物聯網（IoT）連接日常對象中發現的智能技術，以實現數據流。物聯網的機會擴展到許多垂直領域，包括工業市場。

北京軟件公司宜天信達剛剛完成瞭有關物聯網工業應用的研究項目。目的是根據對許多主要參與者的採訪並結合案頭研究來確定市場的結構和方向。

實際上，構成工業物聯網（IIoT）的許多技術本身已經很完善。構成大多數人認爲的IIoT的六個層包括機械零件；電子軟件，傳感器和執行器；連接性；産品訪問和數據路由；産品特定的軟件應用程序；和其他企業應用程序。

描述各層
讓我們更詳細地看一下上面提到的IIoT的各層，並瞭解每一層的新功能。

機械零件
涵蓋從車輛到零部件的所有零件。迄今爲止，宣傳主要與健身監視器和家用電器控件等個人物聯網設備有關。最近的調查表明，物聯網的工業應用現在增長更快。

電子産品，軟件，傳感器和執行器如今
幾乎每一個帶有電池或通斷開關的消費品和工業産品都肯定包含軟件控制的電子産品-這就是使其成爲智能産品的原因。這些技術已經存在瞭數十年。

最近的趨勢是，提供所有描述其組件的數字元數據的組件供應商在現階段可能會占據優勢，因爲元數據可以饋入系統工程和其他工具，從而幫助項目團隊進行結構，模拟和規劃。開發項目。許多負責控制軟件的團隊習慣於針對獨立機器的封閉環境進行開發。對於這些團隊而言，利用新的網絡連接可能會帶來破壞性的積極變化。

連接性
這是産品與後端系統通信的方式，並且包括從專有到基於标準的一系列方法。當然，連接設備已有一段時間瞭，但是從曆史上看，它一直使用專有的，定制的系統。如今，雲計算提供瞭一種更方便，更經濟的方式來連接其他系統。

創新正在改善連接性的其他兩個領域包括邊緣計算和不斷發展的連接性标準。

邊緣計算涉及位於智能産品或工廠附近的服務器，這些服務器充當數據的收集點。由於可以從數十億個設備中收集大量數據，因此有必要在設備或傳感器附近進行盡可能多的數據處理和選擇。這意味著必須将較少的數據傳輸到雲，並且以後将需要較少的處理。

關於不斷發展的連接标準，來自工業互聯網聯盟（IIC）的工業物聯網連接框架列出瞭十個核心标準，從提供語法互操作性到擁有易於使用的SDK，針對這些标準，它評估瞭四個連接标準-DDS， Web服務，OPC-UA和oneM2M。

這些标準中的每一個都在發展以在IIoT實施中提供特定優勢。例如，DDS是一個新興的新标準。與其他三個不同，它的主要區别在於它沒有消息的概念-軟件應用程序與數據庫對話，因此，當數據有很多目的地時，它提供瞭一種更有效的解決方案。

産品訪問和數據路由
幾乎每個連接的産品都有一個以上的組織對讀取數據和發送命令感興趣。産品訪問和數據路由層控制和管理誰有權訪問什麽。例如，機器的制造商和第三方服務公司可能會提供機器監視，優化和預測性維護。

他們會看到什麽數據？他們可以更改哪些設置？如果更改瞭某些内容，誰負責記錄更改並将其與機器的其他使用記錄（例如，食品生産批次）進行匹配？機器所有者，本地操作員或現場服務技術人員可以控制此訪問嗎？

在機器内部提供電動機的公司可能會提供自動電動機監視服務。誰将授權他們的計算機系統從電動機收集數據？這些數據流形成一個複雜的網絡，但值得注意的是，産品生命周期管理（PLM）系統多年來一直處理訪問控制，以管理往返於設計數據的這類數據流。重新調整其用途並使其覆蓋所有操作機器可能不是一件容易的事，但是PLM包含必要的業務邏輯和過程的相關經驗。

特定於産品的軟件應用程序
這是智能連接産品的許多新功能的核心。例如，此層中的軟件将提供一種新功能，用於觀察和分析一組連接的設備的狀态，並制定操作或維護它們的計劃。該層還具有與其他企業應用程序建立适當的連接和集成的重要作用。例如，對嵌入式軟件的更新将僅發送給具有有效訂閱的客戶使用的設備，並且擁有此信息的是客戶關系管理或銷售訂單處理系統。

其他企業應用程序的
維護，修理，運營（MRO）很可能是智能連接産品計劃的重點，也許是從修複故障到基於使用或預測性維護的轉變。但是，許多MRO問題仍然是相同的，無論是實際還是預期的故障處理。組态; 零件或軟件可用以進行修複；安排技術人員或在線訪問産品；解決問題，報告修複；分享專業知識；客戶驗收。使用工具的重點可能在於跟蹤訂單和配置，安排技術人員和零件以進行維護和故障修複。這些應用程序的良好集成可以實現服務化，從而使公司可以通過其他服務來補充其産品。

IIoT定義
總而言之，智能産品（例如挖土機-小松等）和工業機械-西門子，通用電氣等已存在20多年。但是這些僅用於高價值，長壽命的設備。

是什麽導緻擁有數十億個傳感器的在線萬萬美元市場？現在是軟銀的一部分的ARM物聯網垂直市場總監Rhonda Dirvin簡潔地回答瞭這一問題：“ IIoT傳播的第一個推動力是手機的普及，這降低瞭傳感器的成本，如相機，GPS，加速度計，她提供。

“這降低瞭獲取數據的成本。同時，雲計算應運而生，它提供瞭一個平台，可以在此平台上相對便宜地存儲和分析這些數據。總之，這提供瞭物聯網的基本框架。大數據，人工智能和機器學習等其他技術現在正在發揮作用，以幫助理解這些數據，将其提升到一個全新的水平。”她補充道。

毫無疑問，工業物聯網将繼續具有破壞性-改變傳統的業務和軟件實施模型-並且上面六層模型中所示的主要元素已經到位以支持這一點。

在IIoT的應用方式，智能連接設備的開發和制造方式以及在IoT的所有六層中使用的工具和組件的功能方面，仍有大量創新空間。

随著支持技術變得更加成熟且價格合理，圍繞IIoT的這種創新越來越多地響應業務而不是技術需求或機遇。