什么是工业物联网?物联卡对工业发展带来了哪些影响?

2019-05-17 189来源:中亿物联网 分类: 物联网卡

  近些年来物联网的发展十分迅速,但是有不少人对于物联网和互联网的概念有些混淆,更有学者探讨起了工业物联网和工业互联网的区别,在众多的观点中,清华大学软件学院院长王建民教授则认为两者基本一致 也可以认为是同一个概念,但是两者之间还有存在的一些差异。其实从设备的角度而言,不管是物联网还是互联网,他们的同信渠道依旧是物联卡,下面就跟着中亿物联网一起来看看什么是工业物联网,以及物联网对于工业发展都带来了哪些影响吧。


什么是工业物联网?物联网对工业发展带来了哪些影响?


  首先要对互联网和物联网的概念加以区分。

  互联网,即广域网、局域网及单机按照一定的通信协议组成的国际计算机网络。互联网是指将两台计算机或者两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术手段互相联系起来的结果,解决人与人之间互联互通问题,人们可以在互联网上获取信息、发布评论、采购产品、购买服务等,但是这些信息和服务需要人来做大量的工作才能完成,并且难以动态地了解其变化。

  物联网(简称IoT,InternetofThings),其定义为通过各种信息传感设备,如射频识别技术、全球卫星定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术,实时采集任何需要连接、监控、互动的物体或过程状态信息,包含其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种基础信息,通过互联网形成相互交互的、可识别的、可共享的网络,其目的是实现物与物、人与物在网络上的连接,识别、管理和控制等,物联网的信息是动态的,主要由物理机器生成。

  互联网与物联网之间是有联系的。首先,物联网的通信渠道仍然是互联网,是在互联网基础上延伸和扩展到传感层的网络;第二,物联网用户可以通过互联网的通信渠道,端到端延伸和扩展到任何物与物之间,人与物之间。

  进一步来看,工业互联网不能被简单的理解为工业领域的互联网,如果仅仅将工业和互联网这两个关键词拆分来理解,容易被理解成工业领域所用的互联网,这样理解仍然是互联网的概念。而工业物联网基本可以理解为工业领域的物联网。

  另一方面,工业物联网与工业4.0等这些概念之间也是既有交集也有差异。随着工业化与信息化的深度融合,企业内部互联互通的需求渐增,通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈,工业物联网(简称IIoT,IndustrialInternetofThings)应运而生。

  工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成数据终端,全方位采集底层基础数据,并进行更深层面的数据分析与挖掘,从而提高效率、优化运营。

  什么是工业大数据

  工业大数据的发展赶上了好时候,相关技术的发展让工业大数据快速发展成为可能。如今,传感器变得无处不在,平台的计算和承载能力也不断增强,人工智能等技术让数据分析变得更为高效,活跃的IoT(物联网)生态圈让越来越多的企业尝试可以通过APP微服务的方式将数据价值变现。

  一般来讲,大数据可分为工业大数据和互联网大数据,狭义的大数据更多指的是互联网大数据。目前,在技术和应用方面,互联网大数据发展水平更加领先。

  工业大数据借鉴了互联网大数据的概念,又结合了IoT物联网的技术,把面向个人用户的“行为”数据分析与思维模式进行扩展,并应用到了企业领域。

  工业大数据有其自身的特点:大部分是时序数据,与我们通常所讲的互联网大数据有较大差异。

  首先,工业大数据源自企业内部,而非互联网个人用户;

  其次,数据采集方式更多依赖传感器,而非用户行为或录入数据;

  第三,数据服务对象是企业,而不是个人;

  第四,就技术而言,传统的企业IT技术已无法提供相应的分析应用,需要借鉴和采用互联网大数据领域成熟的技术;

  第五,工业大数据让企业改变了原来对数据的看法,使得那些看似无用的、直接丢弃的数据重新得到了重视,并且切实改进了企业的生产、销售、服务等流程。

  工业互联网被广泛称为“第四次工业革命”,我国能否抓住这次工业革命机遇,事关重大。笔者看到有人把中国比喻成一条多元化发展的巨龙,龙头已经进入了21世纪的信息时代,龙身还在工业化时代,龙尾还在农业化时代。这个形容十分贴切。我国的制造业也是多元化和长链化的,这种特点,更加给了工业互联网带动中国制造业转型升级创造了历史机遇。我们需要多了解和学习并进一步利用好这次机会。

  中亿物联网(http://www.m2mzy.com/)认为物联网的发展将会成为第四次工业革命不可或缺的一部分,加入物联网技术后的工业领域,能够通过科技的提高,全面加快工业的发展,在接入物联网网络后的工业设备,无论是从产品质量角度还是运营效率角度来说,都能够得到巨大的提升,工业物联网能够将工业生产的每个环节紧密的连接在一起,便于我们进行更深层次的数据挖掘分析。