體、感測器技術、集成電路技術、電子應用技術為一體的復雜技術。經過幾十年的演變，以嵌入式系統為特徵的智能終端產品隨處可見;小到人們身邊的MP3,大到航天航空的衛星系統。嵌入式系統正在改變著人們的生活，推動著工業生產以及國防工業的發展。如果把物聯網用人體做一個簡單比喻，感測器相當於人的眼睛、鼻子、皮膚等感官，網路就是神經系統用來傳遞信息，嵌入式系統則是人的大腦，在接收到信息後要進行分類處理。這個例子很形象的描述了感測器、嵌入式系統在物聯網中的位置與作用。

物聯網應用領域。物聯網用途廣泛，遍及智能交通、環境保護、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工業監測、環境監測、路燈照明管控、景觀照明管控、樓宇照明管控、廣場照明管控、老人護理、個人健康、花卉栽培、水系監測、食品溯源、敵情偵查和情報搜集等多個領域。

② 企業如何推進智能製造和工業物聯網（IIoT）戰略

目前，很多公司正在積極布局智能製造和工業物聯網發展戰略。問題是，這些企業是會共同推進兩個戰略的發展還是分開推進呢？我相信他們會共同推進，但我也可以理解那些把他們看作是分開的人。

在我們討論這個話題之前，先讓我先定義一下術語，因為有很多關於這個的爭論。
智能製造：在工廠和整個價值鏈內實現業務、物理和數字流程的智能化、實時協調和優化。基於所有可用的信息，資源和流程將實現自動化、集成化、被監控和持續評估。（根據MESA International ，MES國際聯合會定義）
IIoT：在工業（如組件、產品、產品運輸和設備）中使用的物理對象（「物」）中嵌入電子、軟體、感測器組成的網路，這個網路能夠使物理對象通過互聯網協議(IP)收集數據並與控制系統、業務流程和分析交換數據。（根據維基網路「IoT」修改）
現在回到我們的核心問題：兩個戰略是要共同推進還是分開推進呢？很明顯，目前還沒有定論。下面是這些觀點的一些背景：

工業互聯網協會(IIC)說:"通過自動化工業設備和系統之間的通信，IIoT提高了整個工廠的效率，使其更加智能化，"我同意。我相信，IIoT是智能製造的一項有利技術，它的進步將推動智能製造的發展。同樣，隨著智能製造超越概念，進入公司正在執行的項目，製造商和他們的解決方案提供者將改進支持這些項目的IIoT技術。這兩個很可能會被共同推進。

另外：並不是每個人都同意。在最近的MESA調查中，超過三分之一的製造商報告說他們不相信智能製造包括IIoT（參見上圖）。我明白這個觀點，因為智能製造有很多途徑。實際上，IIoT可以在一些可能定義智能製造的正常邊界之外使用。
與智能製造相比，IIoT確實發展可能會更快，因為解決整個價值鏈上的項目是一個超出公司內部的挑戰。像通用動力公司、通用磨坊和通用汽車這樣的大公司可以展示他們的力量，並幫助推動特定行業的智能製造行動，但是IIoT項目可以取得很大的進展，並在公司的內部提供許多好處。如果消費者市場上的物聯網計劃提高了工廠內部的期望門檻，那麼實現類似的互聯互通、數據訪問、控制和分析能力也會有壓力。
此外，生產仍將涉及人員，以及未配備IIoT的設備和產品。對於一些智能製造方案，IIoT沒有也不可能是商業案例，這些情景可能關注人員和價值鏈流程。
推動第四次工業革命的是什麼？
有些人會認為智能製造或IIoT可能導致第四次工業革命。我也有一個觀點：智能製造是這場革命的基礎，而IIoT不是。即使IIoT的發展比智能製造快得多，我也不認為它足以讓生產企業進入下一個生產力階段。
那麼IIoT缺少了什麼來推動第四次工業革命呢？首先是企業環境。智能製造不僅整合了工廠或智能連接工廠，還包括智能連接的供應鏈和貫穿產品生命周期的數字線程。與其他工業革命一樣，技術的轉變--比如IIoT--必須與新的流程和人們工作的方式協同工作，以達到我們在第四次工業革命中所追求的生產力水平的提高。
IIoT是一項基礎技術，但它只做它所做的事情--在"事物"之間創建通信，以便更容易地獲取數據和分析。第四次工業革命需要許多其他技術和工藝。其中一些將針對一件設備或生產過程；其他人將在工廠、企業或價值網路上工作。
真正讓商界人士興奮的是，當新技術和新方法將它們整合在一起時，就會擾亂市場，並讓公司提供新的服務和與新產品所能產生的數字數據綁定的新價值。例如，基於IoT的智能產品可以向工程師和生產者提供關於產品如何在該領域執行的反饋。基於這些數據，我們能提供什麼樣的新見解和服務？
這就是為什麼我認為，要實現第四次工業革命需要更多的時間。它將把IoT和IIoT引入智能製造策略，以創建新的方法來協調和優化整個價值鏈中的流程，並向客戶交付新的服務級別。

