工业互联网工业物联网（工业物联网产业链）

## 工业互联网与工业物联网：深度融合，赋能未来工业### 一、 简介工业互联网和工业物联网是近年来兴起的热门话题，两者都旨在利用新一代信息技术推动制造业的转型升级。虽然概念有所交叉，但两者并非完全等同。简单来说，工业物联网侧重于“物”的连接和数据采集，是工业互联网的基础；而工业互联网则更侧重于“联”的应用和价值创造，是工业物联网的延伸和升华。### 二、 工业物联网：万物互联，数据驱动#### 2.1 定义与架构工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）是指将传感器、仪器仪表、控制系统等物理设备连接到互联网上，实现设备之间以及设备与人之间的信息交换和智能控制。其架构通常包括感知层、网络层、平台层和应用层。

感知层:

主要由各种传感器、RFID标签、摄像头等数据采集设备组成，负责采集工业现场的各种数据。

网络层:

主要由各种有线和无线网络组成，负责将感知层采集的数据传输到平台层。

平台层:

主要由云计算、大数据、人工智能等技术平台组成，负责对数据进行存储、处理、分析和挖掘。

应用层:

主要面向具体的工业应用场景，例如设备监控、预测性维护、生产优化、能源管理等。#### 2.2 关键技术工业物联网的发展依赖于一系列关键技术的进步，主要包括：

传感器技术:

高精度、高可靠性、低功耗的传感器是工业物联网的基础。

通信技术:

工业物联网需要支持各种有线和无线通信技术，例如5G、NB-IoT、Wi-Fi等。

云计算和大数据技术:

工业物联网产生海量数据，需要云计算和大数据技术进行存储、处理和分析。

人工智能技术:

人工智能技术可以帮助工业物联网实现智能化决策和控制。#### 2.3 应用场景工业物联网已经在多个领域得到应用，例如：

智能制造:

通过设备联网和数据分析，实现生产过程的自动化、智能化和柔性化。

设备监控与预测性维护:

通过实时监测设备运行状态，预测潜在故障并提前进行维护。

供应链管理:

通过对供应链各环节信息的实时追踪，提高供应链的透明度和效率。

能源管理:

通过对能源消耗数据的采集和分析，优化能源使用效率，降低成本。### 三、 工业互联网：互联互通，价值创造#### 3.1 定义与特征工业互联网（Industrial Internet）是在工业物联网基础上的进一步发展，它不仅包括“物”的连接，更强调“联”的应用，通过构建人、机、物深度互联的全新工业生态系统，实现工业资源的优化配置和价值创造。与工业物联网相比，工业互联网具有以下特征：

更广泛的连接:

不仅连接物理设备，还连接人、数据、流程等。

更深入的融合:

将信息技术与工业技术深度融合，实现智能化生产和服务。

更高的价值创造:

通过数据分析、流程优化、模式创新等，创造新的商业价值。#### 3.2 关键技术工业互联网的发展需要综合利用多种信息技术，主要包括：

云计算:

为工业应用提供强大的计算和存储资源。

大数据:

对海量工业数据进行分析，挖掘潜在价值。

人工智能:

实现智能化决策和控制，提高生产效率。

区块链:

保障数据安全和可信共享，构建可信工业生态。

数字孪生:

创建虚拟工厂和产品模型，进行仿真和优化。#### 3.3 应用场景工业互联网的应用场景非常广泛，涵盖了工业生产的各个环节，例如：

智能工厂:

实现生产过程的自动化、智能化和柔性化。

远程运维:

通过远程监控和诊断，提高设备运行效率和降低维护成本。

产品全生命周期管理:

从产品设计、生产、销售到售后服务，实现全生命周期的信息化管理。

工业互联网平台:

为企业提供工业APP开发、部署和运营的环境，构建工业生态系统。### 四、 总结工业物联网和工业互联网是推动制造业转型升级的重要力量，两者相辅相成，共同构建未来工业的新格局。工业物联网为工业互联网奠定了基础，而工业互联网则将工业物联网的价值放大到极致。随着技术的不断发展和应用的不断深入，工业互联网将为制造业带来更加深刻的变革。

