工业物联网 (IIoT) 解释

一家智能工厂产生的数据量可与一座小型城市的数据量相媲美。这种信息流由工业物联网驱动。IIoT 是工业物联网的缩写，它将机器、传感器和人连接成一个智能、反应灵敏的系统。 

在传统的设置中，收集到的数据可能会被闲置，而 IIoT 则不同，它可以将数据转化为有影响力的见解和明智的行动。IIoT 解决方案可实现实时数据收集、分析和响应。这有助于各行业提高生产率、最大限度地减少停机时间，并做出更智能、更快速的决策。

事实上，许多主要行业正在其设施中迅速采用工业物联网。从在制造工厂和石油钻井平台到医院和农场使用物联网，它们正在推动新一轮的创新浪潮。集成了 IIoT 的机器可以实时思考、适应和交流问题。

在本文中，我们将探讨什么是工业物联网及其对各行各业的影响。我们还将深入探讨计算机视觉在工业物联网解决方案中的作用。计算机视觉是人工智能（AI）的一个子领域，它使机器能够解释和理解视觉数据。让我们开始吧！

什么是工业物联网（IIoT）？

工业物联网是一个通过将机器与传感器、边缘设备和实时数据处理系统连接起来，使机器变得更加智能的框架。它就像给工厂设备装上了大脑，使其能够自动收集、共享和响应数据。

IIoT 解决方案（如传感器、RFID 标签和执行器）通过网络连接，使机器之间可以共享数据。这使企业能够提高运营效率、安全性和可靠性。

以制造业中的物联网为例。IIoT 传感器通过持续监控机器输出，在传送带自动化中发挥着关键作用。如果输出低于预期水平，系统就能检测到速度减慢，并自动提醒维护团队调查和解决问题。

除了制造业，IIoT 还应用于能源、公用事业、石油和天然气等行业。IIoT 不再依赖孤立运行的传统机器，而是释放这些系统一直以来产生的隐藏数据，并通过实时分析将其转化为有价值的见解。

IIoT 如何工作？

工业自动化和物联网通过使用智能设备和传感器网络来工作，这些设备和传感器不断相互对话并共享实时数据。这些设备可以连接到工厂、智能仓库和其他工业环境中的机器、车辆或设备上。

收集到的数据被传输到中央系统，可以是云端系统，也可以是通过边缘计算的现场系统。在那里，对数据进行分析，以确定模式并提出见解。这些洞察力有助于做出更好的决策。例如，它们可用于早期检测性能问题、预测机器何时需要维护、自动执行例行任务以及加强工作场所安全。

物联网解决方案通常还使用反馈回路进行实时调整。根据接收到的数据，机器可以自动更改速度或温度等设置。这些环路还能在某些功能未按预期运行时触发操作员警报或启动自动操作。这样就能保持高效运行，最大限度地减少停机时间。

物联网技术推动创新

现在，我们已经对什么是工业物联网及其工作原理有了更深入的了解，让我们来仔细看看工业自动化中使用的物联网技术。

下面是核心组件的简要介绍：

• 边缘计算：边缘计算可以在靠近数据源（如传感器或本地网关）的地方处理数据，以减少延迟并实现即时响应。例如，它可以在过热的机器发生任何损坏之前触发关闭。

• 云平台：它们提供集中存储、支持大规模分析并允许远程访问。它们还可以汇总来自多个站点的数据，以确定趋势、优化性能并支持战略决策。

• 5G 连接：5G 技术可为数以千计的联网设备提供高速、低延迟的通信。这为响应式自动化、移动机器人和实时质量控制铺平了道路。

• 传感器和执行器：传感器收集温度、压力和振动等关键数据。执行器利用这些数据进行物理调整。它们协同工作，可提供持续监控和实时自动响应。

• 人工智能和 机器学习（ML）: 这些尖端技术可以通过分析数据来检测模式、预测故障并优化流程。随着时间的推移，它们可以改善决策、减少停机时间并提高整体效率。

物联网为各行业带来的益处

接下来，让我们回顾一下 IIoT 的一些主要优势，看看它们是如何重新定义各主要行业的运营的。

许多公司已经在使用工业物联网解决方案。事实上，预计到 2030 年，全球联网的物联网设备数量将超过 310 亿台。它们之所以被如此广泛地接受和采用，是因为 IIoT 提供了明确、可衡量的价值。 

