工业物联网 (IIoT) 详解

一个智能工厂可以生成相当于一个小城市的数据量。这种信息流由工业物联网驱动。IIoT 代表工业物联网，它将机器、传感器和人员连接到一个智能、响应迅速的系统中。 

与可能收集但未使用的传统设置不同，工业物联网（IIoT）可以将这些数据转化为有影响力的见解和明智的行动。IIoT解决方案支持实时数据收集、分析和响应。这有助于各行各业提高生产力、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，许多主要行业正在迅速将工业物联网集成到他们的设施中。从在制造工厂和石油钻井平台到医院和农场中使用物联网，它们正在推动新一轮的创新。与 IIoT 集成的机器可以实时思考、适应和沟通问题。

在本文中，我们将探讨工业物联网的概念及其对各行业的影响。我们还将深入了解 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连接到传感器、边缘设备和实时数据处理系统，使机器更智能的框架。它就像赋予工厂设备一个大脑，使其能够自动收集、共享和响应数据。

工业物联网解决方案（如传感器、RFID 标签和执行器）通过网络连接，使机器能够彼此共享数据。这使企业能够提高运营的效率、安全性和可靠性。

以制造业中的物联网为例。工业物联网传感器通过持续监控机器输出，在输送机自动化中发挥着关键作用。如果输出降至预期水平以下，系统可以检测到减速并自动提醒维护团队调查并解决问题。

除了制造业之外，IIoT 还应用于能源、公用事业和油气行业等行业。IIoT 没有依赖于孤立运行的传统机器，而是解锁了这些系统一直产生的隐藏数据，并通过实时分析将其转化为有价值的见解。

工业物联网 (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实现，这些设备和传感器不断相互通信并共享实时数据。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。

收集到的数据被传输到中央系统，无论是基于云的还是通过边缘计算在现场。在那里，对其进行分析以识别模式并生成见解。这些见解支持更好的决策。例如，它们可用于及早发现性能问题、预测机器何时需要维护、自动化日常任务以及提高工作场所安全性。

工业物联网解决方案通常还使用反馈回路来进行实时调整。根据接收到的数据，机器可以自动更改速度或温度等设置。当某些东西未按预期工作时，这些回路还可以触发操作员警报或启动自动操作。这可以保持运营效率并最大限度地减少停机时间。

推动创新的工业物联网技术

既然我们对工业物联网是什么以及它如何工作有了更深入的了解，那么让我们仔细看看工业自动化中使用的物联网技术。

以下是核心组件的快速概述：

• 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）的位置处理数据，以减少延迟并实现即时响应。例如，它可以触发过热机器的关闭，以防止发生任何损坏。

• 云平台：它们提供集中式存储，支持大规模分析，并允许远程访问。 它们还可以聚合来自多个站点的数据，以识别趋势、优化性能并支持战略决策。

• 5G 连接： 5G 技术可以为数千个连接的设备提供高速、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： 传感器收集关键数据，例如温度、压力和振动。执行器使用这些数据进行物理调整。它们协同工作，提供连续监控和实时自动响应。

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

工业物联网在各行业的优势

接下来，让我们了解一些关键的 IIoT 优势，看看它们是如何重新定义一系列主要行业运营的。

许多公司已经在使用工业物联网解决方案。事实上，到2030年，全球互联物联网设备的数量预计将超过310亿台。它们被如此广泛地接受和采用的原因是，IIoT提供了清晰、可衡量的价值。 

IIoT 解决方案最重要的方面之一是它们与实时可见性的紧密联系。通过持续收集和分析数据，这些系统使组织能够立即了解其运营情况。

IIoT 的另一个主要好处是它可以实现更顺畅的运营管理。通过使用实时数据，可以当场调整机器和流程，从而减少延误并保持高效。它还可以降低维护成本，因为可以及早发现问题并快速解决。 

除此之外，IIoT 解决方案提高了能源效率，减少了浪费，并降低了对人工的需求。它们通过及早检测危险状况并采取自动措施来防止事故，从而提高工作场所的安全性。

常见的工业物联网 (IIoT) 用例

工业物联网正在积极地重塑当今各行业的运营方式。从医疗保健和物流到建筑和农业，各组织都在采用工业物联网技术来实现更智能、更快速和更可靠的成果。

使用工业物联网进行能源生产

能源行业通常与大型、重型设备相关，例如钻机、炼油厂和海上平台。虽然这些系统已经为该行业供电数十年，但工业物联网 (IIoT) 正在改变它们在幕后的运作方式。

能源公司正在使用工业物联网 (IIoT) 来提高效率和扩展运营。它通过提供对现场情况的实时视图，使能源供应商能够更好地控制。 

由于用智能系统替换整个电网并不总是可行的，因此 IIoT 可以在不进行重大更改的情况下升级现有基础设施。这也使得监控远程设备（如抽油机或风力涡轮机）变得更加容易，因此工厂运营商可以保持一切平稳运行并延长发电时间。

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能源生产中 IIoT的一个很好的例子是其在监测电动潜油泵 (ESP) 中的应用。这些泵放置在油井内部，以帮助将流体输送到地面，并且对于石油开采至关重要。但是，它们有时会在没有警告的情况下发生故障，从而导致延误和昂贵的维修。

为了防止这种情况，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。这使得及早发现问题、在发生故障之前安排维护以及保持泵平稳运行变得更加容易。

工业物联网解决方案如何重塑现代医疗

工业物联网在医疗保健行业的应用，也称为医疗物联网，正在帮助医疗保健系统变得更高效，并减轻医疗专业人员的压力。通过将医疗设备与人工智能系统连接起来，工业物联网支持更好的决策，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畅地运营。

