工业物联网是指将物联网技术应用于工业，实现工业特有的增值技术模式。所有的物联网都是要实现万物互联，尤其是物联网，但是工业物联网有其专有的属性。物联网对异构性的要求并不高，而工业物联网的要求主要体现在网络密度、网络实时性和网络异构性三个方面。思考所有问题都需要一个从宏观到微观的详细过程，工业物联网也不例外。我认为，对工业物联网的深入思考，需要从以下五个维度来分析，否则要么造成视而不见，要么导致来得如此意气风发。我们首先要思考的问题是工业物联网的价值、意义和目的是什么；二是工业物联网需要连接什么的问题，这是一个范围的概念；第三个我们需要思考的是连接物联网中事物的层次，就是深度的问题；第四我们需要思考的是物联网实现的价值成本分析；第五个需要思考的是如何建设工业物联网。***，工业物联网的价值、意义和目的是什么？互联网实现了计算机之间的连接，或者说人与人之间的连接。这种联系带来了人际交往的便利。在此基础上出现了许多新的、具有颠覆性的商业模式，如电子商务、即时通讯、社交媒体等；而物联网将实现人与物、物与物的连接。我们也期待带来全新的、颠覆性的革命性商业模式，甚至更进一步，期待带来颠覆人类生活和生产方式的全新模式。工业物联网作为物联网的主战场，人们期待它能给工业设计、制造、流通带来革命性的变革，为传统产业注入新的活力，提供新的势能，带动产业进入新的发展阶段。更高维度。发展、创新，甚至变革。随着计算和存储能力的提升，尤其是大数据和人工智能的发展，任何行业都对数据采集方式提出了前所未有的要求。对数据采集方法的要求主要表现在四个特点，第一是高效；二是准确性；三是实时；四是经济。特点是工业物联网。首先，芯片技术已经发展到美元以下具有强大计算能力的MCU，而RFID芯片的价格甚至已经达到美分数量级，这使得工业物联网有了物质基础，满足了经济要求的要求；近30年来通信技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商业化，使无线通信能够以低成本覆盖数百米甚至千米，满足数据需求。采集的密集部署需求，并且由于工业物联网的在线特性，工业物联网可以满足高效实时数据采集的要求；微电子技术这几年也有了突飞猛进的发展，无论价格还是在进步上都有了很大的突破，满足了数据采集的准确性。总而言之，工业物联网的出现是不可逆转的趋势，在以下条件成熟时出现：瞬息万变的市场需要数据支撑，这就催生了市场对数据采集的迫切需求；MCU的发展使得计算能力迅速提升；以调制技术为核心的通信技术的发展是组网的管道基础；传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展，为感知世界提供了保障；工业物联网不是有计划的，而是各种技术和需求发展演变的产物，是生活、生产、经济发展到一定水平的自然产物。在需求的驱动下，它是许多行业创新的自然产物。通过工业物联网，可以将传统经济无法数字化的事物数字化，将传统无法数字化的行为数字化，将传统的不可能变为可能，甚至轻松获得和解决。二、什么需要接入工业物联网？这个问题是第一个问题的延续。如果不考虑经济，那么我们可以说工业物联网连接了一切可以连接的东西。然而，当我们在做一个务实的、有价值的解决方案时，一定要考虑可行性和经济性，那么什么是连接到工业物联网呢？我们认为这是一个从哪里来，到哪里去的问题。从以上对价值、意义和目的的分析可以知道，我们应该从目的出发，一切从目的出发，时刻关注企业需要补足的最关键的环节。比如有量化OEE的需求，那么我们就需要对接设备状态；如果我们想减少在制品，那么我们就需要Work-in-progress的跟踪；如果能源消耗是企业的重中之重，那么我们会检测能源效率，等等。世界上没有两片完全相同的树叶，同样，世界上也没有完全相同的两家公司。只能对企业自身进行深入分析，聚焦企业价值，确定工业物联网的实施范围场景。