IIoT 解决方案最重要的方面之一就是与实时可视性紧密相连。通过不断收集和分析数据，这些系统可以让企业即时了解其运营情况。

IIoT 的另一个主要好处是它能使运营管理更加顺畅。通过使用实时数据，可以对机器和流程进行现场调整，减少延误并保持高效。它还能降低维护成本，因为问题可以及早发现并迅速解决。 

除此之外，物联网解决方案还能提高能源效率，减少浪费，降低对人工的需求。它们还能及早发现危险状况并自动采取措施防止事故发生，从而提高工作场所的安全性。

常见的物联网使用案例

IIoT 正在积极重新构想当今各行业的运营方式。从医疗保健和物流到建筑和农业，各组织都在采用 IIoT 技术，以实现更智能、更快速、更可靠的结果。

利用工业物联网生产能源

能源行业通常与钻探机、炼油厂和海上钻井平台等大型重型设备有关。几十年来，这些系统一直为能源行业提供动力，而工业物联网（IIoT）正在改变它们的幕后运作方式。

能源公司正在利用 IIoT 来提高效率和扩大业务。通过实时了解现场情况，能源提供商可以获得更多控制权。 

由于用智能系统取代整个电网并不总是切实可行，因此 IIoT 可以在不进行重大改动的情况下升级现有基础设施。这也使远程设备（如泵车或风力涡轮机）的监控变得更加容易，从而使电厂操作人员能够保持一切顺利运行，延长发电时间。

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IIoT 在能源生产中的一个很好的例子是其在监控电潜泵（ESP）中的应用。这些泵被放置在油井内，帮助将液体输送到地面，对石油开采至关重要。然而，它们有时会在毫无征兆的情况下发生故障，造成延误和昂贵的维修费用。

为了避免这种情况，一组研究人员创建了一个名为 I²OT-EC 框架的系统。它将工业物联网与边缘计算相结合。该系统可以实时跟踪温度和压力等因素。这样就更容易及早发现问题，在故障发生前安排维护，并保持泵的平稳运行。

物联网解决方案如何重塑现代医疗保健

医疗保健行业的 IIoT（又称医疗物联网）有助于提高医疗保健系统的效率，减轻医务人员的压力。通过将医疗设备与人工智能系统连接起来，IIoT 可支持更好的决策，降低人为错误的风险，改善患者的治疗效果，并帮助医院和诊所更顺利地运营。

例如，可以使用心率和血糖监测仪等可穿戴设备对病人进行持续监测。这些设备可以检测出健康问题的早期迹象，甚至实时向医生发送紧急警报。随着这些技术的不断发展，针对特定医疗需求的更加专业化的物联网解决方案也在不断开发中。

Impedimed 公司就是这种由 IIoT 驱动的医疗设备的一个有趣例子。这是一款可以检测淋巴水肿风险的设备，淋巴水肿是乳腺癌治疗的常见副作用，会导致手臂或腿部肿胀。 

这个物联网设备看起来像一个秤。患者可以赤脚站在上面，将手臂放在平台上。它通过身体发出柔和的电流，测量体液水平和身体成分。使用云软件不到一分钟就能处理结果，然后通过门户网站共享，并添加到患者的电子健康记录中，方便医生查看。

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利用工业物联网解决方案实现更智能的农业生产

同样，农业物联网也能为农民提供帮助。利用物联网工具，农民可以通过实时信息和更高的准确性更好地管理农作物和牲畜。物联网设备可以放置在土壤中、机械上，甚至动物身上，以监测温度、湿度、土壤湿度、营养水平和动物行为等条件。 

通过分析收集到的数据，可以帮助农民在浇水、施肥、病虫害防治和整体农场管理方面做出数据驱动型决策。这些实时洞察力使他们能够更有效地使用肥料，减少浪费，并为农用车辆规划更好的路线。这有助于节省时间和资源，同时提高生产率。

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制造业的物联网：更智能的大规模生产

制造业中的工业物联网涉及使用智能联网设备和传感器来收集来自机器和生产线的实时数据。然后对这些数据进行处理和分析，以获得有助于工厂更高效运营的见解。

借助 IIoT 解决方案，制造商可以及早发现并解决问题，通过预测性维护减少停机时间，并利用边缘传感器更有效地管理库存。总之，这样做的结果是产品质量更高，对任何问题的响应更快，运营成本更低。 

