第1章 工业物联网概述
1.1 工业物联网的基本概念
1.1.1 工业物联网的定义
1.1.1.1 智能制造、工业互联网与工业物联网的关系
智能制造（intelligent manufacturing）是先进生产过程、模式和系统的总称，依靠新兴信息技术、新原料、工艺、设计、生产、管理和服务等各个方面，深入信息感知、智慧化决策和精准控制执行等，其本质是虚拟网络与实体制造的互通。智能制造是基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造可将物联网技术融入工业生产的各个环节，大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗。
工业互联网（industrial internet）是将互联网技术应用于工业领域，实现工业设备和系统之间的连接、通信、数据共享和协作。它强调通过互联网技术和数据分析，实现工业数据的采集、传输、处理和应用，以优化生产和运营过程，提升效率、降低成本、增强创新。工业互联网的重点在于数据的价值挖掘和分析，以及如何将数据应用于决策和业务流程中。
工业物联网（industrial internet of things，IIoT）是在工业环境中应用物联网技术，通过连接传感器、设备、系统等，实现数据的采集、传输和分析，以支持实时监控、控制和决策[1]。工业物联网注重在工业领域中建立设备之间的通信网络，实现设备智能化、互联互通，以提升生产效率、减少停机时间和优化资源利用。
工业物联网、工业互联网与智能制造的关系如图1-1所示。
图1-1 工业物联网、工业互联网与智能制造关系图
智能制造、工业互联网和工业物联网是紧密相关但又有区别的概念，它们在工业领域的数字化转型和创新方面发挥着重要作用。工业互联网强调的是通过将互联网技术应用于工业领域，实现设备和系统之间的连接、通信、数据共享和协作。
智能制造强调整个生产过程的数字化和智能化转型[2]，涵盖了从设计、生产、运营到维护等各个阶段。智能制造的目标是实现生产过程的智能化、增强灵活性、提升效率和保障质量，通过数字化技术和智能算法，实现生产线的自适应、自优化和自学习，以适应不断变化的市场需求。
工业互联网通过平台和网络收集大量的数据，使用高级分析和人工智能技术进行处理，可以提供更深入的洞察，帮助优化生产和运营过程，提高效率、降低成本、提升产品质量和支持创新。
工业物联网强调通过物联网技术，将工业设备、传感器和其他物理对象连接到互联网，实现数据的采集、传输和分析[3]。工业物联网的核心是数据的收集和连接，它使得设备能够实时交换信息，从而实现生产过程的实时监控、分析和优化。
三者相辅相成，关系如下。
（1）工业物联网强调物理设备的连接和数据传输，侧重于设备的实时监测、状态诊断和远程控制。工业互联网强调数据分析和智能化决策，强调通过数据的挖掘和分析来优化整个生产和运营过程。
（2）工业物联网为智能制造提供了工厂底层的网络互联支撑，工业互联网为智能制造提供了数据支持和技术基础[4]。工业物联网和工业互联网的数据采集和分析能力可以为智能制造提供实时的生产数据和性能指标，帮助制造商做出更明智的决策。智能制造将结合工业物联网，合理调配供应链资源以提升生产和服务效率，实现制造业的智能化管理。
（3）三者均以数据驱动。工业物联网和工业互联网的核心是数据的采集和分析，而智能制造则是在这些数据的基础上进行决策和优化。工业物联网使得实时数据的获取、可靠传输、确定性传输成为可能，工业互联网使得数据的分析和决策成为现实，智能制造利用工业互联网产生的数据，实现生产过程的实时监控和控制。
（4）三者均涉及网络融合。工业物联网和工业互联网通过协议转换，使得不同品牌的设备数据以及各类不同的环境数据统一采集并上传到同一个平台，用户能够在同一个平台中对所有的设备运行数据和环境数据进行整体的分析，为智能制造提供支撑。
（5）三者目标一致。工业物联网、工业互联网和智能制造的共同目标是通过数字化技术和智能算法，提升工业生产的效率、质量和灵活性，以满足市场的需求变化。
（6）三者技术交叉，三者之间存在一些技术的重叠，比如物联网技术在工业互联网中的应用，也可以支持智能制造中的智能设备和生产线[5]。总之，三者是相互关联、互为支持的关系，共同构建了工业领域的数字化转型和创新体系。在实际应用中，制造企业通常会将工业物联网、工业互联网和智能制造结合起来，以实现更高水平的生产效率和竞争力。
1.1.1.2 传统的工业物联网与新一代工业物联网的关系
1.从封闭走向开放
传统的工业物联网通常处于专业的封闭型网络，并需要使用特殊设计的控制协议，使其不易遭受对手攻击，但如今的新一代工业物联网处在一个开放的网络环境。
工业物联网正在逐渐从封闭的环境走向开放，这一趋势在工业领域的数字化转型中发挥着重要作用。开放的工业物联网模型有助于实现更大的互操作性、灵活性和创新性。在过去，许多工业系统和设备使用了封闭的、专有的通信协议和解决方案，这导致了不同设备之间难以互通，系统的扩展和升级变得复杂。然而，随着数字化和智能化需求的增加，工业界开始认识到开放性的工业物联网模型的重要性。
（1）标准化协议。开放的工业物联网模型倡导使用标准化的通信协议，如消息队列遥测传输协议（message queuing telemetry transport，MQTT）、约束应用协议（constrained application protocol，CoAP）、超文本传输协议（hyper text transfer protocol，HTTP）等，这些协议使不同设备和系统能够更容易地互相通信和交换数据。
（2）开放应用程序接口。开放的工业物联网平台提供开放的应用程序接口（application programming interface，API），允许第三方开发人员构建应用程序和解决方案，从而扩展系统的功能和应用领域。