③ 有關工業物聯網的論文

下一代工業革命逐步逼近，我們將如何應用融會貫通新的功能？工業4.0將由自動化進步支持，工業物聯網和基於電腦的控制器轉型就是明顯的例子。

工業4.0比前面3次工業革命來勢更加迅猛，變革的速度更快，影響也更深遠更徹底。

IP通訊的智能設備已經逐步主導工業版圖。

工業物聯網概念性元素之一就是使設備與設備之間的通訊（M2M：Machine to Machine）成為可能。對很多工業用戶來講，M2M並不新奇。在過去的幾十年裡，煉油廠就可以使成千上萬個設備與控制系統溝通。M2M的新奇之處在於，設備變得更加智能，通過IP通訊，交換的信息也更加豐富。每個設備都有自己的IP地址，所以任何人在任何地方都可以通過互聯網與這個設備聯通。用戶對這個功能的影響力的理解才逐步開始。

為什麼數字化如此重要？

製造業的設備，無論是用於加工還是工廠自動化，在他們的測量能力、如何監控自身狀態與如何溝通的本質上都變得更加智能。傳統的啞巴式壓力感測器或近距離感測器 (proximity sensor)把壓力或距離讀數轉化為模擬信號，僅此而已。他們或許能代表M2M通訊，但是只是粗糙的原型。缺陷諸多的模擬通訊，正在被數字化迅速取代。其中的效果就好比智能手機取代原始的兩個罐頭盒加一根繩子構成的電話機。

精密的設備需要精密的控制器來發揮最大效用。一二十年前的一台PLC可以讀取I/O數據並按步驟操作。然而，今天的製造業的要求遠不止如此。今天的控制器必須能夠處理運行數字工廠所需的控制功能。新一代控制器的興起，結合了世界上最好的PLC的功能與電腦的多功能性。

設備和控制器的強大結合

新一代設備和控制器的結合幫助我們開設基於信息物理系統的數字化工廠。盡管電腦在上個世紀70年代就已經用於車間，但是電腦所能做的事情卻發生了天翻地覆的變化。早期的PLC並不比之前的繼電器好很多，但是PLC所能控制的事情隨著技術發展和人們的創新思維的發展也日新月異。

傳統的工業機器人只是被程序設定每天做單一重復的事情。但是隨著網路物理概念的發展，機器人和它的控制器被編程，可以根據當前狀況而獨立判斷下一步要做什麼反應。舉一個簡單的例子，傳送機可以輸送各種瓶子到封口機，這些瓶子的基本形狀相似，但是總共有5種顏色，每種顏色的瓶子需要對應該種顏色的封口。信息物理系統可以觀察瓶子，並指令機器人抓取對應顏色的封口擰緊瓶子。機器人能做的還可以更多。

該信息物理系統還可以判斷瓶子是否變形、是否貼了標簽以及注入液體水平是否正確。使用一組智能感測器的信息，同一台機器人可以抓取不合格的瓶子移出產線。該系統可以經過編程「思考」所有可能發生的狀況，並合理應對。

