工业物联网应用与关键技术解析
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工业物联网（IIoT）的应用案例与概念问题解析
1. 工业物联网的变革与应用案例
工业物联网（IIoT）正在全球范围内变革工业格局。通过采用新的和传统的技术，对工业、工厂车间和工厂的特定方面进行升级，使整个组织和企业符合工业4.0标准，带来了显著的好处，如提高可靠性、效率、节能、工人安全、安全性和利润。下面将介绍几个不同行业中工业物联网的应用案例。
1.1 制造业案例
- 行业背景 ：百得（Black and Decker）是全球知名的电动工具制造商。为了解决制造业中一些长期存在的挑战，他们与思科（Cisco）和Aeroscout Industrial合作，为其墨西哥的制造工厂提供企业级的可视化解决方案。
- 面临挑战 ：制造业面临着提高生产过程可见性、降低制造复杂性以及确保产品质量的挑战。需要连接良好且协调一致的解决方案来满足这些需求。
- 解决方案 ：在制造工厂中，每个材料都附有基于WiFi的RFID标签，用于实时连续监控其位置。思科的无线网络解决方案和Aeroscout的标签与基于PLC的工厂控制器进行通信，控制器跟踪生产线的每个阶段并调节其操作。实时跟踪使车间经理能够改变生产线各部分的速度并监控工人的生产力。
-
带来的好处
：
- 工人生产力提高了10%。
- 缺陷监督减少了16%。
- 劳动力关键资源的利用率提高了10%。
1.2 汽车行业案例
- 行业背景 ：日本的广濑集团（Hirotec Group）是全球知名的汽车零部件制造商。为了采用工业4.0标准以减少意外停机时间，广濑集团与惠普企业（HPE）合作，为其生产线启用物联网和物联网支持的预测分析。
- 面临挑战 ：广濑集团的制造工厂面临着最小化意外停机时间和确保工厂运营连续性的问题。
-
解决方案
：HPE的物联网框架与HPE Edgeline系统在广濑集团的三个工厂进行了试点。
- 底特律工厂的首次试点安装从CNC机器收集数据，八台CNC机器与物联网框架集成以进行数据收集。
- 第二次试点用于监控自动排气系统检查线，该系统包括机器人、相机、力传感器和测量设备等组件，通过收集这些组件的数据提供检查线的远程可视化。
- 第三次试点专注于广濑集团的汽车门生产设施，该系统有望提供生产线操作和质量的实时可视化并生成自动报告。
- 带来的好处 ：公司通过工业4.0框架提高了生产力和效率。对实时数据的预测分析使他们能够预测故障、生产线上的瓶颈并估计故障。
1.3 采矿业案例
- 行业背景 ：Transco Industries是一家为采矿业制造输送带系统的公司，负责这些系统的调试和维护。为了减少故障和维护成本，该公司专注于基于物联网的解决方案，在美国犹他州盐湖城的一个采矿设施中进行应用。
- 面临挑战 ：采矿中的输送带系统可能长达数英里，每个子部分都有各种滑轮、齿轮和轴承机构，需要持续监控温度、压力等因素的变化。维护这些子部分对于提高输送带的正常运行时间至关重要。
- 解决方案 ：Transco使用Semtech的LoRa设备和LoRaWAN协议来监控其输送带系统。LoRa的长通信范围、低功耗、地理定位和开放标准的优势使其成为监控输送带系统的首选。这种设置使他们能够监控缺陷、异常温度变化等因素，这些因素可能会阻碍输送带系统的顺利运行或导致停机。
- 带来的好处 ：使用这项技术使他们能够同时全面了解整个输送带生产线，定位缺陷并减少人为错误。这不仅降低了维护成本，还由于使用劳动密集度较低的解决方案来监控长距离的输送带系统而提高了利润。
2. 工业物联网相关概念问题
以下是一些工业物联网和工业4.0相关的概念问题，旨在帮助读者理解概念并识别问题的可能解决方案。
2.1 基础概念问题
-
什么是换能器？执行器可以被识别为换能器吗？
换能器是一种将一种形式的能量转换为另一种形式的能量的设备。执行器可以被视为换能器，因为它通常将电能、液压能或气动能转换为机械能。 -
压电材料如何工作？它们适合作为传感器或执行器吗？
压电材料在受到机械应力时会产生电荷，反之，当施加电场时会发生机械变形。因此，它们既适合作为传感器（检测机械应力），也适合作为执行器（产生机械运动）。
2.2 计算问题
-
一个基于硅的光电池的电流输出为35 mA/cm²，效率为20%。计算在全光照且无外部损耗的情况下，这种光电池串联阵列的总电流。阵列总面积为1 m²。
首先将面积单位转换为cm²，1 m² = 10000 cm²。总电流 = 电流输出 × 面积 = 35 mA/cm² × 10000 cm² = 350000 mA = 350 A。 -
一个温度传感器读取的温度值为99°C，而实际温度值为99.99°C。识别该传感器的误差类别并说明理由。
