在现实世界中的物联网

当与某人谈论工业4.0或智能制造时，谈话不可避免地会涉及工业物联网（IIoT）。IIoT几乎已经成为智能制造的同义词，许多人相信IIoT就是智能制造的全部。

当然，这不是真的。许多技术正在推动智能制造，包括人工智能（AI）、机器学习、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、数字孪生兄弟、数字线程、大数据、分析、云计算和边缘计算等等。

工业物联网在智能制造解决方案中越来越普遍，因为它是所有其他智能制造解决方案的骨干和基础。说工业物联网是将智能制造粘合在一起的粘合剂并不过分。这是为什么。

实时通信支持M2M

作为主干网，工业物联网促进了实时机对机(M2M)通信。这是智能制造的本质——智能机器在一个扁平的、点对点的环境中相互通信，在以完全自主的方式执行制造过程时协调它们的活动。这也是智能制造的基本定义，工业物联网主干使智能制造的其余部分成为可能。

作为主干功能的一部分，IIoT还促进了传感器、设备、机器和控制器之间的通信——也就是说，本质上是IIoT的一部分。IIoT实时收集来自所有这些不同来源的数据，并将数据提供给那些设备、控制器、系统和需要数据的人。但是，即使在数据之外，IIoT也会收集数据的上下文，因此不仅可以完整地了解数据，还可以了解收集数据时发生的事情。

智能代理、制造业人工智能

基于工业物联网(IIoT)的一个新兴解决方案是智能代理(intelligent agent)，它将通信、数据和数据上下文提升到下一个层次。可以将智能代理看作包含数据和数据上下文的对象，其中混合了一些人工智能，它们根据工业物联网中发生的事件自主地进行操作和反应。有些人将智能代理称为智能对象或智能人工智能对象，但它们非常强大，将数据、数据上下文和人工智能结合在一起。

智能代理可用于收集一些关键数据和数据上下文，并在特定事件发生时将其发送给另一个系统或个人。可以使用智能代理对事件作出反应，在事件发生时自动实时进行纠正或调整。或者，可以使用智能代理在事件发生之前采取行动，实时自主地进行调整，以防止事件发生并保持制造过程平稳运行。

边缘智能、工业边缘计算

边缘计算的思想由来已久。边缘计算就是让数据、数据上下文和智能更接近需要的地方。这是关于更近更快地结束循环。为了实现这一点，IIoT在任何需要的地方都支持边缘计算，并允许边缘设备访问更多的数据和数据上下文，从而支持具有更多智能的边缘设备。

一些边缘设备可能会为云收集数据和数据上下文，或者它们可能支持现有设备、机器和控制器之间更好的编排。其他边缘设备可能被设计成在事件上关闭更接近实际事件的循环。但所有这些边缘设备都可以通过工业物联网实现。

工业物联网还允许在边缘设备上部署人工智能和机器学习。这些设备可以有各种不同的形状，可以做很多不同的事情。但是，由于工业物联网提供了数据和数据上下文，边缘人工智能首次成为可能。边缘人工智能的典型应用是机器学习和分析，目的是实时预测和防止非常接近机器的异常情况。这一切都可以通过工业物联网及其数据和数据上下文实现。

增强和虚拟现实：制造业的AR、VR

增强现实和虚拟现实有时被认为是独立的应用程序，这没有意义，因为它们甚至需要大量的数据才能工作。IIoT是数据收集主干，可实时向AR和VR解决方案提供大量数据和数据上下文，以便他们能够完成工作。没有这些数据，AR和VR就无法工作。

项目标识，跟踪和跟踪

项目识别在几乎所有可想象的制造操作中都是至关重要的。它可能是条形码或射频识别（RFID）或其他各种技术之一。无论如何，产品、子产品、零件、组件、材料、工具和一系列其他物品的标识对制造至关重要。

仅仅凭身份证明可能还不够。该标识包含的所有信息也很关键——材料的标签顺序；物品来自何处；它下一步应该去哪里；产品在生产过程中有或没有什么质量保证问题；等等用项目的数据和数据上下文从一端到另一端备份该标识是IIoT发挥作用的地方，也是项目标识如此有价值的原因。

