工业物联网包含，工业物联网及其代表特征-资讯中心-子晴汽车用品

本文章主要给大家讲说工业物联网及其代表特征，和工业物联网包含的题，希望对各位有所帮助。

工业互联网实际应用场景

根据韩国工业互联网产业协会白皮书，当前工业互联网主要有四个应用场景优化工业现场生产流程、优化企业运营管理决策、优化资源配置与协作。社会化生产的产品生命周期管理和服务优化。

物联网数字产业正在彻底颠覆农业、城市基础设施和医疗保健，并将继续扩展到水行业解决方案、石油和天然气行业能力建设、交通智能跟踪、医疗保健行业商业模式优化和采矿监控运营等行业。流程、酒店物联网服务和产品体验可增加价值。

当前，我国制造业正在经历发展变革，工业互联网和工业物联网都很重要，但实际上还有很长的路要走。优化进行了讨论和讨论。

工业物联网主要代表技术

各类传感器实现了物体之间、物体与人、人与人之间信息的按需采集、传输、存储、感知、分析和使用。

工业物联网的核心技术主要包括综合传感、信息传输、智能处理、信息反馈等方面。综合感知是指利用现代信息采集和获取技术随时随地对物体进行信息采集和获取，信息传输是指通过各种通信网络和互联网随时随地进行稳定的信息交互和共享，智能处理是指分析和获取信息。收藏。对采集到的海量数据和信息进行处理，以增加对工业生产环境和市场的洞察，实现智能决策和控制，而信息反馈是指将处理后的信息以程序指令的形式传递给各个生产单元。完整的生产结构和生产计划。

综上所述，工业物联网的核心技术实际上也具备物联网的四大特征感知、连接、知识、控制。

工业物联网的代表性特征

《工业物联网白皮书》阐述了工业物联网的代表性特征，与大家分享。

来源-2017工业物联网白皮书

1智能检测

智能传感是工业物联网的基础。面对工业生产、物流、销售等产业链环节产生的海量数据，工业物联网利用传感器、射频识别等传感手段，提供工业全生命周期各个维度的信息和数据，包括你得到提供有关人力、机械、原材料、工艺流程、环境和其他工业资源状况的信息。

在感知层面，信息来源有以下三个渠道

传统系统。从传统信息系统收集的信息通常非常有价值。虽然从传统信息系统收集的数据通常是结构化的并且易于计算和分析，但从传统信息系统收集的数据是这通常是更重要的数据。这对于后续的数据分析具有重要的参考价值。传统的信息系统包含的内容非常广泛，比如典型的ERP系统。对于企业来说，建设传统的信息系统应该是建设信息化的第一步。

网络。信息来源的另一个重要渠道是各种网络，自从网络应用特别是Web20的普及以来，整个网络系统产生了大量的数据，这也是大数据的重要数据来源之一。系统。Web系统数据有几个共同的特点，包括体量大、结构多样、真假难辨等。因此，需要数据分析来进一步体现其价值。

物联网系统。与现有的信息系统或Web系统不同，物联网中的数据大部分由非结构化和半结构化数据组成，需要特定的处理方法来对其进行分析，最常见的处理方法是批处理和流处理。批处理的常见包括Hadoop和Spark，而流处理通常使用SparkStreaming、Storm等。

2无处不在的连接

无处不在的连接是工业物联网的先决条件。工业资源通过有线或无线方式相互连接或接入互联网，形成便捷高效的工业物联网信息通道，实现工业资源数据互联互通，拓展机器与人连接的广度和深度，环境。

物联网信息传输采用有线、无线等介质来传输数据。目前，主要采用移动互联网技术来实现工业物联网的信息传输过程。

传输介质包括有线和无线。我们这里讨论的不是有线传输。无线协议包括LoRa、NB-IoT、eMTC、WirelessHART、WIA-PA和ISA100。

这些合同分为两大类IEEE802154等低功耗短距离通信技术，节点间传输距离短100m以内，多跳路由协议CTP、RPL、LLN，低功耗广域通信网络，代表技术NB-IoT、LoRa、eMTC、SigFox等尽管前景广阔，但它无法取代现有技术。对于大型室外部署，LPWAN是一个很好的解决方案。NB-IoT是基于LTE的改进版本，优点是能够复用成熟的技术和现有基站。LoRa虽然需要部署LoRa基站，但也适合智慧校园等场景，而且LoRa技术更加开放，更容易开发。

