工业物联网的发展趋势：1、终端智能化：包括底层传感器设备自身向着微型化和智能化的方向发展，以及工业控制系统的开放逐渐扩大，使得工业控制系统与各种业务系统的协作成为可能；2、网络扁平化：使信息在真实世界和虚拟空间之间智能化流动，实现对生产制造的实时控制、精确管理和科学决策进行了大量的研究与探索。3、服务平台化：提升连接灵活、扩展用户规模、增强数据的安全性、应用开发的简易友好，依据用户实际需求提供设备远程管理、预防性维护和故障诊断等服务。工业物联网实现了计算机与计算机的连接。深圳专业非标自动化设备制造商
工业物联网需要获得连入物的哪些数据？要是不用一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度。自动化设备 非标自动化生产企业工业物联网能使得多个应用能够协同工作，并实现业务的完整交付。
思考所有的问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，小编认为对工业物联网进行深度思考，需要从五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
工业物联网需要获得连入物的哪些数据？在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：1、传感级；2、设备级；3、产线级；4、车间级；5、企业级；也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。从“角色”的需求出发，工业物联网提出了四层“视角”的结构。
工业物联网参考体系架构当前我国工业物联网由有关部门引导转向应用需求为主导，企业开始应用工业物联网解决自身所面临的实际问题，比如：1、通过传感器仪器仪表实时监控生产设备、原材料、在制品及工作人员的状态，实现制造过程的智能执行，提高生产效率和产品质量；2、通过RFID等识到技术建设智能仓储，并与生产过程进行联接，提高制造原料的有效配置；3、耐用性的设备产品通过感知于段获取数据实现预测性预警、远程维护等服务，提高设备产品的附加值。工业物联网在工业制造领域各环节的深入应用，有助于改善产能过剩、成本压力增加等诸多困境。在工业物联网的四个组件**能视角和执行视角都是从技术的角度来拆解工业物联网。自动化设备 非标自动化生产企业
工业物联网快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求。深圳专业非标自动化设备制造商
工业物联网的技术特性：对工业物联网层级的不同定义。边缘层，一是包括了传感器、驱动器、工业设备等终端设备，对应到物联网的感知/执行层；二是包括了两种网络形式：邻接网络、接入网络。和物联网网络层级相比，这两种网络的定义、范围略有差异。邻接网络，可以理解为边缘网络层，包括了用于局域组网的转发节点，提供“就近”服务的边缘计算，以及连接云端的边缘网关。两者的差异在于物联网终端到边缘转发节点也属于邻接网络，但在边缘网络层中是不包括这部分的。深圳专业非标自动化设备制造商
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