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物联网在工业领域的应用物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分，指的是将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。其含义有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，“物联网概念”是在“互联网概念”的基础上，将其用户端延伸和扩展到任何物品与物品之间，进行信息交换和通信的一种网络概念。目前，国际上公认的物联网是指通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。感知识别层位于物联网四层模型的最底端，是所有上层结构的基础。在这个层面上，把成千上万个传感器或阅读器安放在物理物体上，比如氧气传感器、压力传感器、光强传感器、声音传感器等，形成一定规模的传感网。通过这些传感器，感知这个物理物体周围的环境信息;当上层反馈命令时，通过单片机、简单或者复杂的机械可使物理物体完成特定命令。网络是物联网最重要的基础设施之一。网络构建层负责向上层传输感知信息和向下层传输命令。这个层面就是利用互联网、无线宽带网、无线低速网络、移动通信网络等各种网络形式传递海量的信息。管理服务层主要解决解决数据如何存储、如何检索、如何使用(数据挖掘与机器学习)、如何不被滥用(数据安全与隐私保护)等问题。简言之，这个层面就是把收集到的信息进行有效整合和利用，是物联网的精髓所在。物联网产业链的最顶层，是面向客户的各类应用。传统互联网经历了以数据为中心到以人为中心的转化，典型应用包括文件传输、电子邮件、万维网、电子商务、视频点播、在线游戏和社交网络等;而物联网应用以“物”或者物理世界为中心，比如物品追踪、环境感知、智能物流、智能交通、智能电网等。物联网的体系结构:网络构建层:感知识别层：管理服务层：综合应用层：物联网的主要技术物联网技术”的核心和基础仍然是“互联网技术”，是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术;其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。在物联网应用中有五项关键技术。网络通信技术网络通信技术包含很多重要技术，其中M2M技术最为关键传感器技术射频识别技术嵌入式系统技术传感器是摄取信息的关键器件，它是物联网中不可缺少的信息采集手段RFID,该技术利用射频信号通过空间电磁耦合实现无接触信息传递并通过所传递的信息实现物体识别综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术云计算一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互制造业供应链管理物联网应用于企业原材料采购、库存、销售等领域，通过完善和优化供应链管理体系，提高了供应链效率，降低了成本。空中客车(Airbus)通过在供应链体系中应用传感网络技术，构建了全球制造业中规模最大、效率最高的供应链体系。生产过程工艺优化物联网技术的应用提高了生产线过程检测、实时参数采集、生产设备监控、材料消耗监测的能力和水平。生产过程的智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护水平不断提高。钢铁企业应用各种传感器和通信网络，在生产过程中实现对加工产品的宽度、厚度、温度的实时监控，从而提高了产品质量，优化了生产流程。产品设备监控管理各种传感技术与制造技术融合，实现了对产品设备操作使用记录、设备故障诊断的远程监控。GEOil&Gas集团在全球建立了13个面向不同产品的i-Center，通过传感器和网络对设备进行在线监测和实时监控，并提供设备维护和故障诊断的解决方案。环保监测及能源管理物联网与环保设备的融合实现了对工业生产过程中产生的各种污染源及污染治理各环节关键指标的实时监控。在重点排污企业排污口安装无线传感设备，不仅可以实时监测企业排污数据，而且可以远程关闭排污口，防止突发性环境污染事故的发生。电信运营商已开始推广基于物联网的污染治理实时监测解决方案。工业安全生产管理把感应器嵌入和装备到矿山设备、油气管道、矿工设备中，可以感知危险环境中工作人员、设备机器、周边环境等方面的安全状态信息，将现有分散、独立、单一的网络监管平台提升为系统、开放、多元的综合网络监管平台，实现实时感知、准确辨识、快捷响应、有效控制。物联网在工业领域的应用主要集中在以下几个方面:云计算云计算是基于网络提供的按需的、共享的、可配置的计算以及其他资源。这种方法很像是自来水的供应，人们只需拧开水龙头就可以使用提供的资源，而不必自己去建立一个大而复杂的管道。从计算方式上来讲，云计算是云+端的模式。用户的个人智能客户端通过网络连接到云上，从而与云端的“云”共同形成一个综合的平台，客户端可以是多样的，它既可以是电脑、平板，也可以是手机，甚至汽车等。雾特点雾特点低延时规模大高移动性兼容性云端联动统一管控雾计算雾计算，是一种分布式的计算模型，作为云数据中心和物联网（IoT）设备/传感器之间的中间层，它提供了计算、网络和存储设备，让基于云的服务可以离物联网设备和传感器更近。雾计算的概念的引入，也是为了应对传统云计算在物联网应用时所面临的挑战。云计算也有局限云计算技术往往采用集中式服务模式，即所有的服务响应、数据分析和决策控制等功能都集中在云计算中心。如果把智能物联网比作一家公司，云计算模式相当于由最高管理者（比如总裁）处理一切事务、作出所有决策，而一线工作人员和中层干部分别负责收集和传递全部数据，他们都没有进行分析、判断和决策的能力或权限。