3数字建模

数字建模是工业物联网的一种方法。数字化建模将工业资源映射到数字空间，在虚拟世界中模拟工业生产过程，利用数字空间强大的信息处理能力，实现工业生产过程各要素的抽象建模，为工业互联网奠定了坚实的基础。提供了基础。为物联网产业链提供有效决策。

4实时分析

实时分析就是工业物联网的含义。将已识别的工业资源数据在数字空间中通过技术分析方法进行实时处理，识别虚拟空间中的工业资源状态以及现实空间中的内部关系，并通过抽象数据更加直观、可视化完成对真实外部物理实体的分析。时间.反应

5精准控制

精准控制是工业物联网的目标。通过产业资源状态识别、信息联动、数字化建模、实时分析等过程，将基于虚拟空间的决策转化为产业资源实体能够理解的控制命令并进行实际操作，确保信息交互准确和产业资源，无缝沟通，间隙协作。

6迭代优化

迭代优化是工业物联网的效果。工业物联网系统能够不断学习和改进，对工业资源数据进行处理、分析和存储，形成有效的、可传承的知识库、模型库和资源库。我们进行持续迭代优化，以实现工业资源制造原材料、制造工艺、制造流程、制造环境的最优目标。

7物联网安全

物联网安全是工业物联网的保障。事实上，信息系统的安全题已经非常突出。物联网（IoT）的出现让目前的情况变得更加糟糕。物联网安全题随着使用规模的扩大而日益突出，但本质并没有改变。这就是产品价格与安全的矛盾。许多人认为物联网代表着无限的未来，但实际上，目前连接到互联网的几乎所有物联网设备都远非理想，甚至可能会带来新的安全题。这些设备的操作和安全模型不足可能会影响其他设备并需要管理和检查。然而，在实际使用过程中，人们常常忽视它。物联网设备也构建在许多人开发的软件层上，并且这些设备通常非常便宜。如果价格低廉，就很难保证物联网设备的安全。例如，分析家庭网络摄像头的安全模型表明它们并不完全安全，可能会将监控内容暴露到互联网上。程序员很难不犯错误，软件几乎不可能完美，而且错误不断发生。消费者必须注意这些物联网设备的安全性。然而，在当前的物联网市场中，安全性仍然因可承受性而受到损害。如何解决这个题仍然困扰着人们。

工业物联网发展阶段

第一步是智能认知控制。工业物联网识别与控制阶段主要实现物联网泛在终端的智能感知，由各类采集与控制模块组成，包括各类传感器、RFID、中短程传感器等。通过无线传感器网络等实现工业物联网，实现智能数据采集和设备控制。

第二步是全面互联互通。工业物联网利用各种传感器、RFID等采集数据，通过工业网关、短距离无线通信、低功耗广域通信网络、OPCUA等互联技术，有效集成通用信息技术。通过安全高效地集成工业以太网、移动通信网络等异构网络，最大化网络基础设施的价值，实现服务模式创新和流程优化。

第三步，深入数据应用。基于云计算技术，利用数据挖掘、数据仓库、分布式存储等技术手段进行数据建模、分析和优化，实现多源异构数据的深度开发和应用。通过对数据的集成采集和处理，不断组织数据，解决数据提取、集成、数据性能优化等题。从数据仓库中提取隐藏的预测信息，发现数据之间的潜在关系，快速准确地找到有价值的信息，有效提高系统的决策支持能力。

第四步，创新服务模式。工业物联网服务模式的创新主要集中在定制服务、增值服务、运维服务、升级服务、培训服务、咨询服务和实施服务等方面，广泛应用于智能工厂、智能交通、工业物联网等领域。领域。我们将在流程再造、环境监测、远程维护、设备租赁等物联网应用示范领域全面构建工业物联网创新服务模式生态圈，提升产业价值，优化服务资源。

作者马丽北方工业大学信息学院院长

本文节选自专有手稿《马力工业物联网及其关键技术》。

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