例如，可以使用心率和血糖监测器等可穿戴设备对患者进行持续监测。 这些设备可以检测到健康问题的早期迹象，甚至可以实时向医生发送紧急警报。 随着这些技术的不断发展，越来越多的专业化 IIoT 解决方案正在开发中，以满足特定的医疗需求。

Impedimed 是一个由 IIoT 驱动的医疗保健设备的有趣示例。它是一种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。 

这款 IoT 设备看起来像一个体重秤。患者可以赤脚站在上面，并将手臂放在平台上。它会向身体发送微弱的电流，以测量体液水平和身体成分。结果在不到一分钟的时间内使用云软件进行处理，然后通过 Web 门户共享并添加到患者的电子健康记录中，以便医生可以轻松查看。

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采用工业物联网解决方案的更智能的农业

同样，物联网在农业中可以帮助农民。借助物联网工具，农民可以通过实时信息和更高的准确性更好地管理他们的农作物和牲畜。物联网设备可以放置在土壤中、连接到机械上，甚至由动物佩戴，以监测温度、湿度、土壤湿度、养分水平和动物行为等状况。 

可以分析收集到的数据，以帮助农民就浇水、施肥、病虫害防治和整体农场管理做出数据驱动的决策。这些实时洞察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，同时提高生产力。

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工业物联网在制造业中的应用：更大规模的智能化生产

制造业中的工业物联网涉及使用智能、连接的设备和传感器来收集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行的见解。

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，并使用边缘传感器更有效地管理库存。总的来说，可以提高产品质量，更快地响应任何问题，并降低运营成本。 

同样，工业 4.0 中的物联网支持生产中更大的灵活性，使制造商更容易在产品类型之间切换或定制订单。它还使商品和材料的生产更加敏捷、准确和具有成本效益。使用物联网进行制造还可以确保设备的安全性和可靠性。

例如，确保化学品制造设备的安全性与可靠性至关重要，尤其是在处理有毒或易燃化学品时。传统的维护方法通常无法提供实时洞察。在化学品制造中使用工业物联网可以帮助解决这个问题。 

有趣的是，一些制造商现在正在使用 IIoT 以及 增强现实 (AR) 进行设备维护。增强现实是一种显示数字信息（例如图像、数据或指令）在真实世界视图之上的技术，通常通过智能眼镜或头戴式设备实现。 

在这种设置中，无线传感器和边缘计算实时监控设备，并将数据直接发送到维护团队佩戴的 AR 头显。这使得技术人员能够看到他们面前的实时性能数据或警报，帮助他们快速识别问题、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

计算机视觉是另一种在物联网 (IoT) 解决方案中发挥重要作用的尖端技术。计算机视觉是人工智能的一个分支，专门处理和分析视觉数据。 

特别是，像Ultralytics YOLO11这样的计算机视觉模型支持各种任务，例如对象检测（识别和定位图像中的对象）和姿势估计（确定人或物体的位置和方向）。 

借助这些功能，IoT 系统可以实时识别和响应视觉信息。这在制造业的质量控制等应用中尤其有用。 

例如，在制造工厂中，工业物联网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，像 YOLO11 这样的计算机视觉模型分析图像以检测产品中的缺陷。如果模型识别出任何问题，可以快速标记和解决这些问题，而不会延误。 

这提高了产品质量，减少了错误，并使运营更安全、更高效。为了获得更快的速度，可以使用边缘计算。在这种设置中，数据直接在捕获点的边缘设备上处理，从而无需将信息发送到云端即可实现实时决策，并避免了潜在的延迟。 

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工业物联网的挑战与考量

既然我们已经看到了工业物联网解决方案如何使不同的行业受益，那么同样重要的是要仔细看看实施这些解决方案可能带来的挑战。了解这些挑战是充分利用IIoT解决方案并确保成功部署的关键。 

以下是一些需要考虑的局限性：

• 与旧设备集成： 许多工厂仍然依赖于从未设计用于物联网技术的旧机器。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。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引入新的安全风险。 由于这些机器最初在设计时并未考虑网络安全，因此它们更容易受到网络攻击。 许多机器缺乏基本的安全措施，例如密码保护或数据加密，这使得它们很容易成为黑客的目标。

• 智能设备的维护： 即使 IIoT 系统可以使事情变得更容易，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，以保持一切正常运行。如果未正确维护它们，数据可能会变得不可靠并导致问题。

• 劳动力中的技能差距： 工业物联网将传统设备与先进的数字技术结合在一起，需要一支同时具备这两种技能的劳动力。虽然一些组织可能面临这方面的差距，但也为技能提升和发展提供了绝佳的机会。通过正确的培训和支持，团队可以成功适应并充分利用 IIoT 的优势。

工业物联网的未来：迈向智能自动化

随着工业4.0的不断发展，工业自动化和物联网正在超越简单地连接不同设备。它正在帮助各行业变得更加自给自足和自动化，例如预测性维护。另一个重大突破是数字孪生的使用，它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。

随着我们朝着完全数字化的工厂迈进，边缘 AI 和计算机视觉等技术正变得越来越重要。边缘 AI 将智能直接带到机器上，从而无需依赖持续的云访问即可在现场更快地做出决策。 

当与计算机视觉相结合时，工厂可以实时地以可视方式监控生产、立即检测缺陷并对出现的问题做出响应。这种程度的自动化和洞察力正在使各行各业更接近真正智能化和自我优化的运营。 

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个过程环节都可以由数据指导并由智能技术驱动。

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