工業(yè)領域包括眾多垂直行業(yè)，比較大的行業(yè)有制造業(yè)、運輸業(yè)、能源、建筑業(yè)、采掘業(yè)等，每個行業(yè)的特性差異巨大，物聯(lián)網(wǎng)與每個行業(yè)的結合，也都要根據(jù)行業(yè)自身特性來調整。如果把物聯(lián)網(wǎng)在行業(yè)里的應用抽象出來，我們可以總結為四個層次：數(shù)據(jù)的采集與展示、基礎的數(shù)據(jù)分析與管理、深度數(shù)據(jù)分析與應用、工業(yè)控制。這四個層次根據(jù)涉及業(yè)務流程的深度，由淺入深的總結了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)目前的應用和價值，越淺層次的應用，涉及到的業(yè)務流程越少，通用性會比較強，應用領域越廣。

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1、數(shù)據(jù)采集與展示

主要是將工業(yè)設備傳感器上采集到的數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)皆破脚_，并用可視化的方式將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來。

現(xiàn)在的大部分工業(yè)設備，例如數(shù)控機床、風力發(fā)電機、工業(yè)車輛等，自身就帶有大量傳感器，并提供集中的數(shù)據(jù)接口，只有一小部分老舊設備，或者有特殊的數(shù)據(jù)需求場景，需要單獨加裝傳感器和數(shù)據(jù)采集裝置。在數(shù)據(jù)傳輸方面，廠房內的設備，環(huán)境比較復雜，一般會使用網(wǎng)線將機床設備連接到集中的數(shù)據(jù)處理裝置上，再通過4G或者固網(wǎng)連接到云平臺；廠房外的設備，比如工業(yè)車輛，則通過內置4G通信模塊的終端來完成數(shù)據(jù)采集和傳輸。數(shù)據(jù)采集業(yè)務的難點在于，面對大量不同種類的品牌的工業(yè)設備時，設備數(shù)據(jù)協(xié)議的適配和兼容。最后的數(shù)據(jù)可視化，是客戶比較核心的需求，可以通過統(tǒng)一的平臺監(jiān)控在網(wǎng)設備的狀態(tài)，便于及時了解設備異常信息，提高管理人員效率。

2、 基礎的數(shù)據(jù)分析與管理

基于云平臺采集到的設備數(shù)據(jù)，進行基本的數(shù)據(jù)分析，并產生一些SaaS應用，比如設備性能指標異常的告警、故障代碼查詢、故障原因的關聯(lián)分析等。這一層的數(shù)據(jù)分析還偏向于通用分析工具的階段，不涉及基于垂直領域深入行業(yè)知識的數(shù)據(jù)分析，基于這些數(shù)據(jù)分析結果，也會有一些通用的設備管理功能，像設備的開關機、調整狀態(tài)、遠程鎖機及解鎖等，這些管理應用根據(jù)具體的領域需求而不同。

3、深度數(shù)據(jù)分析與應用

深度的數(shù)據(jù)分析，則涉及到具體領域的行業(yè)知識，需要特定領域的行業(yè)專家來實施，具體根據(jù)設備的領域和特性建立數(shù)據(jù)分析模型。目前比較多應用在故障預測領域，大型工業(yè)設備的故障預測一直是難以解決的問題，比如機床、風機等，一旦有大的故障發(fā)生，帶來的影響以及隨后產生的修復成本都是巨大的，實時采集數(shù)據(jù)并預測設備故障，可以大幅度降低設備故障帶來的影響。在大量數(shù)據(jù)的基礎上，使用機器學習，結合行業(yè)專家的知識，可以產生深度的行業(yè)應用，比如改進制造工藝，優(yōu)化制造流程等，可以提高工業(yè)設備使用效率。

4、工業(yè)控制

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的目的就是能對工業(yè)過程實施精準控制。基于前述傳感器數(shù)據(jù)的采集、展示、建模、分析、應用等過程，在云端形成決策，并轉換成工業(yè)設備可以理解的控制指令，對工業(yè)設備進行操作，實現(xiàn)工業(yè)設備資源之間的精準的信息交互和高效協(xié)作。當前大部分場景的工業(yè)控制系統(tǒng)還需要部署在本地，受通信技術和處理能力的限制，工業(yè)云平臺涉及工業(yè)控制的的深度還不夠。5G技術可以滿足工業(yè)系統(tǒng)對通信能力的要求，實現(xiàn)工業(yè)控制的目標。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用案例

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制造業(yè)按其產品制造工藝過程的特點，總體上可分為離散制造業(yè)和流程制造業(yè)。

離散制造業(yè)的產品往往是零部件由多道不連續(xù)的工序加工裝配而成，比如3C產品、汽車、機械等，生產過程是離散的。而流程制造業(yè)則是原材料按照固定的工藝流程，經(jīng)過一系列設備和裝置加工而形成產品，生產流程自動化程度很高，比如石油、化工、天然氣、造紙等等。

離散制造業(yè)涉及的整個生產鏈條很長，而生產鏈條上的各個環(huán)節(jié)相互獨立，產能差異很大，這樣就會造成各環(huán)節(jié)銜接出現(xiàn)問題，而影響最終產品的生產。比如手機制造領域，有時候新機發(fā)布后產能卻跟不上，可能就是因為生產鏈條中，某個部件良品率過低導致的。因此，在離散制造業(yè)領域，提供統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)平臺，從信息層面把生產的各個環(huán)節(jié)聯(lián)通起來，就顯得非常有意義。具體到生產制造環(huán)節(jié)，大多時候涉及到的設備都是機床，目前國內也有一些公司，在機床信息聯(lián)網(wǎng)這個方向上探索，這也是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)里一個比較典型的應用