这是一个系统误差，因为传感器的读数始终偏离实际值，可能是由于传感器的校准不准确或其他固定因素导致的。
2.3 传感器与执行器问题
-
压力传感器可以用于检测声音吗？
压力传感器可以检测声音，因为声音是由空气压力的变化产生的。压力传感器可以将这些压力变化转换为电信号进行检测。 -
区分传感器的准确性和精度。
准确性是指传感器测量值与真实值的接近程度；精度是指传感器多次测量结果的一致性。一个准确的传感器可能精度不高，反之亦然。
2.4 工业网络问题
-
一个工业网络安装需要使用双绞线电缆以及耦合器、终端器，并支持每个网络段32个设备。在循环数据传输和基于轮询的方法之间，哪种策略更好，为什么？
循环数据传输通常更适合这种情况，因为它可以提供更稳定和可预测的数据传输，减少延迟。而基于轮询的方法可能会导致较长的响应时间，尤其是在设备数量较多时。 -
解释电子设备描述语言（EDDL）在基金会现场总线（Foundation Fieldbus）中的作用。
EDDL用于描述现场设备的功能和参数，使控制系统能够更好地理解和配置这些设备。它提供了一种标准化的方式来描述设备的特性，方便设备的集成和管理。
2.5 其他问题
-
考虑一个医院重症监护室（ICU）的场景，有一些重症患者需要持续监控，但此时医院缺乏经过专门培训的护士。设计一个系统来监控和护理这些重症患者。
可以设计一个基于物联网的监控系统，使用各种传感器（如心电图传感器、脉搏血氧仪、温度传感器等）来收集患者的生命体征数据。这些传感器将数据通过蓝牙传输到本地处理单元（LPU），LPU再通过GSM模块将数据传输到云端。医护人员可以通过云端平台实时监控患者的情况。 -
谷歌、TomTom、Waze和Hero等组织提供与道路拥堵、最短路径和道路跟踪相关的在线服务。设计一个用于向客户提供安全信息的框图架构，考虑到救护车等紧急车辆和事故相关信息、自然灾害等时间关键数据。
可以设计一个包含边缘/雾节点的架构，用于处理时间关键数据。传感器节点收集道路信息，将数据传输到边缘/雾节点进行初步处理，然后将处理后的数据传输到中央服务器。中央服务器根据这些数据生成安全信息，并通过在线服务平台提供给客户。
3. 总结
工业物联网在不同行业中的应用案例展示了其巨大的潜力和价值。通过解决各行业面临的挑战，工业物联网提高了生产效率、降低了成本、提升了产品质量和安全性。同时，通过解决相关的概念问题，可以加深对工业物联网和工业4.0的理解，为实际应用提供理论支持。随着技术的不断发展，工业物联网将在更多行业得到广泛应用，成为工业发展的新趋势。
以下是一个简单的mermaid流程图，展示工业物联网解决方案的一般流程：
graph LR
A[行业面临挑战] --> B[分析挑战]
B --> C[选择物联网解决方案]
C --> D[实施解决方案]
D --> E[监控与优化]
E --> F[获得好处]
通过以上内容，我们可以看到工业物联网在不同行业中的应用和相关概念的重要性。希望这些信息能够帮助读者更好地理解工业物联网的应用和发展。
4. 更多计算与设计问题解析
4.1 执行器相关计算
-
一个工业气动执行器中的单作用气缸直径为90 mm，表压显示为500 kPa（100 kPa = 1 bar）。计算气缸活塞施加的力。
首先，将直径转换为米，$d = 90\ mm = 0.09\ m$。根据公式$F = pA$（其中$A=\frac{\pi d^{2}}{4}$），可得：
$A=\frac{\pi\times(0.09)^{2}}{4}\approx0.00636\ m^{2}$
$F = pA=500\times10^{3}\ Pa\times0.00636\ m^{2}=3180\ N$ -
一个使用单作用气缸的气动升降机的缸径为150 mm。该压力机预计为工业应用产生至少3000 N的压力。计算为实现这一目标，活塞所需施加的最小压力。
将直径转换为米，$d = 150\ mm = 0.15\ m$，$A=\frac{\pi\times(0.15)^{2}}{4}\approx0.0177\ m^{2}$。
由$F = pA$可得$p=\frac{F}{A}=\frac{3000\ N}{0.0177\ m^{2}}\approx169491.5\ Pa\approx1.695\ bar$ -
一个双作用气动气缸的外冲程力$F_{d}=\frac{p\pi d_{1}^{2}}{4}$，其中$p$是表压，$d_{1}$是全缸径活塞的直径。如果$d_{2}$是活塞杆的直径，计算当$p = 500\ kPa$，$d_{1} = 90\ mm$，$d_{2} = 5\ mm$时产生的内冲程力。
先将直径转换为米，$d_{1}=0.09\ m$，$d_{2}=0.005\ m$。
内冲程力$F_{i}=p\times\frac{\pi(d_{1}^{2}-d_{2}^{2})}{4}$
