什么是工业物联网?为何如此受关注?

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  工业物联网(IIoT)将交通、电力和医疗等行业的机器和设备连接起来。潜力很大,但风险也高。
  大家都听说过物联网——智能温控器、连接互联网的冰箱、联网灯泡,但还有一个被称为工业物联网的子集,它对企业、安全甚至生命的日常影响更为显著。
  缩略词IIoT指的是工业物联网。广义上说,它是指在交通、能源和工业部门的机械和车辆上应用仪表、联网传感器和其他设备。
  这意味着在实践中有很大的差别。一个工业物联网系统可以简单到只是一个联网的捕鼠器,告诉主人说它已经被激活了,而有的则像一个完全自动化的大规模生产线一样复杂,在巨大的多层网络上对维护情况和生产效率,甚至是订购和运输信息进行跟踪。
  工业物联网与物联网的区别
  工业物联网也被称为工业互联网,这是由GE创造的术语。无论怎么称呼,工业物联网不同于其他的物联网应用,它侧重于连接石油和天然气、电力和医疗等行业的机器和设备。
  物联网包括消费类设备,例如,健身带或者智能设备和其他应用,如果出现问题通常不会产生紧急情况。
  简单说,工业物联网部署的风险更大,系统故障和停机可能会导致出现危及生命或者高风险的情形。
  工业物联网把计算机从IT引入到运营技术中,为仪器设备带来了巨大的可能性,从而使几乎所有的工业操作都能提高效率和生产率。
  工业物联网有自己的分类吗?
  在技术上,工业物联网的工作原理与其他任何物联网技术一样——仪表实现自动化,并向工作人员报告,而以前并没有这些功能。就是说,其规模完全不同于手机温控等简单的系统——工业物联网部署中会有几百、上千甚至成千上万个单独的端点。
  企业通过工业物联网能做什么?
  企业利用生产线上的仪表可以细致地跟踪和分析其过程,资产跟踪功能有助于快速简要的掌握大量材料的情况,而预测性维护功能在出现严重问题之前就能解决问题,从而为企业节省大量的资金——可能的应用情形还有很多,而且与日俱增。
  工业物联网联盟列出了工业物联网的15种可能用途:
  1. 智慧工厂仓储应用
  2. 预测性维护和远程维护
  3. 货车、货物和运输监測
  4. 联网物流
  5. 智慧计量和智慧电网
  6. 智慧城市基础设施
  7. 智慧农场和家畜监测
  8. 工业安全系统
  9. 能耗优化
  10. 工业供暖、通风和空调
  11. 制造设备监控
  12. 资产跟踪和智能物流
  13. 工业环境中的臭氧、气体和温度监测
  14. 工人安全和健康(状况)监测
  15. 资产性能管理
  需要以不同的方式实现工业物联网吗?
  是的,因为工业物联网设备的使用寿命要比消费类产品长得多——Canonical公司物联网和设备执行副总裁Mike Bell估计,物联网设备平均使用寿命为7到10年,所以任何部署都必须持久耐用。
  即使超出了最初的规模和寿命,实施过程也变得非常复杂——利用仪器收集数据所需的后端工作都是相当艰巨的任务,而且必须与企业的其他部门密切协作。这需要专门的策略从端点收集数据,以可访问的格式存储起来——无论是在数据中心还是在云中,将其输入到分析引擎中,并采取措施把深度分析结果转化为可操作的实时信息。
  M2M通信是怎样让工业物联网与外界交流的?
  有多种不同的格式和技术,满足联网设备之间机器对机器的通信需求。像Sigfox和Zigbee这样的物理层技术,Weave和IoTivity这样的软件层技术——这是实现全功能工业物联网环境所必须的,而且所有一切都是可互操作的。
  工业物联网有安全和其他问题吗?
  就像消费类物联网,工业物联网有很多安全问题。回想一下Mirai僵尸网络,它利用了不安全的安防摄像头和其他小工具,将其变成了大规模的DDoS武器。
  除了可能利用被攻破的工业物联网设备来制造大量的僵尸网络外,还有一个问题是,可以利用漏洞来窃取您网络上已有的重要数据——这是另一种攻击途径。
  据Bell,有助于保持工业物联网安全的一种方法是借鉴消费类物联网越来越普遍的做法,自动安静地下载补丁并打上补丁。而有些企业不喜欢这样,宁愿完全控制他们机器上运行的软件,但从安全角度来看,这可能是很大的帮助。
  IT领导们关心的其他因素
  ● 缺乏标准化。作为一种将新技术移植到旧技术的尝试,从传输协议到输入格式都有大量各种不同的设计和标准。简单的说,如果发送高炉温度操作信息的设备与网络或者数据输入引擎不是由同一家公司制造的,那么,它们可能无法一起工作。
  ● 与老技术的集成。很多老旧设备在设计上并不能提供与现代工业物联网技术格式相兼容的数据,因此,一个几十年的电站控制器要想和复杂的工业物联网新基础设施通信则可能需要进行一些转换。
  ● 钱。正如以上两点所强调的那样,全面应用工业物联网需要新硬件和新软件,并且以新方式来思考技术。想法是为了赚钱,但是很多人都非常担心前期成本。
  ● 人员。要想充分发挥工业物联网的潜力,往往需要机器学习、实时分析和数据科学方面的专业知识——更不要说前沿的网络技术知识了。
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