智能應用的智能控制器

有創造力的用戶在創造新的方法幫助製造系統在更加復雜的應用里實施更加復雜的功能。由於各種操作和現場設備繁多，新的基於電腦的控制器是信息物理系統的關鍵之處。一種控制器可能會同時用於壓力和流量感測器、機器視覺攝像機、條形碼閱讀器、馬達驅動、閥門驅動裝置、機器人以及其他各種設備。

以上提到的那些設備可能依賴從模擬電流環到工業乙太網的多種通訊協議。這種系統的速度依賴更快的協議轉換，因此每個設備可以兼容合作，支持生產。而且，所有那些設備可以發送診斷信息到中央控制處以供評估，比如發送信息到人類操作員或者維修部門，這些信息可能包括視覺攝像機上的LED燈要燒壞了，或者設備機櫃冷卻風扇被灰塵堵塞了等。這些預防性的維修能力預防生產時的故障或停機的可能性。

展望未來

所有這些元素——智能設備、基於電腦的控制器、信息物理系統和互聯網通訊——正在相互結合支持工業4.0和目前的數字製造革命。

產品設計者將在電腦上開發新產品，包括所有的零部件。設計平台將需要理解每個零件的特性、結構材料和製造過程。

一件產品可能涉及注塑塑料零件、機械金屬部件以及其他金屬粉末或添加處理。系統會「考慮」所有這些元素如何相關，以及如何聯系起來、每個元素是否結構完整，經過預設的處理是否可以被有效構建並組裝。

設計平台下一步將決定生產和最終組裝需要什麼，目前的生產設施是夠足夠完成生產的任務，某個零件是否需要調整，是否需要創造新的生產線等問題。設計的結構將會是非常清晰詳細的藍圖，解決產品如何生產包括降成本和提高生產率的問題。

一旦開始生產，所有開發服務程序的信息將完整呈現，在產品的整個生命周期里支持這個產品。產品和產品的製造流程都使用兼容軟體虛擬設計而成，生產設施也可以使用生產設備、控制器和軟體構建。

製造車間

如此設計的生產設施將達到前所未有的集成程度。每個設備（細化到每個感測器和驅動器）都將使用IP通訊，每個設備都有自己的IP地址。任何經過授權的人都可以在任何地方通過互聯網訪問設備，獲得診斷和生產相關的信息。

通過輸送到維修程序的診斷信息，生產將會達到高度穩定水平，意外狀況將成為過去時。製造系統將無縫集成，並受周全的網路安全戰略保護。多家分公司的企業在任何地方都可以共享信息。

實現以上描述的智能製造系統的技術很多已經被研發出來了。運行於工業電腦的產品設計軟體主導創造設計，同樣的平台可以啟動和控制製造設施。最後我們需要的元素就是可以通過工業乙太網通訊的工業感測器和驅動器。一大批工業感測器和驅動器已經設計出來，還有更多的正在設計當中。工業4.0所需的技術元素已經萬事俱備，現在製造商只需要具備想像力和創造力來運用它。
此時工業中的通訊系統就顯得尤為重要了，濟南有人物聯網（www.usr.cn）是專注於工業物聯網的一家資深公司。裡面的新型產品能有效的解決這方面的問題

④ 物聯網時代的八大工業大數據應用場景

物聯網時代的八大工業大數據應用場景

工業大數據是一個全新的概念，從字面上理解，工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的大數據。

隨著信息化與工業化的深度融合，信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業感測器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業企業中得到廣泛應用，尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術在工業領域的應用，工業企業也進入了互聯網工業的新的發展階段，工業企業所擁有的數據也日益豐富。工業企業中生產線處於高速運轉，由工業設備所產生、採集和處理的數據量遠大於企業中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。因此，工業大數據應用所面臨的問題和挑戰並不比互聯網行業的大數據應用少，某些情況下甚至更為復雜。

工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。本文將對工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。

1.加速產品創新

客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的「大數據電動車」。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對於司機很有用，但數據也傳回福特工程師那裡，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處於靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話。

這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息，而位於底特律的工程師匯總關於駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，並實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。