$A_{i}=\frac{\pi((0.09)^{2}-(0.005)^{2})}{4}\approx0.00635\ m^{2}$
$F_{i}=500\times10^{3}\ Pa\times0.00635\ m^{2}=3175\ N$ -
计算在1 bar压力下，全缸径为0.1 m，活塞杆直径为0.05 m的单作用气动气缸施加的力。
$d_{1}=0.1\ m$，$d_{2}=0.05\ m$，$p = 1\times10^{5}\ Pa$
$A=\frac{\pi(d_{1}^{2}-d_{2}^{2})}{4}=\frac{\pi((0.1)^{2}-(0.05)^{2})}{4}\approx0.00589\ m^{2}$
$F = pA=1\times10^{5}\ Pa\times0.00589\ m^{2}=589\ N$
4.2 电机相关计算
-
一台工业电机的扭矩为50 kNm，转速为30 RPS（转/秒）。计算该电机所需的功率。
功率$P = T\times\omega$，其中$\omega = 2\pi n$（$n$为转速）
$\omega = 2\pi\times30\ rad/s\approx188.5\ rad/s$
$P = 50\times10^{3}\ Nm\times188.5\ rad/s = 9.425\times10^{6}\ W = 9425\ kW$ -
一台电机的功率为500 kW，转速为30 RPM（转/分钟）。计算该电机产生的扭矩（单位：kNm）。
先将转速转换为转/秒，$n=\frac{30}{60}=0.5\ RPS$
$\omega = 2\pi n = 2\pi\times0.5\ rad/s=\pi\ rad/s$
由$P = T\times\omega$可得$T=\frac{P}{\omega}=\frac{500\times10^{3}\ W}{\pi\ rad/s}\approx159155\ Nm = 159.155\ kNm$ -
一个机械执行器的运行功率为1450 W。计算其马力（HP）。
因为1 HP = 746 W，所以马力$HP=\frac{1450\ W}{746\ W/HP}\approx1.94\ HP$
4.3 流体相关计算
-
一个单作用线性液压执行器的入口有一根半径为0.9 cm的管道。如果水以0.5 L/s的流量泵入气缸，计算管道中水的流速。
先将流量单位转换为$m^{3}/s$，$0.5\ L/s = 0.5\times10^{-3}\ m^{3}/s$，半径$r = 0.9\ cm = 0.009\ m$
管道横截面积$A=\pi r^{2}=\pi\times(0.009)^{2}\approx2.54\times10^{-4}\ m^{2}$
流速$v=\frac{Q}{A}=\frac{0.5\times10^{-3}\ m^{3}/s}{2.54\times10^{-4}\ m^{2}}\approx1.97\ m/s$ -
一个单作用线性液压执行器的入口有一根半径为0.2 m的管道。如果水以一定的流量泵入气缸，使得管道中水的流速为0.795 m/s，计算水通过管道的流量。
$A=\pi r^{2}=\pi\times(0.2)^{2}\approx0.126\ m^{2}$
流量$Q = A\times v = 0.126\ m^{2}\times0.795\ m/s\approx0.1\ m^{3}/s = 100\ L/s$
4.4 网络相关问题
-
一个工业网络安装需要使用双绞线电缆以及耦合器、终端器，并支持每个网络段32个设备。在循环数据传输和基于轮询的方法之间，哪种策略更好，为什么？
循环数据传输策略更好。具体原因如下：
- 循环数据传输具有固定的传输周期，每个设备在特定的时间间隔内发送和接收数据，这使得数据传输具有较高的可预测性。在工业环境中，许多设备的操作需要实时响应，可预测的传输时间能够保证系统的稳定性和可靠性。
- 当设备数量较多时，基于轮询的方法需要依次询问每个设备是否有数据要传输，这会导致较长的响应时间。而循环数据传输可以同时处理多个设备的数据，提高了数据传输的效率。 -
解释电子设备描述语言（EDDL）在基金会现场总线（Foundation Fieldbus）中的作用。
- EDDL为现场设备提供了一种标准化的描述方式。它可以详细描述设备的功能、参数、操作模式等信息。
- 控制系统可以通过EDDL准确地理解设备的特性，从而更好地对设备进行配置和管理。例如，在设备集成过程中，EDDL可以帮助工程师快速识别设备的兼容性，并进行正确的参数设置。
- 当设备出现故障时，EDDL可以提供详细的诊断信息，帮助维护人员快速定位和解决问题。
4.5 系统设计问题
