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工業物聯網或IIoT是IoT的子集。它是屬于工業領域的連接設備的網絡。該網絡由傳感器和連接到制造或工業部門的許多其他設備組成。 互連有助于它們之間的數據傳輸，而無需人與人或人與機器的交互。
簡而言之，借助連接的設備，可以收集、存儲、分析數據并采取相應的行動。 IIoT是工業或制造行業專有的IoT。它有助于使批量生產更加高效和智能。它使工業單位成為智能工廠。在本文中，我們將了解有關IIoT及其優勢的更多信息。
物聯網與工業物聯網之間的區別
如上所述，IIoT是IoT的子集。物聯網與物聯網之間的主要區別在于，工業物聯網是行業專有的。 IIoT使用更復雜的設備來改善制造。物聯網更側重于消費者消費。由于IIoT涉及更多關鍵機器，因此所使用的儀器更加復雜和敏感。相反，物聯網使用更簡單且無風險的設備來改善用戶體驗。
讓我們借助兩個示例更好地了解差異。考慮預測分析；這是IIoT的關鍵功能之一。例如一個大型制造單位；如果機器損壞，損失將是巨大的。使用更靈敏的傳感器，可以定期檢查生產能力和每臺機器的功能。這是一種預測性分析，工廠所有者可以在該分析中知道何時需要維修機器以及何時損壞機器。這樣可以節省很多費用，并使生產效率更高。
而物聯網，智能家居就是該技術的完美示例。房間內有傳感器，可以根據外部天氣情況控制溫度，并在不需要時關閉照明燈。反過來，這可以節省電力并減少費用。
工業物聯網中使用的關鍵技術
邊緣計算
邊緣計算是分散的數據處理；也就是說，數據是在網絡邊緣處理的，而不是集中處理的。對于IIoT，由于許多設備已連接到網絡，因此集中式數據處理將花費大量時間。因此，如果我們使數據存儲和處理更接近邊緣，則響應時間將大大縮短，并且設備可以更有效地運行。
在某種程度上，它與云計算形成對比，后者將所有數據存儲在中央位置。邊緣計算將提高連接設備的效率和生產率。
云計算
云計算是一種系統，其中數據和信息存儲在中央位置，并根據需要從本地設備中檢索。這樣做的好處是每個本地服務器可能不需要所有數據和文件。它有助于節省本地服務器上更多重要文件的空間。
人工智能與機器學習
人工智能是一種技術，機器可以在無需人工干預的情況下開發智能來對接收到的數據進行操作。機器學習是人工智能的關鍵，設備被教導說出結果而無需對其進行準確的預編程。借助這些，可以構建智能機器以使制造過程更智能。用于IIoT的AI就像人類的食物。
信息物理系統
網絡物理系統(CPS，cyber physical systems)是IoT和IIoT的主要技術。正是通過這種方式，以前未互連的物理設備現在得以連接。因此，CPS將物理世界與軟件技術集成在一起。使用CPS可以集成機械和軟件技術的動態。它實現了IT(信息技術)和OT(運營技術)之間的通信。因此，它成為了物聯網及其子集工業物聯網的基礎。
大數據分析
我們都聽說過大數據；簡單來說，這是海量數據。大數據分析是如何分析和處理來自所有設備的超大數據。在擁有大量數據的物聯網中，大數據分析成為了現實。
IT與OT相結合的優勢
具有處理大量數據，分析并采取行動的潛力。除了與物理機械互連之外，IIoT在工業領域具有巨大的潛力。看看IIoT帶來了巨大變化的兩個行業，或者更確切地說，就是IIoT帶來的好處。
石油和天然氣行業
石油和天然氣行業是相對比較危險行業。借助IIoT、可以確保工人的安全。物聯網可以改善工作環境的安全性。借助無人機的幫助，可以監控棘手的地點是否存在潛在的泄漏，這將減少對人類的危險。
借助有關產品需求的數據，可以相應地調整制造。使用無人機可以監視長達數千米的管道。它改善了風險管理，還有助于更好地維護資源。
利用石油和天然氣行業的4D模型，可以更好地了解油井的使用壽命。通過使用地理位置傳感器，可以更輕松地監視運輸資源。
汽車行業
借助汽車工業中的IIoT，可以實現更高效、更具成本效益的制造。借助3D打印，可以生產出高精度的汽車零件。這也使定制汽車制造成為可能。可以根據快速變化進行調整的制造的另一個關鍵優勢是產品要求。
在IIoT的幫助下，機器人和人類可以并肩工作。機器人可以承擔重復的任務，從而使生產更高效、更省時。
總結
隨著IIoT的出現，數字化轉型技術正在發生新的變化，它可以幫助工業部門變得更加智能。隨著新軟件技術與運營技術的集成，一個高效且智能的制造業正在蒸蒸日上。這也使制造單位的工作環境對人類更安全。
技術將不斷發展；借助智能工廠和預測性維護系統，工業物聯網的未來一片光明。
浙公網安備 33010602000006號
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