什么是 IIoT？

IIoT 指的是工业物联网，表示制造业、能源及其他工业实践中联网的设备。IIoT 可以使工业机器的自动化和自我监测程度提升，有助于提高效率，意义重大。

IIoT 设备的部署通常与边缘计算有关。 

边缘计算是指将计算资源移至更靠近用户或数据源物理位置的策略。通过将计算服务靠近这些位置，用户能够使用更快速可靠的服务，公司则能够享受混合云计算带来的灵活性。利用边缘计算，公司能够在许多位置使用和分布公共资源池。

IIoT 设备常被用于边缘计算。例如，在工厂环境中，为进行实时现场数据分析而收集数据的机器相当于支持边缘计算策略的 IIoT 用例。

要实现这些好处，需要一个能够整合不同数据系统的底层平台——特别是传统制造系统中的各部分往往都是相互隔离开的。

在统一的系统下，制造基地可以通过可扩展服务平台部署人工智能和机器学习（AI/ML）模型训练。

IIoT 和边缘计算的组合通过转变运营方式、协助终端用户做出商业决策、提高工厂生产力来帮助制造商更快解决问题。

IoT，即物联网，是连接到网络向（从）其他设备发送（接收）数据的日常物品的总称。IIoT 是 IoT 的一个分支。

总体而言，IoT 由利用互联网连接来发送和接收数据的任何设备组成。如果设备用于工业用途，就会被视为 IIoT。

消费者物联网设备包括联网家庭恒温器、灯具和门锁等产品。工业物联网设备涵盖产品范围很广——从水表、工厂机器到管道上的传感器，无所不包。 

IIoT 解决方案拥有各种各样的用例，其中制造和能源是两个主要使用 IIoT 的行业。

在制造业中，一个常见例子就是监控工厂的情况。来自机器的传感器数据经过实时分析并反馈给控制系统，可以提高运营和商业效率水平。

在能源行业中，企业可以使用 IIoT 来更好地监控现场资产。即使资产分布的地理区域十分广泛，IIoT 设备也可以收集电网性能、管道流量或排放监测的实时数据。

例如， 意大利的一个供水和污水处理公用事业服务机构在整个地区使用联网的自助水亭来收集关于水质的实时数据。

IIoT 和自动化紧密相连。由 IIoT 设备收集的数据可以促进能提高效率的自动化任务的执行，比如预测性维护。此外，自动化工具可用于更有效地管理大量的 IIoT 设备。

以工厂机械为例，可以对机器进行编程，以响应来自机载传感器的数据（例如注意到振动的增加）并自动采取某种行动（如提醒操作员需要进行维护）。通过这样的方式，IIoT 驱动的自动化可以最大程度地减少停机时间，降低总体维护成本。

自动化还可以帮助解决管理大量 IIoT 设备的难题，特别是那些分散在大面积地域的设备。正如自动化软件可以管理服务器和网络设备，它也可以用来保持 IIoT 设备的更新和验证状态。

我们经常会听到 IIoT 系统与工业 4.0 和第四次工业革命被放在一起讨论。两个术语意思相同，指的是传统制造业和工业实践中自动化、通信和自我监测的增加。

根据维基百科的记录，“工业 4.0”和“第四次工业革命” 两个短语可以追溯到 2011 和 2013 年代表德国政府进行的战略项目。经济学家 Klaus Schwab 在他的一篇文章及之后的一本书中进一步普及了“第四次工业革命”这一术语。

之前的三次工业革命分别指的是利用蒸汽和水力的机械制造的兴起，通过铁路、电报和电力使工业加速发展，以及引入先进计算技术的数字革命。  

IIoT 与工业 4.0 不可或缺的许多概念相重叠。这些概念包括互联互通、信息透明、对人类的技术援助和去中心化的决策。自动化、AI/ML、机器对机器的通信和大数据等概念也与工业 4.0 密切相关，还能与 IIoT 生态系统相联动。

数字映射（Digital twin）是真实世界系统的虚拟副本，通常用于监测性能和诊断问题。数字映射通常是特定项目（如发电机、工厂机器或航天器）的模型。 

将 IIoT 设备连接到其数字映射，为检查设备状态和检测问题提供了机会。由于强调连接性，IIoT 和数字映射战略可以帮助运营商监控设备、优化性能、减少停机时间。

术语“智慧城市”是指利用互联技术和数据分析来管理城市区域的概念。

智慧城市从传感器和摄像头等设备中收集数据，以支持公共服务，包括交通拥堵管理、犯罪预防以及资产和设施的维护。

从交通传感器到电表，智慧城市中常用的设备被认为是 IIoT 的一部分。与所有 IIoT 用例一样，智慧城市的概念取决于连接和实时数据收集和分析。