（3）云平台和边缘计算。开放的工业物联网模型可以集成云平台和边缘计算，将数据传输和处理推向设备的边缘，以实现更快速的响应和更高效的数据处理。
（4）跨厂商互操作性。开放的工业物联网模型鼓励不同厂商的设备和系统之间实现互操作性，从而允许混合使用各种厂商的解决方案，提高了灵活性和选择性。
（5）数据共享与合作。开放的工业物联网模型鼓励不同组织之间的数据共享和合作，促进了产业链上各个环节的协同工作和创新。
（6）安全性和隐私保护。在推动开放的工业物联网模型时，确保数据安全性和隐私保护仍然是重要的考虑因素。开放的系统需要采取适当的安全措施来保护数据和网络。
2.应用场景从单一到复杂
在新一代工业物联网领域，企业往往需要集成各类智能终端设备来构建工业物联网的感知层，既包括计算能力加强的控制设备，也包括许多资源受限的嵌入式设备或者一些传统传感器设备等。各类工业物联网智能设备因功能不同、生产厂家不同，它们所具备的软硬件特征也不同。另外，新一代工业物联网的环境更加复杂，智能设备安全设计的复杂系数也随之增长。相比于传统工业物联网，现阶段新一代工业物联网应用场景更加复杂和特殊，对网络的可靠性、数据的实时性和计算任务请求的服务质量有更高的要求。大量的数据传输使得底层网络变得复杂多变，网络的灵活性、实时性和动态性也受到影响。
例如：在设备监测和维护方面，从过去的使用单一的传感器和物联网连接监测设备的状态，如温度、压力、振动等，到现在的实时监测和预测多个设备的运行状态，自动调度维护任务，减少停机时间；在生产设备优化方面，从过去的监控单一设备的生产效率和故障情况，到现在的通过数据分析，优化整个生产线的运行，调整参数和流程，实现*佳生产效率；在供应链管理方面，从跟踪单一产品的运输和库存情况，到现在的整合多个供应链环节的数据，实现实时的物流和库存管理，优化供应链流程；在质量控制方面，从检测单一产品的质量指标，到现在的实时监测和分析生产过程中的多个参数，预测产品质量问题，进行自动调整和反馈。
3.融入更多新的技术
近年来，新一代工业物联网通常在技术、通信、数据处理等方面进行了更高级的创新，以满足不断变化的工业需求。新一代工业物联网融合人工智能、云计算、边缘计算和大数据分析等新一代信息技术和制造技术，通过智能化手段对环境信息进行感知、支持大量异构设备接入[6]。支持对海量多源数据的实时分析和高效处理，同时也产生大量的计算任务请求数据。
边缘计算、分布式处理、5G通信技术、人工智能、数字孪生、自主感知和行动等新技术被不断地引入到工业物联网中。
（1）边缘计算和分布式处理。新一代工业物联网更加注重在设备本身或设备附近进行数据处理，以减少数据传输延迟并提高实时性。边缘计算技术允许设备在本地进行数据处理和分析，从而更快地做出响应和决策。
（2）5G通信技术。新一代工业物联网可以借助更快速和可靠的5G通信技术来实现设备之间的高速数据传输和低延迟通信，以支持更多实时和高带宽的应用。
（3）人工智能和机器学习。结合了人工智能（artificial intelligence，AI）和机器学习（machine learning，ML）技术，新一代工业物联网可以对大量数据进行分析，从中提取有用的信息和模式，以支持更复杂的决策和优化。
（4）数字孪生。新一代工业物联网引入了数字孪生的概念，即通过数字化建模和仿真，在虚拟环境中对物理实体进行建模和测试。这有助于优化生产过程、进行故障诊断和预测等。
（5）自主感知和行动。新一代工业物联网的设备可能更具有自主感知和自主行动能力，能够根据环境变化和数据分析做出自主决策，以优化操作和控制。
综上所述，新一代工业物联网技术是新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，它通过网络智能传感设备和应用软件来收集、分析和处理大量的工厂数据，通过可执行的信息帮助企业提高决策和行动的速度和准确性。新一代工业物联网推动着企业数字化变革，已经有很多流程型企业把传感器数据远程发送至计算机，从而对过程进行监控，新一代工业物联网将连接作为扩展手段，实现从任意地点对数据的实时访问、解读和分享。
1.1.2 工业物联网的特征和优势
1.1.2.1 工业物联网的特征
1.泛在感知
面对工业生产、物流、销售等产业链环节产生的海量数据，工业物联网是利用传感器、射频识别等感知手段获取工业全生命周期内的不同维度的信息数据，具体包括：人员、机器、原料、工艺流程和环境等工业资源状态信息。
针对所感知的工业资源数据，通过技术分析手段，在数字空间中进行实时处理，获取工业资源状态在虚拟空间和现实空间的内在联系，将抽象的数据进一步直观化和可视化，完成对外部物理实体的实时响应。 泛在感知的核心是用户，而在泛在感知中，用户不是被动地接受服务，而是可以主动地提出所需的服务。
工业物联网的泛在感知特征提高了生产线过程监测、实时参数采集、材料消耗监测的能力和水平，通过对数据的分析处理可以实现智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护，提高生产力，降低能源消耗[7]。钢铁企业应用各种传感器和通信网络，在生产过程中实现了对加工产品的宽度、厚度、温度的实时监控，提高了产品质量，优化了生产流程。工业物联网是通过物联网技术“泛在感知”工业全流程、实施优化控制，提高设备可靠性和产品质量，降低人工成本与减少生产消耗。为了满足泛在感知与互联在快速连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求，需要充分利用末梢节点、智能终
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