- 考虑一个智能工厂的特点，设计一个流程图来展示智能制造业的逐步操作，包括智能技术、机器人协助人类操作、远程监控库存、工作人员远程监控工厂活动、控制操作和监控、产品自动包装以及管理仓库活动。
graph LR
A[订单接收] --> B[生产计划制定]
B --> C[原材料采购与库存管理]
C --> D[智能生产过程]
D --> E[机器人协助操作]
E --> F[质量检测]
F --> G[产品自动包装]
G --> H[仓库存储与管理]
I[远程监控中心] --> D
I --> E
I --> F
I --> G
I --> H
-
考虑基本的物联网四层架构，设计一个智能家居的架构。
智能家居架构可以基于物联网四层架构进行设计，具体如下：
- 感知层 ：包括各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、门窗传感器、烟雾传感器等，用于收集家居环境的信息。
- 网络层 ：通过WiFi、蓝牙、ZigBee等无线通信技术，将感知层收集的数据传输到网关。网关负责数据的汇聚和转发。
- 平台层 ：对收集到的数据进行处理和分析，实现设备的管理、场景的设置和自动化控制。可以使用云计算平台来存储和处理大量的数据。
- 应用层 ：为用户提供各种应用界面，如手机APP、智能音箱等，用户可以通过这些界面实现对家居设备的远程控制和监控。
5. 案例分析相关计算
5.1 传感器数据传输案例
考虑一个制造业单位，部署了250个10种不同类型的传感器节点。以下是各类型节点的详细信息：
| 节点类型 | 每秒生成数据包数 | 每秒成功交付数据包数（每1000包） | 到达服务器所需时间（秒） |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| A | 1750 | 1525 | 0.15 |
| B | 2467 | 2280 | 0.24 |
| C | 1876 | 1584 | 0.55 |
| D | 1655 | 1325 | 0.65 |
| E | 2275 | 2075 | 0.45 |
| F | 1525 | 1415 | 0.32 |
| G | 3320 | 3175 | 0.18 |
| H | 2375 | 2125 | 0.21 |
| I | 1835 | 1450 | 0.19 |
| J | 2150 | 1735 | 0.25 |
-
计算每种类型节点丢弃数据包的百分比。
- 节点A：$\frac{1750 - 1525}{1750}\times100\%=\frac{225}{1750}\times100\%\approx12.86\%$
- 节点B：$\frac{2467 - 2280}{2467}\times100\%=\frac{187}{2467}\times100\%\approx7.58\%$
- 节点C：$\frac{1876 - 1584}{1876}\times100\%=\frac{292}{1876}\times100\%\approx15.56\%$
- 节点D：$\frac{1655 - 1325}{1655}\times100\%=\frac{330}{1655}\times100\%\approx19.94\%$
- 节点E：$\frac{2275 - 2075}{2275}\times100\%=\frac{200}{2275}\times100\%\approx8.79\%$
- 节点F：$\frac{1525 - 1415}{1525}\times100\%=\frac{110}{1525}\times100\%\approx7.21\%$
- 节点G：$\frac{3320 - 3175}{3320}\times100\%=\frac{145}{3320}\times100\%\approx4.37\%$
- 节点H：$\frac{2375 - 2125}{2375}\times100\%=\frac{250}{2375}\times100\%\approx10.53\%$
- 节点I：$\frac{1835 - 1450}{1835}\times100\%=\frac{385}{1835}\times100\%\approx20.98\%$
- 节点J：$\frac{2150 - 1735}{2150}\times100\%=\frac{415}{2150}\times100\%\approx19.30\%$ -
计算每种类型节点数据包到达服务器的速率。
- 节点A：$\frac{1525}{0.15}\approx10166.67$包/秒
- 节点B：$\frac{2280}{0.24}=9500$包/秒
- 节点C：$\frac{1584}{0.55}=2880$包/秒
