物联网派生工业物联网IIoT概念何时落地？
- 来源：电子工程专辑
- 编辑：一不做
- 2016/11/7 9:43:48
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物联网派生工业物联网 IIoT概念何时落地？
物联网就在当下，并且已经有一段时间了(虽然有不同的名称，如M2M和嵌入式互通互联)。由于面向消费者的物联网显示迅速发展的增长和采用，制造业和服务业正设法利用和开拓这种现象，以推动生产力进入他们的制造系统。进入IIoT-物联网的一个非常重要且快速增长的子集，推进业务中运算技术和信息技术越来越紧密的联系。终，IIoT将大大扩展组成物联网的“物”的数量。
如果您不能测量它，您就无法改善它
出自PeterDrucker的名言“如果您不能测量它，您就无法改善它”是IIoT哲学的核心。推动的趋势是更多的测量，快速和全面的分析和对数据的反应，及更快的改进过程，所有这些都将推动更高的价值到业务。但为了测量更多，我们必须能感测更多–更多的参数，更准确和更频繁。
传感器是IIoT的基本核心。覆盖软件到现有的技术可带来增量收益，但想要真正向前一步，我们需要整合更多的参数。我们感测的每一新参数带来重要的机会和使系统更智能。传感器是“眼、耳和手”，能扩展IIoT和它的能力。
传统的传感器不断发展，我们可以更胜以往地测量温度，光照，位置，液位，湿度，压力和许多其他参数。但是，即使它们变得更小、更便宜、更嵌入式，这些传感器都是专用的，因此，功能和适应性有限。基于视觉的感测消除这些限制，一旦一台机器能真正“看到”，那么几乎任何事情都是可能的。
随着视觉传感、可编程性带来灵活性，使单一的视觉系统能感知缺失(或错位)的组件，或检测到一个微妙的颜色变化，表明过程失控漂移。IIoT将继续增加更多的基本传感器来测量基本面，但基于视觉传感的趋势-静态图像和视频–使更智能的系统更灵活、更有价值。
当生产线和工厂重新配置为从一个产品转移到另一个，或构建一个复杂产品的变体，视觉系统不需要手动复位或重新配置。它们只需要从一个控制程序简单的更改到下一个，系统就准备好运行-节省成本、时间和人力，并消除了我们人类犯错误的机会。
“工业网络数据”
在许多方面，数据是这场变革的关键。传感器通过检查、平衡和冗余提供我们可以信任的数据，而后处理提供有价值的信息和能力来控制我们的工厂和流程，并改善它们。
人类输入信息到系统的日子已经过去了，它太慢、昂贵、不一致且容易出错。甚至条码扫描也在被淘汰。IIoT现在需要数据，而且需要很多!
实时传感可以以惊人的速度产生数据。“大数据”的特点通常是“3V”，即大量(Volume)、多种多样(Variety)和快速(Velocity)，不能由旧的关系数据库管理或分析。大数据是基于云推动传统计算的边界，因为实时分析大数据集需要平台可以存储在分布式集群的大数据集，往往结合和处理来自多个源的数据。
机器可以学习，而且它们可以理解。当挖掘数据时，软件会寻找数据中的模式和趋势，并供人类使用。机器学习遵循类似的挖掘过程，但得到的信息是直接从机器到机器，使过程实时调整和改进，以保持密切跟踪过程。
云可要处理庞大的数据量和速度，也带来其他好处。它消除了在组织的障碍。例如，在中国智能工厂的问题可带来在欧洲一个类似工厂即时和先发制人的流程改进。
云扩展了可用信息到组织外-到母公司、远程员工、甚至供应商和客户。此外，日常移动设备越来越多的连接能力提供即时信息流的机会。无论是通知供应商批量缺陷，让客户知道他们的产品何时将完成或只是安抚非在现场的生产经理现场一切都好，这自动信息流可驱动真实价值到业务及其与外部世界的关系。在智能工厂里，机器们一起通信和解决问题。
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