工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。

工业物联网IIOT之所以重要，是因为它有助于企业更快更好地做出决策，它带来的变化也与许多企业正在进行的数字转型项目密切相关。

工业物联网IIOT不应该与消费者物联网混淆，但是消费物联网的核心理念与工业物联网IIOT基本相同：使用传感器和自动化来提高效率。

根据相关数据，到2025年，与全球工业物联网的连接数量将达到138亿，其中大中华区的连接数将达到41亿，约占全球市场的1/3。与此同时，根据工业和信息技术部的数据，中国工业物联网市场的年收入增长率约为25%，2018年超过3000亿元人民币。这表明物联网和工业物联网正迎来一个快速发展的时期。

工业物联网技术的研究是一个跨学科的工程，它涉及自动化、通信、计算机以及管理科学等领域。

工业物联网的广泛应用需要解决众多关键技术问题。

工业物联网所需技术：

传感器技术

价格低廉、性能良好的传感器是工业物联网应用的基石，工业物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对工业传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。

设备兼容技术

大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modbus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。

网络技术

网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。

信息处理技术

工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。

安全技术

工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。 ^[2] 

应用领域

制造业供应链管理

企业利用物联网技术，能及时掌握原材料采购、库存、销售等信息，通过大数据分析还能预测原材料的价格趋向、供求关系等，有助于完善和优化供应链管理体系，提高供应链效率，降低成本。空中客车通过在供应链体系中应用传感网络技术，构建了全球制造业中规模最大、效率最高的供应链体系。

生产过程工艺优化

工业物联网的泛在感知特性提高了生产线过程检测、实时参数采集、材料消耗监测的能力和水平，通过对数据的分析处理可以实现智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护，提高生产力，降低能源消耗。钢铁企业应用各种传感器和通信网络，在生产过程中实现了对加工产品的宽度、厚度、温度实时监控，提高了产品质量，优化了生产流程。

生产设备监控管理

利用传感技术对生产设备进行健康监控，可以及时跟踪生产过程中各个工业机器设备的使用情况，通过网络把数据汇聚到设备生产商的数据分析中心进行处理，能有效地进行机器故障诊断、预测，快速、精确地定位故障原因，提高维护效率，降低维护成本。GEOil&Gas集团在全球建立了13个面向不同产品的i-Center(综合服务中心)，通过传感器和网络对设备进行了在线监测和实时监控，并提供了设备维护和故障诊断的解决方案。

环保监测及能源管理

工业物联网与环保设备的融合可以实现对工业生产过程中产生的各种污染源及污染治理环节关键指标的实时监控。在化工、轻工、火电厂等企业布署传感器网络，不仅可以实时监测企业排污数据，而且可以通过智能化的数据报警及时发现排污异常并停止相应的生产过程，防止突发性环境污染事故发生。电信运营商已开始推广基于物联网的污染治理实时监测解决方案。

工业安全生产管理

“安全生产”是现代化工业中的重中之重。工业物联网技术通过把传感器安装到矿山设备、油气管道、矿工设备等危险作业环境中，可以实时监测作业人员、设备机器以及周边环境等方面的安全状态信息，全方位获取生产环境中的安全要素，将现有的网络监管平台提升为系统、开放、多元的综合网络监管平台，有效保障了工业生产安全。 

工业物联网IIOT的应用

如果把物联网在工业行业里的应用抽象出来，我们可以总结为四个层次：

数据的采集与展示、基础的数据分析与管理、深度数据分析与应用、工业控制。

▶数据采集与展示：主要是将工业设备传感器上采集到的数据信息传输到云平台，并用可视化的方式将数据呈现出来。

▶基础数据分析与管理：偏向于通用分析工具的阶段，不涉及基于垂直领域深入行业知识的数据分析，基于云平台采集到的设备数据，并产生一些SaaS应用，比如设备性能指标异常的告警、故障代码查询、故障原因的关联分析等。基于这些数据分析结果，也会有一些通用的设备管理功能，像设备的开关机、调整状态、远程锁机及解锁等，这些管理应用根据具体的领域需求而不同。