- 节点D：$\frac{1325}{0.65}\approx2038.46$包/秒
- 节点E：$\frac{2075}{0.45}\approx4611.11$包/秒
- 节点F：$\frac{1415}{0.32}\approx4421.88$包/秒
- 节点G：$\frac{3175}{0.18}\approx17638.89$包/秒
- 节点H：$\frac{2125}{0.21}\approx10119.05$包/秒
- 节点I：$\frac{1450}{0.19}\approx7631.58$包/秒
- 节点J：$\frac{1735}{0.25}=6940$包/秒 -
估计所有节点在一天内丢弃的数据包总数。
先计算每种节点一天（$24\times3600 = 86400$秒）丢弃的数据包数，再求和。
- 节点A：$(1750 - 1525)\times86400 = 225\times86400 = 19440000$包
- 节点B：$(2467 - 2280)\times86400 = 187\times86400 = 16156800$包
- 节点C：$(1876 - 1584)\times86400 = 292\times86400 = 25228800$包
- 节点D：$(1655 - 1325)\times86400 = 330\times86400 = 28512000$包
- 节点E：$(2275 - 2075)\times86400 = 200\times86400 = 17280000$包
- 节点F：$(1525 - 1415)\times86400 = 110\times86400 = 9504000$包
- 节点G：$(3320 - 3175)\times86400 = 145\times86400 = 12528000$包
- 节点H：$(2375 - 2125)\times86400 = 250\times86400 = 21600000$包
- 节点I：$(1835 - 1450)\times86400 = 385\times86400 = 33264000$包
- 节点J：$(2150 - 1735)\times86400 = 415\times86400 = 35856000$包
总丢弃数据包数：$19440000 + 16156800 + 25228800 + 28512000 + 17280000 + 9504000 + 12528000 + 21600000 + 33264000 + 35856000 = 229379600$包 -
估计所有节点丢弃数据包的平均速率。
平均速率 = 总丢弃数据包数÷总时间 = $\frac{229379600}{86400}\approx2654.86$包/秒
5.2 智能交通系统案例
在一个智能交通系统的Safe - aaS架构中，有以下相关计算问题。
1.
估计不同类型传感器节点的数据包交付率。
已知有7种类型的传感器节点，相关数据如下：
| 节点类型 | 发送数据包数 | 丢弃数据包数 |
| ---- | ---- | ---- |
| A | 3055 | 125 |
| B | 3265 | 137 |
| C | 2875 | 152 |
| D | 3245 | 135 |
| E | 2675 | 215 |
| F | 3565 | 225 |
| G | 2975 | 175 |
- 节点A：$\frac{3055 - 125}{3055}\times100\%=\frac{2930}{3055}\times100\%\approx96\%$
- 节点B：$\frac{3265 - 137}{3265}\times100\%=\frac{3128}{3265}\times100\%\approx96\%$
- 节点C：$\frac{2875 - 152}{2875}\times100\%=\frac{2723}{2875}\times100\%\approx95\%$
- 节点D：$\frac{3245 - 135}{3245}\times100\%=\frac{3110}{3245}\times100\%\approx96\%$
- 节点E：$\frac{2675 - 215}{2675}\times100\%=\frac{2460}{2675}\times100\%\approx92\%$
- 节点F：$\frac{3565 - 225}{3565}\times100\%=\frac{3340}{3565}\times100\%\approx94\%$
- 节点G：$\frac{2975 - 175}{2975}\times100\%=\frac{2800}{2975}\times100\%\approx94\%$
2.