2.產品故障診斷與預測

這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。在馬航MH370失聯客機搜尋過程中，波音公司獲取的發動機運轉數據對於確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例，看看大數據應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上，發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變數組成了在航狀態，這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。以波音737為例，發動機在飛行中每30分鍾就能產生10TB數據。

這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據，而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。再看一個通用電氣(GE)的例子，位於美國亞特蘭大的GE能源監測和診斷(M&D)中心，收集全球50多個國家上千台GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統內的感測器振動和溫度信號的恆定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機製造商Vestas也通過對天氣數據及期渦輪儀表數據進行交叉分析，從而對風力渦輪機布局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平並延長了服務壽命。

3.工業物聯網生產線的大數據應用

現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標准工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，模擬並優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

4.工業供應鏈的分析和優化

當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據採集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家，為製造企業提供超過1萬種不同的產品，每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變數，如銷售數據、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數據，甚至天氣預報等來銷售自己的產品。

利用銷售數據、產品的感測器數據和出自供應商資料庫的數據，工業製造企業便可准確地預測全球不同區域的需求。由於可以跟蹤庫存和銷售價格，可以在價格下跌時買進，所以製造企業便可節約大量的成本。如果再利用產品中感測器所產生的數據，知道產品出了什麼故障，哪裡需要配件，他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存，優化供應鏈。

5.產品銷售預測與需求管理

通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發現，在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多，這樣我們可以加大對這些城市經銷商的促銷，吸引他們在開學季多訂貨，同時在開學季之前一兩個月開始產能規劃，以滿足促銷需求。對產品開發方面，通過消費人群的關注點進行產品功能、性能的調整，如幾年前大家喜歡用音樂手機，而現在大家更傾向於用手機上網、拍照分享等，手機的拍照功能提升就是一個趨勢，4G手機也占據更大的市場份額。通過大數據對一些市場細節的分析，可以找到更多的潛在銷售機會。

6.生產計劃與排程

製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼?而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。

7.產品質量管理與分析

傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量數據究竟是企業的包袱，還是企業的金礦呢?如果說是後者的話，那麼又該如何快速地撥雲見日，從「金礦」中准確地發現產品良率波動的關鍵原因呢?這是一個已經困擾半導體工程師們多年的技術難題。

某半導體科技公司生產的晶圓在經過測試環節後，每天都會產生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數據集。按照質量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術規格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數，對各項質量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣，哪怕有人能夠解決了計算量的問題，但也很難從這一百多個過程能力指數中看出它們之間的關聯性，更難對產品的總體質量性能有一個全面的認識與總結。然而，如果我們利用大數據質量管理分析平台，除了可以快速地得到一個長長的傳統單一指標的過程能力分析報表之外，更重要的是，還可以從同樣的大數據集中得到很多嶄新的分析結果。

8.工業污染與環保檢測

《穹頂之下》令人印象深刻的一點是通過可視化報表，柴靜團隊向觀眾傳遞霧霾問題的嚴峻性、霧霾的成因等等。

這給我們帶來的一個啟示，即大數據對環保具有巨大價值。《穹頂之下》圖表的原生數據哪裡來的呢?其實並非都是憑借高層關系獲取，不少數據都是公開可查，在中國政府網、各部委網站、中石油中石化官網、環保組織官網以及一些特殊機構，可查詢的公益環保數據越來越多，包括全國空氣、水文等數據，氣象數據，工廠分布及污染排放達標情況等數據等等。只不過這些數據太分散、太專業、缺少分析、沒有可視化，普通人看不懂。如果能夠看懂並保持關注，大數據將成為社會監督環保的重要手段。近日網路上線《全國污染監測地圖》就是一個很好的方式，結合開放的環保大數據，網路地圖加入了污染檢測圖層，任何人都可以通過它查看全國及自己所在區域省市，所有的在環保局監控之下的排放機構(包括各類火電廠、國控工業企業和污水處理廠等)的位置信息、機構名稱、排放污染源的種類，最近一次環保局公布的污染排放達標情況等。可查看距離自己最近的污染源，出現提醒，該監測點檢測項目，哪些超標，超標多少倍。這些信息可以實時分享到社交媒體平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情況及個人安全健康。