工业互联网与工业物联网：深度融合，赋能未来工业

一、 简介工业互联网和工业物联网是近年来兴起的热门话题，两者都旨在利用新一代信息技术推动制造业的转型升级。虽然概念有所交叉，但两者并非完全等同。简单来说，工业物联网侧重于“物”的连接和数据采集，是工业互联网的基础；而工业互联网则更侧重于“联”的应用和价值创造，是工业物联网的延伸和升华。

二、 工业物联网：万物互联，数据驱动

2.1 定义与架构工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）是指将传感器、仪器仪表、控制系统等物理设备连接到互联网上，实现设备之间以及设备与人之间的信息交换和智能控制。其架构通常包括感知层、网络层、平台层和应用层。* **感知层:** 主要由各种传感器、RFID标签、摄像头等数据采集设备组成，负责采集工业现场的各种数据。 * **网络层:** 主要由各种有线和无线网络组成，负责将感知层采集的数据传输到平台层。 * **平台层:** 主要由云计算、大数据、人工智能等技术平台组成，负责对数据进行存储、处理、分析和挖掘。 * **应用层:** 主要面向具体的工业应用场景，例如设备监控、预测性维护、生产优化、能源管理等。

2.2 关键技术工业物联网的发展依赖于一系列关键技术的进步，主要包括：* **传感器技术:** 高精度、高可靠性、低功耗的传感器是工业物联网的基础。 * **通信技术:** 工业物联网需要支持各种有线和无线通信技术，例如5G、NB-IoT、Wi-Fi等。 * **云计算和大数据技术:** 工业物联网产生海量数据，需要云计算和大数据技术进行存储、处理和分析。 * **人工智能技术:** 人工智能技术可以帮助工业物联网实现智能化决策和控制。

2.3 应用场景工业物联网已经在多个领域得到应用，例如：* **智能制造:** 通过设备联网和数据分析，实现生产过程的自动化、智能化和柔性化。 * **设备监控与预测性维护:** 通过实时监测设备运行状态，预测潜在故障并提前进行维护。 * **供应链管理:** 通过对供应链各环节信息的实时追踪，提高供应链的透明度和效率。 * **能源管理:** 通过对能源消耗数据的采集和分析，优化能源使用效率，降低成本。

三、 工业互联网：互联互通，价值创造

3.1 定义与特征工业互联网（Industrial Internet）是在工业物联网基础上的进一步发展，它不仅包括“物”的连接，更强调“联”的应用，通过构建人、机、物深度互联的全新工业生态系统，实现工业资源的优化配置和价值创造。与工业物联网相比，工业互联网具有以下特征：* **更广泛的连接:** 不仅连接物理设备，还连接人、数据、流程等。 * **更深入的融合:** 将信息技术与工业技术深度融合，实现智能化生产和服务。 * **更高的价值创造:** 通过数据分析、流程优化、模式创新等，创造新的商业价值。

3.2 关键技术工业互联网的发展需要综合利用多种信息技术，主要包括：* **云计算:** 为工业应用提供强大的计算和存储资源。 * **大数据:** 对海量工业数据进行分析，挖掘潜在价值。 * **人工智能:** 实现智能化决策和控制，提高生产效率。 * **区块链:** 保障数据安全和可信共享，构建可信工业生态。 * **数字孪生:** 创建虚拟工厂和产品模型，进行仿真和优化。

3.3 应用场景工业互联网的应用场景非常广泛，涵盖了工业生产的各个环节，例如：* **智能工厂:** 实现生产过程的自动化、智能化和柔性化。 * **远程运维:** 通过远程监控和诊断，提高设备运行效率和降低维护成本。 * **产品全生命周期管理:** 从产品设计、生产、销售到售后服务，实现全生命周期的信息化管理。 * **工业互联网平台:** 为企业提供工业APP开发、部署和运营的环境，构建工业生态系统。

四、 总结工业物联网和工业互联网是推动制造业转型升级的重要力量，两者相辅相成，共同构建未来工业的新格局。工业物联网为工业互联网奠定了基础，而工业互联网则将工业物联网的价值放大到极致。随着技术的不断发展和应用的不断深入，工业互联网将为制造业带来更加深刻的变革。