计算传感器节点的效用。
已知公式：效用$U=\frac{能量用于传感}{能量用于传输}\times\frac{剩余能量\times通信范围}{距离\times初始能量}$，距离 = 115 m，通信范围 = 220 m，初始能量 = 0.5 J。
| 节点类型 | 能量用于传感 | 能量用于传输 |
| ---- | ---- | ---- |
| A | 0.005 | 0.006 |
| B | 0.0065 | 0.0055 |
| C | 0.0045 | 0.0052 |
| D | 0.0053 | 0.0045 |
| E | 0.0062 | 0.0033 |
| F | 0.007 | 0.0037 |
| G | 0.0067 | 0.0025 |
以节点A为例，假设剩余能量为$0.5 - (0.005 + 0.006)=0.489$ J
$U_{A}=\frac{0.005}{0.006}\times\frac{0.489\times220}{115\times0.5}\approx0.78$
同理可计算其他节点的效用。
5.3 医院场景案例
在医院的重症监护室，有5名患者配备了可穿戴医疗系统。每个可穿戴医疗单元包含4种不同类型的传感器：心电图传感器、脉搏血氧仪、温度传感器和皮肤电反应（GSR）传感器。这些传感器节点通过蓝牙将患者的感应数据传输到本地处理单元（LPU），LPU再通过GSM模块将数据传输到云端。
1.
假设心电图传感器每小时传输2次数据，其他传感器每分钟传输1次数据到云端。如果心跳数据为1.85 B，其他传感器节点数据为1 B，MQTT协议在传感器节点到LPU和LPU到云端分别大约使用70 B和85 B的数据来建立连接，估算每个患者每天可穿戴医疗系统到云端的端到端开销，以及整个医院单元的开销。
- 心电图传感器每天传输数据量：$2\times24\times1.85 = 88.8$ B
- 其他3种传感器每天传输数据量：$3\times60\times24\times1 = 4320$ B
- 传感器节点到LPU的连接开销：$70$ B
- LPU到云端的连接开销：$85$ B
- 每个患者每天的总开销：$88.8 + 4320+70 + 85 = 4563.8$ B
- 整个医院单元（5名患者）的开销：$4563.8\times5 = 22819$ B
2.
如果心电图传感器每15分钟传输1次数据，其他传感器每小时传输6次数据，估算一个月（30天）的端到端开销（单位：KB）。
- 心电图传感器每天传输数据量：$\frac{60}{15}\times24\times1.85 = 177.6$ B
- 其他3种传感器每天传输数据量：$3\times6\times24\times1 = 432$ B
- 每天总数据量：$177.6 + 432+70 + 85 = 764.6$ B
- 一个月（30天）的总开销：$764.6\times30 = 22938$ B $\approx22.4$ KB
3.
考虑每个蓝牙模块传输100字节的功耗为0.035 W，GSM模块为0.05 W，计算以下情况下的每日功耗：
- 每个医疗单元，心电图传感器每小时传输1次数据，其他传感器每小时传输2次数据。
- 心电图传感器每天传输数据量：$1\times24\times1.85 = 44.4$ B
- 其他3种传感器每天传输数据量：$3\times2\times24\times1 = 144$ B
- 总数据量：$44.4 + 144 = 188.4$ B
- 蓝牙模块功耗：$\frac{188.4}{100}\times0.035\approx0.066$ W
- GSM模块功耗：$\frac{188.4}{100}\times0.05\approx0.094$ W
- 每个医疗单元每日总功耗：$0.066 + 0.094 = 0.16$ W
- 5名患者，当每个传感器每小时传输2次数据。
- 每个患者总数据量：$(1.85 + 3\times1)\times2\times24 = 232.8$ B
- 5名患者总数据量：$232.8\times5 = 1164$ B
- 蓝牙模块功耗：$\frac{1164}{100}\times0.035\approx0.407$ W
- GSM模块功耗：$\frac{1164}{100}\times0.05\approx0.582$ W
- 5名患者每日总功耗：$0.407 + 0.582 = 0.989$ W
6. 总结与展望
工业物联网在各个行业的应用已经取得了显著的成果，通过解决实际问题，提高了生产效率、降低了成本、提升了产品质量和安全性。从制造业到汽车行业，再到采矿业，工业物联网都展现出了巨大的潜力。
在理论层面，通过对各种概念问题和计算问题的探讨，我们对工业物联网和工业4.0有了更深入的理解。这些知识为实际应用提供了坚实的基础，帮助我们更好地设计和实施工业物联网解决方案。
随着技术的不断发展，工业物联网将在更多领域得到应用。未来，我们可以期待看到工业物联网与人工智能、大数据、云计算等技术的深度融合，进一步推动工业的智能化和自动化发展。同时，工业物联网的安全性和可靠性也将成为重要的研究方向，以确保系统的稳定运行和数据的安全。
总之，工业物联网是工业发展的必然趋势，它将为我们带来更加高效、智能和可持续的工业未来。我们应该积极拥抱这一技术，不断探索和创新，以实现工业的转型升级。
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