總結工業大數據應用的價值潛力巨大。但是，實現這些價值還有很多工作要做。一個是大數據意識建立的問題。過去，也有這些大數據，但由於沒有大數據的意識，數據分析手段也不足，很多實時數據被丟棄或束之高閣，大量數據的潛在價值被埋沒。還有一個重要問題是數據孤島的問題。很多工業企業的數據分布於企業中的各個孤島中，特別是在大型跨國公司內，要想在整個企業內提取這些數據相當困難。因此，工業大數據應用一個重要議題是集成應用。

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⑤ 發展物聯網會產生哪些經濟效益與社會效益

舉例工業領域，眾所周知中國在工業領域是一直落後於西方國家的，那麼我國傳統工業如何在未來「工業物聯網中」彎道超車呢？
智能製造目前來說還很遙遠，不僅涉及到人工智慧、機器人，而且需要各個領域（物流、製造、財務）共同實現智能才行，目前來看並不現實。
所以我們可以利用「物聯網」技術先實現數字化工廠！通過給每一個生產設備加裝智能盒子完成自動採集數據，所有車間能產生的數據都經過雲端大數據運算再在用戶手機端顯示。實現數字化，實現「互聯網+」，才能完成柔性生產！才能彎道超車！

⑥ 工業物聯網可以實現哪些功能

物聯網的基本特徵從通信對象和過程來看，物與物、人與物之間的信息交互是物聯網的核心。物聯網的基本特徵可概括為整體感知、可靠傳輸和智能處理。
整體感知即可以利用射頻識別、二維碼、智能感測器等感知設備感知獲取物體的各類信息。可靠傳輸是通過對互聯網、無線網路的融合，將物體的信息實時、准確地傳送，以便信息交流、分享。
智能處理即使用各種智能技術，對感知和傳送到的數據、信息進行分析處理，實現監測與控制的智能化。根據物聯網的以上特徵，結合信息科學的觀點，圍繞信息的流動過程，可以歸納出物聯網處理信息的功能:

⑦ 物聯網現狀和發展前景

在過去的幾年裡，物聯網蓬勃發展。根據行業研究，到2021年，全球將安裝350億台物聯網設備，到2025年將安裝754.4億台。本質上，作為一個技術驅動的互聯設備網路，物聯網有潛力更好地實現系統內的數據共享。它讓機器和設備進行交互的能力將會對各行各業行業產生積極影響。

從使用物聯網設備的數據密集型體驗到基本的健康和安全需求，幾乎沒有什麼趨勢能夠超越它，從而加劇了其重要性。

1.連網設備製造商將投資醫療保健

遠程醫療需求仍有望繼續增加。據行業專家稱，由於便利和更實惠的價格，消費者對數字醫療設備的興趣越來越大，到2026年，該技術將增長至1856億美元。

2.物聯網將在製造業普及

製造業和其他使用昂貴機器的環境已經體驗到了遠程監控的好處。在物聯網驅動技術的幫助下，製造商和制葯企業今年能夠將工業資產與遠程操作連接起來，確保在大流行期間一切如常。根據行業報告，這些好處和積極影響有望在2021年為物聯網帶來大量投資。基礎行業專家、特別是現場服務公司和工業設備公司將越來越多地使用此技術，從而使連網機器在2021年繼續獲得發展動力。

3.行為互聯網有望發展壯大

行為互聯網(IoB)從各種來源捕獲人們生活的「數字信息」，公共或私人實體可以利用這些信息來影響行為。

這里的一些有用的技術工具包括位置跟蹤、大數據和面部識別。這一趨勢凸顯了將客戶放在每個組織戰略中心的重要性，以確保長期成功。

4.智能建築技術將推動員工體驗轉型

根據2021年的行業報告，智能建築技術將專注於物聯網應用，以實現智能辦公舉措。這些舉措將包括智能照明、能源和環境監測，以及基於感測器的空間利用和活動監測。

⑧ 工業物聯網是近幾年我國物聯網的一個重點發展方向

工業物聯網是一種：數字時代先進生產模式，通過將感知技術、通信技術、傳輸技術、數據處理技術、控制技術，運用到生產、配料、倉儲等所有階段，實現生產及控制的數字化、智能化、網路化，提高製造效率，改善產品質量，降低產品成本和資源消耗，最終實現將傳統工業提升到智能化的新階段。同時，通過雲服務平台，面向工業客戶，融合雲計算、大數據能力，助力傳統工業企業轉型。