组网范围的一个核心点是被连接对象的属性，也就是说，我们通过分析被连接对象的属性与物联网之间的耦合度来确定需要实现的工业物联网的广度。企业建设工业物联网的目标。第三，获取连接对象需要哪些数据？工业物联网分析连接了什么之后，我们得到连接对象的内容，然后我们需要决定每个/每类连接对象我们应该数字化哪些属性，这里是工业互联网特有的障碍ofThings，工业物联网中需要连接的事物的连通性，尤其是当设备相互连接时，连通性尤为突出，比如有的设备有开放的通信协议和可用的通信接口，有的设备则没有开放协议等，那么连通性对方案商来说是一个很大的考验，我们的经验是有四种方案可以选择：使用设备开放协议；使用设备自带的传感器；添加一个新的传感器；改变观察面和维度，采用新的采集方式；第四项，改变观察面和维度，使用新的连接方式是利用完整性原则，避免设备未开放协议或接口，避免设备供应商主导的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获取设备的使用状态，通过振动传感分析设备部件的故障，甚至转速等，只要通过独特的原理从你需要的信息入手，而不是而不是被动地从设备可以提供的数据的方式开始提供物联网解决方案。直接以我们需要的信息为目标，观察除了直接连接设备之外，我们如何获取所需的信息，因为只有我们获取的数据才能与设备提供的数据在信息上“同构”。例如，我们可以在物联网设备上安装振动传感器。从传感器获得的数据中，我们可以得到设备是否开机，是否开始工作，也可以得到设备的运行速度。如果你非要和设备互联，而不是使用安全原则，你至少需要收集三个数据，设备不一定能给你。这是边缘计算的典型案例。边缘计算的计算规则必须具备可定制的能力。可以说，边缘计算一定是一个知识容器，可以轻松整合客户、厂商，甚至第三方的知识。我们开发的支持脚本的设备已经具备了初步的边缘计算功能，需要在这方面继续加大支持。因此，通过分析企业的价值和事物的连接性，我们可以明确定义事物需要连接的层次，也可以明确事物的连接深度；物联网物联网层级中一个重要的概念就是管理粒度，对于制造业来说，物联网的管理粒度大致可以分为以下几个层级：传感器层级；装备等级；生产线水平；车间级；企业级；数据采集??的粒度是在定义的前提下进行的。从理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好、更有价值，但加上成本分析，细粒度不一定更好，需要根据各种约束找到一个平衡点。第四，工业物联网建设的价值成本分析。价值成本在企业行为中始终持有最高权重的赞成票或否决票。通过前三项的分析，我们只有最后一个问题没有解决，这也是价值成本的关键：管理粒度，我们需要管理到多细粒度？这就引出了一个哲学问题：这个世界需要黑匣子吗？这是什么意思？当我们确定了一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息就会被隐藏在一个黑盒子里，而这个黑盒子就会成为我们分析深度或认知深度的制约因素和制约因素。我们可以通过价值-成本分析找到这个平衡点，从而明确黑匣子的大小，最终确定工业物联网连接的物的特性。五、如何建设工业物联网？我们的期望是工业物联网建设的价值，其他都是方法论。首先，我们在规划物联网时，既要有远见，又要务实。在考虑黑盒的尺寸时，一定要有远见，设计方案要以黑盒尽可能小为目标，而实施方案要根据值选择合适的黑盒尺寸-成本分析，即选择合适的管理粒度，从而保证投资和回报的平衡，我们甚至可以定义尽可能大的黑盒来验证工业物联网的可行性，降低风险尽可能实施工业物联网。总之，我们应该从几个解决方案中确定工业物联网的建设原则：期望得到什么结果？期望使用什么方法来获得预期的结果？基金会需要提供什么信息？工业物联网能否获取这些信息？如何在线获取这些信息？获取这些信息的成本效益如何？回归分析评估预期结果是否符合经济利益？实施它。