智能制造中的数字双胞胎

数字孪生兄弟正在成为智能制造领域的关键技术。物理孪生兄弟几乎可以是任何资产，本质上是任何能够实时产生数字数据流的资产。数字孪生兄弟的关键是它与物理孪生兄弟相连，从物理孪生兄弟那里获得连续的实时数据流，并成为其数字副本。

数字孪生兄弟用于协调物理孪生兄弟，因此它与制造过程的其余部分同步。它还用于优化物理孪生兄弟的效率、有效性和能力，以确保制造过程顺利进行并交付所需的产品。此外，它还用于查看物理孪生兄弟的内部工作，然后对其进行故障排除，以确保继续运行。数字孪生兄弟需要来自物理孪生兄弟的大量实时数据。IIoT提供这些数据。

数字线程：需要的车间信息

数字线程的概念已经出现一段时间了。在智能制造中，它通常被定义为用于创建数字双胞胎的数据流。但数字线索远不止这些。这一切都是关于从工厂获得正确的信息，组织成一个完整的图片，然后确保正确的人在正确的时间看到它，实时。

数字线程以电子方式捕获并记录制造工厂内发生的一切，而不是在纸上。获取这些数据可以分析制造操作，跟踪制造历史，支持工艺和产品谱系。它还使制造操作的一切都更容易管理，并支持历史分析、生产运行比较和黄金批处理方法。

归根结底，数字线不仅是关于材料如何在制造过程中移动，而且是关于它们如何在通往成品的过程中转化。它捕获有关材料和批次系谱的信息，以及制造产品所需的信息，包括设备、劳动力和工艺。这一转换过程就是制造业的全部内容，从数字线程的数据流中可以获得巨大的业务价值。该数据流只能通过IIoT进行。

制造执行系统(MES)

制造执行系统（MES）已经存在很长时间了。虽然他们一直关注制造运营的执行，但他们正在扩展和成长，现在更多的是协调和优化整个生产线和设施，甚至设施之间的关系。

MES要执行这些编排和优化功能，需要大量的数据和数据上下文，而且都是实时的。

工业物联网为MES提供实时数据和数据上下文，然后MES与来自企业资源计划(ERP)系统、质量管理系统(QMS)、产品生命周期管理(PLM)和其他各种来源的数据混合在一起。所有这些都是为了创建一个完整的整体制造状态和目标的图像，以确定需要作出哪些纠正，以协调操作，以及需要作出哪些调整，以更好地优化操作。所有这一切都只能通过工业物联网及其数据和数据上下文实时实现。

企业制造智能（EMI）、仪表板

企业制造智能（EMI）通常以仪表板的形式实施，是智能制造的核心原则之一。它向车间人员提供实时数据，以便他们了解生产操作中发生的情况、他们在流程中的位置以及上游和下游发生的情况。它实时提供了制造操作的完整画面，包括关于生产、材料、订单、设备、状态、质量、库存、性能、吞吐量等的数据。只有通过IIoT才能实时获取数据。

分析：描述性、诊断性数据

分析是智能制造的另一个核心原则，旨在将正确的数据提供给需要的人。很少有智能制造解决方案不包含某种类型的分析。最常见的分析包括描述性分析和诊断性分析，它们回答“发生了什么?”和“为什么会这样?”这些分析需要大量的实时和历史数据。这就是工业物联网发挥作用的地方，用人们工作所需的数据提供描述性和诊断性分析。

还有更多的分析——还有预测性和规定性分析，旨在回答“将会发生什么?”和“我该怎么办?”这些分析需要更多的数据，特别是历史数据。如果没有工业物联网为智能制造提供数据和数据上下文，这些分析是不可能的。

依赖工业物联网:胶水的人工智能，ML, AR, VR和更多

IIoT已成为智能制造的代名词。由于IIoT，智能制造是智能的，并且是有效的。无论是AI、ML、AR、VR、数字双胞胎、数字线程、边缘计算还是分析，它们都依赖IIoT。

这就是为什么IIoT在智能制造业中变得无处不在。是智能制造的支柱和基础。

约翰·克莱蒙斯高级顾问是特立独行的技术，罗克韦尔自动化公司。Maverick Technologies是CFE媒体内容合作伙伴。马克T编辑。内容经理Hoske，控制工程,CFE媒体与技术,mhoske@cfemedia.com.

关键词:工业物联网，智能制造

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