物聯網、工業4.0等概念既有交集也有差異。隨著工業化與信息化的深度融合，企業內部互聯互通的需求漸增，通過接入網路進而達到提高產品質量和運營效率的需求更為強烈，工業物聯網應運而生。

——以上數據來源參考前瞻產業研究院發布的《中國物聯網行業細分市場需求與投資機會分析報告》。

⑨ 工業物聯網怎麼做

一、將真實的加工製造連接到工業4.0

如果使用了工業4.0技術，一個新的加工製造生產線可以實現多達25種的產品變化，同時將產量提高10%，庫存減少30%。工業4.0架構的應用讓製造商在生產過程中可以獲得更豐厚的投資回報率。

工業4.0是一場工業的革命，目的是將信息技術(IT)的虛擬世界、機器的物理世界以及互聯網合為一體。其中心是將具有IT功能的所有工業領域都整合起來。這些科技提高了靈活度和速度，能夠使產品更具有個性化，生產更高效且規模可擴展，以及在生產控制方面具有更高的可變性。機器與機器之間的通訊和先進的機器智能化，提高了工藝的自動化水平，並帶來了更多的自我監控以及實時數據。開放的基於Web的平台會增加製造企業的競爭力。
1.分布式智能

這里說的分布式智能是指在智能傳動和控制技術網路的機器設備中，加入盡可能多的智能和控制功能、或者單獨的傳動軸，而不是從一個中央處理單元（CPU）來處理所有的動作。

擁有機器層面的過程數據並決定用它做什麼，反映出了人們相信一台機器可以經過裝備使用過程數據做一些事情並且獨自改善工藝流程，諸如實現調整產量、更加有效率的利用能源等目標，而不是依賴「雲」來處理所有這些任務。

聯網的機器可以與更高的生產線級別、工廠級別以及企業級別的網路進行通訊，從而能夠實現對特定事件或特定產品的實時調節。集成了傳動的伺服馬達和無機櫃傳動系統將傳動組件和運動邏輯順序放到了單獨的軸向上。

2.快速連接

那些允許數據在整個企業架構中自由流動的系統，往往需要持續的投資和改進。一家工業4.0工廠車間所產生的大數據和信息流，可能會讓公司的網路不堪重負。我們該如何改進自動化系統中的硬體和軟體的功能，使這種設計流程更簡單、花費更少的時間以及更加開放？通訊路徑隨著其創建和實施而變得更加流暢。在決定應該使用現場匯流排的什麼功能時，應該看一下生產平台是否支持例如OPC
UA（來自於OPC基金會）這樣的標准。消除不同供應商系統的障礙，而且對通訊和控制平台採取一種更加開放的方式很重要。

3.開放標准和系統

重點是要思考系統到底「開放」到什麼程度，是否支持新興的通訊協議和軟體標准，以及開放的獨立組件如何讓工業4.0成為現實。

開放標准允許基於軟體的解決方案可以更加靈活地集成，並有可能將新的技術移植進現有的自動化架構中。開放的控制和工程軟體也沿著這個方向將自動化和IT軟體程序之間的間隙彌合。一個開放的控制器核心能夠使用常用的高級IT語言（例如Java和C++）來創建自動化應用程序。

一台機器的操作應該支持與智能手機或平板電腦進行簡單的連接。軟體可以藉助控制器與3D模型軟體的連接來加快自動化系統的設計和調試。一個運動控制器可以與模型之間發送指令以及接收反饋，使得機器的功能性在機械設計階段通過運動控制就得到優化。這也讓機器測試和編程可以在調試之前進行。在部件訂貨、組裝機器之前，虛擬機器可以用來進行測試並完善設計。

