28、工业物联网：技术与应用解析

工业物联网：技术与应用解析

1. 工业物联网概述

工业物联网（IIoT）与机器对机器（M2M）网络应用在技术上有相似之处，二者都利用设备采集数据，通过有线、无线或混合网络传输，并由远程应用程序处理。不过，M2M技术和IIoT的主要区别在于集成规模。

在IIoT中，网络集成使得大量数据能够在分布式云存储系统中进行在线分析，众多服务得以整合以优化流程效率。不同制造单元（MU）中不同设备产生的大量数据可以一起处理，从而提高全球生产系统的整体性能和效率。这一能力能够降低成本、提高产品质量，因此推动了IIoT的实施。

先进的大数据处理算法可以检测到数据之间隐藏的关联，而这些关联是通过处理单个设备或一组设备的本地捕获数据无法发现的。在这种情况下，传感器、执行器和可编程逻辑控制器（PLC）的诊断数据以及不同工业变量的历史数据趋势，可以为实现成功的预测性维护提供所需的数据，从而降低维护成本，避免不必要的预防性维护任务和代价高昂的非计划生产停机。预测分析工具可用于识别意外不良事件的前兆，确定处理资产老化和退化的最有利方式，并优化维护资源的使用。

IIoT促进了设备、系统和资源的集成，尽可能使用标准通信和协议来集成公司的分布式系统，增加其业务的整个价值链。在IIoT协议方面，由于制造单元和云端的实时性和安全性要求不同，需要实施与开放系统互连（OSI）模型或多或少兼容的不同协议，以实现制造单元与服务之间的全球互连。在传输模式上，预计无线和5G技术的使用将增加，以提供远程和集中的数据可视化，并支持监控和维护活动。IPv6和网络安全也是IIoT成功必须考虑的两个重要话题。

2. 智能工厂

智能工厂（SF）是一个旨在将制造运营技术（OT）与互联