▶深度数据分析与应用：深度的数据分析，则涉及到具体领域的行业知识，需要特定领域的行业专家来实施，具体根据设备的领域和特性建立数据分析模型。

▶工业控制：工业物联网的目的就是能对工业过程实施精准控制。基于前述传感器数据的采集、展示、建模、分析、应用等过程，在云端形成决策，并转换成工业设备可以理解的控制指令，对工业设备进行操作，实现工业设备资源之间的精准的信息交互和高效协作。

工业领域包括众多垂直行业，每个行业的特性差异巨大，物联网与每个行业的结合，也都要根据行业自身特性来调整。虽然目前主要是由大型企业采用，但随着硬件和服务价格的下降，它可能会被更广泛地采用。

5G是工业物联网IIoT的最佳拍档

IIoT仍主要处于试验和试点阶段，只有少数大型制造商进行了大量投资。随着传感器变得更小巧和廉价，特别是5G网络更加普及后，5G大带宽、低时延、广覆盖的特点，使得一些传统4G网络无法实现的工业互联网场景在5G时代将成为可能，人们对IIoT的兴趣可能会继续增长。

例如，在港口码头，钢铁吊臂在码头和船只之间转移和装载大型货物，需要将时延、精度误差降低最低，同时能够第一时间察觉异常情况并在边缘侧迅速响应，这在过去只能是一种想象。又如，高温高危的钢铁厂亟需实现无人操作，且能将上千度的钢水瞬间精确倾倒，其时延需要低至数毫秒，这在4G时代也是天方夜谭。

您可能会有疑问：既然上述场景对网络时延和稳定性提出如此严苛的要求，那么为什么不采用稳定高速的有线方式？事实上，有线方式看似简单易行，实则问题重重。因为有线网络部署相对复杂，后续升级改造也涉及大量工作；而且有线网络的使用是条件限制的，而工业物联网环境复杂多样，有线网络并非能够布放到任何有需求的地方。相对而言，以5G为代表的无线网络是更加经济高效的连接方式。

工业领域的设备投入巨大，无论是机床、生产线，还是机械设备，生产过程中的故障导致的停工，往往会影响整条生产线，甚至整个产品交付周期。

为确保稳定性，工业领域的控制系统还是以本地为主，部署大量的硬件和软件系统。这一方面，导致整个控制系统非常复杂投入巨大，另一方面，也限制了系统的灵活性和可扩展性。在消费者需求日新月异的今天，生产系统的更新跟不上消费者需求的变化，也会导致错失很多新的机会。

此外，当前的移动通信系统在工业物联网领域的应用涉及并不深入，虽然4G在网速上已经有很大的提升，能满足用户随时观看视频的需求，但网络的可靠性和时延都还有很大的提升空间，并不能满足工业场景的要求。

4G在工业场景的应用，更多是在对实时性要求不高的场景里，作为数据上传到云端的一种方式。比如工厂里的机床设备，每5-10秒钟会采集一次数据，这些数据汇总一般会汇集到一个统一的终端，由终端通过4G发送到云平台。

工业领域对通信系统的这些需求，5G的技术标准可以很好的满足，极低的时延，保证了工业领域实时监测和控制的要求；高可靠的网络质量，确保了工业系统对稳定性的要求；大带宽则可以实现高清3D视频，甚至AR的传输，在远程操控领域大幅提高了操作精度。

对于工业领域来说，高可靠低时延的通信系统可以说是至关重要。一直以来工业物联网的应用只能停留在表层的数据采集展示和由此延伸出来的一些管理功能，很难涉及到工业系统的控制等核心领域，其中通信系统的稳定性和延时达不到要求是其中主要的制约因素。

在研究机构看来，IIoT的潜力不可限量。根据GSMA Intelligence发布的报告，未来电信行业5G与物联网的市场机会更多依赖于企业，而非个人用户。从物联网的角度来看，尽管目前消费电子产品和智能家居等场景是物联网的主力，然而未来企业市场的潜力不可限量。从制造业到电力行业，5G和物联网将创造新的机会，满足多种多样的企业需求。