同样，工业 4.0 中的物联网支持提高生产的灵活性，使制造商更容易在产品类型之间进行转换或定制订单。它还能使货物和材料的生产更加灵活、准确和经济高效。将物联网用于制造业还能确保设备的安全性和可靠性。

例如，确保化工生产设备的安全性和可靠性至关重要，尤其是在处理有毒或易燃化学品时。传统的维护方法往往无法提供实时见解。在化学品生产中使用 IIoT 可以帮助解决这一问题。 

有趣的是，现在一些制造商在使用 IIoT 的同时，还将增强现实技术（AR）用于设备维护。增强现实技术是一种在真实世界视图上显示数字信息（如图像、数据或指令）的技术，通常通过智能眼镜或耳机来实现。 

在这种设置中，无线传感器和边缘计算对设备进行实时监控，并将数据直接发送到维护团队佩戴的 AR 头戴式设备上。这样，技术人员就能看到眼前的实时性能数据或警报，帮助他们快速发现问题，降低维护成本，并做出更快、更明智的决策。

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计算机视觉在工业物联网中的作用

在物联网解决方案中发挥重要作用的另一项尖端技术是计算机视觉。计算机视觉是人工智能的一个分支，用于处理和分析视觉数据。 

特别是，Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型支持各种任务，如物体检测（识别和定位图像中的物体）和姿态估计（确定人或物体的位置和方向）。 

有了这些功能，物联网系统就能实时识别和响应视觉信息。这在制造业质量控制等应用中尤为有用。 

例如，在生产设施中，IIoT 可以将生产线上的视觉数据发送到视觉人工智能系统。然后，计算机视觉模型（如 YOLO11）会对图像进行分析，以检测产品中的缺陷。如果模型识别出任何问题，都可以迅速标记出来并立即解决。 

这可以提高产品质量，减少错误，使操作更安全、更高效。为了实现更快的结果，可以使用边缘计算。在这种设置中，数据直接在采集点的边缘设备上进行处理，无需将信息发送到云端即可做出实时决策，避免了潜在的延迟。 

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物联网挑战与考虑因素

既然我们已经了解了工业物联网解决方案如何造福不同行业，那么仔细研究一下实施这些解决方案时可能遇到的挑战也很重要。了解这些挑战是充分利用 IIoT 解决方案并确保成功推广的关键。 

以下是一些需要考虑的限制因素：

• 与旧设备集成：许多工厂仍在使用老旧设备，而这些设备在设计时从未考虑过与基于物联网的技术配合使用。将智能工业物联网功能集成到这些旧系统中可能成本高昂。这通常需要特殊的适配器或转换器来实现新旧设备之间的通信。

• 网络安全挑战：将传统机器连接到互联网会带来新的安全风险。由于这些机器在制造之初并未考虑网络安全问题，因此更容易受到网络攻击。许多机器缺乏密码保护或数据加密等基本保障措施，很容易成为黑客攻击的目标。

• 智能设备的维护：尽管 IIoT 系统能让事情变得更简单，但智能设备仍然需要定期维护。必须不时检查、更新或更换传感器和其他设备，以保持一切运行良好。如果维护不当，数据可能会变得不可靠并引发问题。

• 劳动力的技能差距：工业物联网将传统设备与先进的数字技术结合在一起，要求员工具备这两方面的技能组合。虽然有些组织可能在这方面存在差距，但这也为提高技能和发展提供了绝佳机会。有了正确的培训和支持，团队就能成功适应并充分利用 IIoT 的优势。

IIoT 的未来：迈向智能自动化

随着工业 4.0 的不断推进，工业自动化和物联网的发展已不仅仅局限于连接不同的设备。它通过预测性维护等方法，帮助工业变得更加自立和自动化。另一个重大突破是数字孪生的使用，数字孪生是机器或整个系统的虚拟模型，使用实时数据来预测问题和微调操作。

随着我们向全数字化工厂迈进，边缘人工智能和计算机视觉等技术正变得更加重要。边缘人工智能可直接为机器带来智能，从而在现场更快地做出决策，而无需依赖持续的云访问。 

当与计算机视觉相结合时，工厂可以实时可视化监控生产，立即检测缺陷，并在问题发生时做出反应。这种自动化和洞察力水平使各行业更接近真正的智能化和自我优化运营。 

简而言之，工业领域正变得越来越智能化。这种转变使得从维护到质量控制的每一个环节都能以数据为指导，以智能技术为动力。

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