IIoT
什么事工业物联网
工业物联网代表工业物联网，顾名思义，它指的是 物联网技术 （互联机器、设备和传感器）在工业应用中的使用。 当使用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来提高效率、生产力和可视性等。 工业物联网网络通常支持机器对机器 (M2M) 通信以及在中央系统和所有 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。
工作原理:工业物联网技术
连接（和 5G）
工业物联网网络需要发送和接收机器和设备生成的大量数据的能力。 传统上，这是通过 Wi-Fi 连接的强大功能启用和限制的。但 5G 和其他蜂窝网络的发展正在改变这个演算，增加了管理更大数据集的带宽， 同时也减少了延迟和功耗。这些特性可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,传感器通常被内置于新的工业设备和机械中。 但模拟机械和制造设备也可以配备摄像头和仪表等物联网网关设备。这使工业物联网资产能够检测其环境中的条件,包括其他物体的接近性、空气压力或湿度 — — 以及电机转速、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（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大大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且更复杂的数据集。 边缘计算仅仅意味着采用能够处理和分析这些数据的系统，并将这些数据引入本地 - 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 IIoT 数据。为了进行更深入、不太紧急的分析,工业物联网数据可以定期发送到基于人工智能的中央系统。
人工智能 和 机器学习
借助人工智能和机器学习技术，企业能够利用高级 分析和预测分析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， 以及非结构化和复杂的数据。通过这些工具， 工业物联网数据可以与其他类型的数据洞察（如客户反馈、天气报告、市场营销分析等）进行几乎无限的组合分析。 随着系统不断学习，并且数据集越来越精确，公司可以开始收集日益复杂和复杂的洞察和学习， 以帮助他们竞争、节省资金和满足客户需求。
对网络物理系统的安全性
为工业物联网网络提供生命同样的连接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拥有严格的安全性和访问协议，但他们的物联网设备有时相对不受保护。 本质上，它们可以充当地下室窗口，通过传统的入口点完全访问具有相当安全的系统。 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，通常滞后的是跨业务安全协议， 这些协议会明确传达并增强给每个员工和操作员。如果尚未实施，安全战略必须成为任何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
提高业务敏捷性
当工业物联网设备实时共享数据时，它们有助于打造一个不断收集、分析和学习数据的智能网络。 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使用此传感器数据获取对 预测和其他维护需求的宝贵洞察，从而显著节省成本。事实上， 麦肯锡认为 ， “预测性维护通常将机器停机时间减少 30%-50%，并将机器寿命提高 20%-40%。”
提高效率
遗憾的是，“如果不破产”，企业往往在优先考虑其运营需求时采取的立场。 这种态度可能导致低效的遗留流程悬而未决。将 高级分析 应用于工业物联网数据可持续提供更新流程、简化工作流以及提高效率和生产力的建议和策略。
更智能的库存管理
当今客户希望第二天交付产品，并不断增加多样性和定制性。这意味着一个由更小、更分布式仓库组成的更大网络，以及具有更多单个物料的更广泛库存。工业物联网设备有助于将所有这些地理分布的仓库、库存和交付网络关联起来，为供应链经理（和客户）提供实时信息，了解库存始终位于何处。对于某些产品，添加剂 (3D) 打印机等设备可以减少对远程制造商的依赖，使企业能够按需、现场保留虚拟库存和制造所需的产品。
更安全的工人
在任何工业环境中，始终存在受伤或紧张的危险。如今，许多企业通过使用物联网工作场所安全设备降低了这种风险。这些传感器可能会通过可穿戴传感器发出警告,或者使用 VR 耳机帮助员工将感官体验与智能设备和机器的精度相结合。在制造环境中， 工业物联网设备还可以安装传感器，以监控与人类对应者的物理交互性， 帮助保护他们免受意外风险或重复性压力，甚至随着时间的推移通知新的、更安全的工作流。
改进客户服务
工业物联网网络不仅能够连接企业内的设备和机器，还能整合客户体验和输入。 这种集成可带来更无缝的购物体验、更加透明和个性化的物流， 并能够更好地将客户反馈和偏好融入新产品的制造和开发。与客户开展实时、有意义的互动， 打造更具竞争力且更具韧性的业务模式。
工业物联网应用和示例
智能制造
企业从客户反馈、媒体趋势和全球市场收集数据。基于人工智能的系统可以整合这些数据和其他相关数据,以告知产品开发和质量控制。基于此类洞察，机器和机器人设备的工业物联网网络可以自动化，以优化 智能工厂中的产品制造。
韧性供应链
工业物联网网络支持供应链经理了解产品位置、供应商及其库存量等信息。工业物联网设备和机器也可以即时进行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、韧性的优势。
智能物流
为了满足对速度和数量日益增长的需求，物流提供商必须利用 最后一公里送货 合作伙伴网络，使用按需小型车辆（包括自行车和摩托车）来扩大其商用车车队。 通过将此类车辆网络与工业物联网和跟踪设备或应用相连接，供应链经理可以集中查看车队中的每辆车辆， 无论是货船还是电动自行车。来自物联网传感器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控制护理服务，同时与医疗服务提供商建立联系。对于医护人员而言，这些设备提供的数据可以更全面地了解患者健康状况。结果是对诊断、治疗和一般幸福感的更明智、更透彻的方法。而在更多的实践应用中，外科工业物联网设备正在稳步改善，到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 一些优秀的医生和护士实时共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。据 《福布斯》杂志 报道，现代农业部门正在利用物联网解决方案，从根据需要分配水和其他资源的精密耕种， 到通过监测温度、湿度和其他因素的传感器，促进垂直农场的氧化，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使设施经理能够前所未有的了解运营情况， 从而节省资金，延长基础设施的健康状况，并提高能源效率。例如， 工业物联网传感器收集有关暖通空调系统的精细实时数据，这些数据可用于调整不同区域的供热， 在需要时。传感器还可用于尽早发现泄漏，以防止洪灾或检测旧建筑物中的振动、 裂纹形成、湿度暴露和其他结构完整性问题。
可持续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的使用量不胜枚举。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源的能源消费者成为“产消者” - 查看他们使用的功率以及他们可以销售回电网的功率或根据自己最合适度重新分配的数量。