工业物联网涉及哪些技术？
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发布时间：2022-04-21 18:52
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热心网友
时间：2024-02-01 18:45
工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。
工业互联网的关键核心技术主要涵盖“一硬(工业控制)+一软(工业软件)+一网(工业网络)+一安全(工业信息安全)”四大基础技术，“边缘智能+工业大数据分析+工业机理建模+工业应用开发”四大关键技术，以及“开源平台+开源社区”两大杀手锏技术。
工业互联网首先是全面互联，在全面互联的基础上，通过数据流动和分析，形成智能化变革，形成新的模式和新的业态。互联是基础，工业互联网是工业系统的各种元素互联起来，无论是机器、人还是系统。
互联解决了通信的基本，更重要的是数据端到端的流动，跨系统的流动，在数据流动技术上充分分析、建模。伯特认为智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸是在互联的基础上，通过数据流动和分析，形成新的模式和新的业态。
这是工业互联网的基理，比现在的互联网更强调数据，更强调充分的连接，更强调数据的流动和集成以及分析和建模，这和互联网是有所不同的。工业互联网的本质是要有数据的流动和分析。
工业互联网平台可以参考SAP思爱普提出的工业4.0解决方案，作为ERP的鼻祖，德国公司SAP在工业管理数字化方面的创新走在非常前沿。SAP 将为企业提供所需的简化、创新和加速功能，帮助他们制定数字化业务战略。在 SAP 的协作式价值与创新框架内，企业将能充分利用这些功能。
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时间：2024-02-01 18:45
应该听的很多了，都是现在的尖端新技术，像是工业云平台、物联网、工业大数据、云计算、5G、机理建模以及人工智能等技术。
但是每个方向的提供商可能也有侧重，有的是白色家电轻工业、有的是轨道交通、汽车加工行业，还有朗坤苏畅这种重资产流程行业，煤炭电力化工建材行业，总体来说重资产流程行业比较多，比较工业嘛
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时间：2024-02-01 18:46
(1) 企业安全信息数据库建设与数字交付。
(2) 重大危险源管理。
(3) 作业许可和作业过程管理°
(4) 培训管理。
(5) 风险分级管控和隐患排查治理管理。
(6) 设备完整性管理与预测性维修。
(7) 承包商管理。
(8) 自动化过程控制优化。
(9) 流通管理。
(10) 敏捷应急。
(11) 工艺生产报警优化管理。
(12) 封闭管理。
(13) 企业安全生产分析预警
(14) 人员不安全行为管控。
(15) 作业环境、异常状态监控。
(16) 绩效考核和安全审计。
(17) 能源综合管理。
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时间：2024-02-01 18:46
“工业互联网”（Instrial Internet）——开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来，属于泛互联网的目录分类。 它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。
“工业互联网”的概念最早由通用电气于2012年提出，随后美国五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC)，将这一概念大力推广开来。除了通用电气这样的制造业巨头，加入该联盟的还有IBM、思科、英特尔和AT&T等IT企业。国内有树根互联、海尔卡奥斯、北京宏途创联科技有限公司、用友云。
工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。还有利于推动制造业融通发展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济各种要素资源能够高效共享。
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时间：2024-02-01 18:47
1.数据集成与边缘处理技术
设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。
协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。
边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。
2.IaaS技术
基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。
3.平台使能技术
资源调度：通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。
多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。
4.数据管理技术
数据处理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。
数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。
数据存储与管理：通过分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。
5.应用开发和微服务技术
多语言与工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和 Jenkins等各类开发工具，构建高效便捷的集成开发环境。
微服务架构：提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的“松耦合”应用开发和部署。
图形化编程：通过类似Labview的图形化编程工具，简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。
6.工业数据建模与分析技术
数据分析算法：运用数学统计、机器学习及最新的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。
机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。
7.安全技术
数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全。
平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。
访问安全：通过建立统一的访问机制，*用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对云平台重要资源的访问控制和管理， 防止非法访问。