4.實時數據整合

在工業4.0的工廠里，可能利用實時的機器和工廠性能數據來改變自動化系統和生產工藝的管理方式。不用捕捉並分析數月以來有價值的關於生產率、機器停機時間或者能源消耗的數據，支持工業4.0的平台能夠將數據整合到常規的工廠管理報告之中。這會讓製造商和機器具備詳細的信息來執行快速的工藝和生產變更，以實現產品滿足特定客戶需求的願景。

5.自適應性

現實世界中的主動性可以讓生產更加連貫並以需求為導向。科技幫助生產線變得主動。目標就是讓工作站和模塊可以適應個性化的客戶或產品需求。

在一個製造液壓閥的工廠里，一套新的自適應組裝生產線在每一件被加工件上都使用射頻識別晶元。生產線上的9個智能站會識別出最終產品是如何被裝配的，以及哪些工具設置和操作步驟是必須的。每個相關加工件都帶有藍牙標簽，會自動將信息傳送給裝配站。裝配步驟信息會根據不同的產品以及相關加工件的技術水平不同而顯示出來。該生產線可以生產一批相同尺寸的液壓閥，也可以不需要人工干預就能生產25種不同產品型號。不再需要設定時間或者多餘的庫存。這使得生產線的產量增加了10%，庫存減少了30%。
二、讓工業4.0和IIoT在智能工廠里運行

工業4.0和工業物聯網(IIoT)能夠為設備（從感測器到大規模控制系統）、數據和分析之間提供更好的連接性，Beckhoff自動化的TwinCAT產品專家Daymon
Thompson這樣認為。感測器和系統需要網路連接來共享數據，分析有助於做出更明智的決策。

物聯網主要包括4個基本元素：實體的設備、與設備之間的雙向連接、數據以及分析。設備可以是小到一個感測器大到一個大規模控制系統中的任何一種。感測器和系統需要與更大的網路進行連接，以共享由感測器或系統產生的數據。對此數據進行的分析會產生可執行的信息，其結果是讓人們做出精明的決策。

在IIoT的實際應用中，
企業通過將設備或資產連接到雲或者本地信息技術(IT)設施上來進行數據的採集和傳送。然後對採集到的數據進行分析，可以發現設備或資產更多的潛在信息，防患於未然。

例如
，監控機械組件運行溫度的感測器可以追蹤任何異常狀況或者偏離底線的情況。這使公司可以主動地處理不希望發生的行為，從而在可能造成有害危險的系統故障加劇之前進行預測性維護，否則這些系統故障可能會導致工廠停機以及生產收益損失。這種類型的信息有助於企業新產品的設計、系統性能效率的提高以及實現利潤的最大化。

工業4.0讓加工製造更靈活

在一個生產製造流程，甚至是整個供應鏈中，通過連接性推動更多的新發現和系統優化，這是工業4.0的核心概念之一，這種科技進步也被稱為第四次工業革命。

工業4.0工作組成員、德國國家科學與工程院Acatech，將18世紀蒸汽機的發明和廣泛使用定義為第一次工業革命。第二次革命是20世紀早期在裝配線上使用傳送帶。第三次革命是在20世紀中葉開發出來的微電子學、PC和可編程邏輯控制器(PLC)。第四次革命是將PC和機器連接到互聯網，並啟用信息物理系統（CPS）。

工業4.0要求傳統的生產製造工業實現計算機化。使用物聯網和信息物理系統的概念會幫助實現「智能工廠」的目標，使生產製造具有前所未有的靈活性和非常高的精益生產效率。在生產製造中，一個顯著的特點是重點關注的領域從產品本身擴展到了生產這些產品的工藝上。

製造商需要靈活的生產線來適應快速變化的客戶需求。靈活的機器運行能夠生產很多類型的產品，通過調整批量大小來獲得更高的生產利潤，這使得同一個生產線可以運行更復雜的混合產品以適應客戶不斷變化的需求。