很显然，云计算依赖于海量数据的实时采集和宽带网络的快速传输，再利用计算资源、智能算法和同步处理能力都非常集中的巨大优势，提供全局性数据分析、战略性策略规划和系统性决策优化。但另一方面，云计算中心不但建设成本和运营费用高昂，而且空间上距离数据产生的实际位置往往较远，也常受到数据采集不同步、通信数据包丢失、传输路径拥堵等因素影响，易发生数据处理、信息提取和智能决策的时延周期较长，关键性能指标的波动大、预测难等问题。此外，云计算系统的抗毁性较弱，即云计算中心受到安全攻击时，整个系统会瘫痪并且很难快速恢复。雾计算延伸了云计算作为云计算的延伸和拓展，雾计算技术充分挖掘和利用用户周边和通信网络中的资源，通常采用便捷灵活的分散式服务，可以实现低成本、本地化的实时数据分析和智能控制优化。就好比在公司里，处于不同层级的人员具有不同的数据分析、任务处理和决策控制的能力和权限，一线工作人员擅长收集数据，负责完成本地数据压缩、信息提取和异常事件监测；中层干部不仅负责上传下达的信息通信管道，而且能够分析和处理更大区域范围内的复杂数据，做出及时而准确的决策；最高管理者拥有最广控制范围、最多信息来源、最强分析智能、最大存储空间和最高决策权力，负责全局核心数据的统筹分析和处理、异常诊断和溯源、隐患预测和搜寻、知识发现和创造、长期规划和战略决策等重要任务。相比云计算模式，雾计算模式更能充分发挥不同位置、不同层次节点的能力和作用，更能体现广泛物联网应用和服务的智能化和高效率。现实中，并非所有的数据都需要传输到远方的云计算中心，并非所有的服务都需要超强计算能力和存储空间。于是，雾计算在节约时间、资源和成本的同时，显著提升了服务质量和用户体验。雾计算的主要优势包括：更短的服务响应时间、更强的本地化计算能力、更少的数据传输负载、更安全的分散式服务架构，以及更快更精准的分析、决策和控制机制。云计算中心建设成本和运营费用高昂常受到数据采集不同步、通信数据包丢失、传输路径拥堵等因素影响关键性能指标的波动大、预测难云计算系统的抗毁性较弱，即云计算中心受到安全攻击时，整个系统会瘫痪并且很难快速恢复借助技术的进步，IOT让制造商现在能够自动执行许多以前必须人工操作的作业。工厂网络中的多个设备和机器可以处理PLC可编程控制器系统的输入和输出数据，例如根据预先确定的参数来自动启动和停止生产程序。IOT让制造商可以集中控制工厂中的所有机器和设备，例如LanmarkControls公司推出的新一代“智能”LEC激光打标控制板通过将这些新的“智能”控制板连接到工厂网络，并与PLC实现通信，系统集成商创造的激光打标系统能满足以下挑战：同时远程管理多个作业或多条自动化生产线，这样能提高效率并精简动作和空间。在智能控制板出现前，大的制造商，例如一个在韩国的激光打标制造商会有多台电脑，每台电脑控制一台激光打标机。如果要改变作业计划，工厂里的工程师需要在每台电脑上手动上传新工作，这个过程非常费时并且低效。而借助如今的新型激光打标控制板，这个制造商如今只有一个多LEC的PLC控制板。当他们想改变作业时，工程师只需在PLC上进行更改，然后网络中的所有机器都会执行同样的操作。借助智能激光控制板，系统集成商可以建立一个不需要电脑的激光打标系统；该系统安装在工厂车间或生产线上，只需简单地将其“插”入网络中就可以成为“智能”化生产环境中的一个部分了。因为LEC是一个“独立”的控制板，制造商可以不必加入一台个人电脑。现在这个控制板成为了智能化网络中的一个节点，能够在需要的时候与API通信，或是在准备好之前保持“沉默”。工业用传感器工业用传感器是一种检测装置，能够测量或感知特定物体的状态和变化，并转化为可传输、可处理、可存储的电子信号或其他形式信息。工业用传感器是实现工业自动检测和自动控制的首要环节。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。可以说，没有众多质优价廉的工业传感器，就没有现代化工业生产体系。工业无线网络技术工业无线网络是一种由大量随机分布的、具有实时感知和自组织能力的传感器节点组成的网状(Mesh)网络，综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等，具有低耗自组、泛在协同、异构互连的特点。工业无线网络技术是继现场总线之后工业控制系统领域的又一热点技术，是降低工业测控系统成本、提高工业测控系统应用范围的革命性技术，也是未来几年工业自动化产品新的增长点，已经引起许多国家学术界和工业界的高度重视。工业过程建模没有模型就不可能实施先进有效的控制，传统的集中式、封闭式的仿真系统结构已不能满足现代工业发展的需要。工业过程建模是系统设计、分析、仿真和先进控制必不可少的基础。此外，物联网在工业领域的大规模应用还面临工业集成服务代理总线技术、工业语义中间件平台等关键技术问题。物联网在工业领域面临的技术问题：(1)电子标签和工件的关联问题:因为工件无法植入电子标签，所以电子标签和工件的直接关联无法实现，电子标签必须通过间接的方式与加工工件进行关联，例如通过承载物，所以必须对承载物进行标准化，根据车间具体加工工件的实际尺寸，对零件的尺寸数据进行统计，确定承载物的种类，通过承载物与标签关联的方式实现电子标签和工件的间接关联。(2)流程的标准化问题:为了实现对工件的自动识别和信息采集，必须对每个流程的动作进行标准化处理，规定每个流程的具体步骤，当进入到该流程时，信息将会自动的识别，同时提交给数据处理模块进行处理，这样就可以剔除大量无效数据。为生产决策提供准确的依据。(3)数据管理平台问题;一旦物联网在制造业中应用，如何对大量实时制造信息进行识别和管理，获得真正有用的数据信息将成为挑战。为此，需要建立数据管理平台，它包括后端数据库，应用程序以及正确的分析能力来处理由RFID系统生成的大数所以在制造业中应用物联网技术还必须面临各种挑战，只有通过对这些问题的不断解缺，才能真正实现物联网在制造业中的应用。在制造业中，由于从毛坯到产品要经过不断加工才能实现，所以物联网在制造业中还存在以下挑战: