讀懂工業物聯網，這三點必不可少

人類的大腦是一個奇妙的器官，它每天不知疲倦地工作，直到我們去世的那一天。雖然人類研究自己的大腦已經幾個世紀，但其實人來對它的工作原理依然知之甚少。事實上，創造大腦的路線圖和映射工業物聯網的路線圖十分相似，許多年以前這一概念已經吸引了這個行業。為了更好地了解物聯網的原理，我們需要了解它的組成部分：了解硬件和軟件、通訊協議，以及人際交互一次來提高生產效率和對工業環境的控制度。

機器對機器

每一次你形成新的記憶，都會在大腦中創造新的連接，使得系統變得更加復雜。相似地，物聯網也是依賴于很多應用，即為應用組成的節點，來完成一項任務。機器的數量是十分重要的，因為它強調工業物聯網系統的復雜性。例如，在一個夾心餅干生產線，其中心環節應該與該生產過程之前的元素進行溝通，以及該生產過程后來的生產環節進行協作。混合、切割和烘烤機是整個生產過程的開端，這些階段應該能夠和后邊的生產過程“說話溝通”，例如奶油進給系統和包裝機系統。這一交流系統的水平確保了生產線的靈活性，滿足生產多種餅干品種的可能性。無論我們談論的是餅干、汽車制造甚至智能電網，工業物聯網都擁有通信需求，它要求超越標準的客戶機或者服務器需要與傳統思維相連接。除了執行核心任務，生產系統還連接到一個企業級，可以自動發出警報，收集和分析數據，甚至根據這一分析作出預測或提供建議。

通用語言

工業物聯網只有在系統和行業使用兼容的語言才能夠工作。為了幫助實現這一目的，像思科、通用電氣、IBM和英特爾這樣的科技行業巨頭成立了2014工業互聯網聯盟。該聯盟旨在加快互聯設備和智能分析的開發和使用。由于工業物聯網現已貫穿工業的各個部門，從制造業到能源部門，因此成功實施統一的標準、一致的接口和統一的語言概念是至關重要的。與此同時，該聯盟以往通過創建促進協作和創新的有利生態系統來減少進入工業物聯網準入的障礙。下一步是促進互操作性和開放標準，允許機器或系統從不同的原始設備制造商和其他控制系統通信。

新的和舊的

也許最大的挑戰是在更大程度上實現工業物聯網遺留系統和智能工廠的整合。學習新事物改變大腦的結構，同樣，在制造業，實施新的自動化設備通常會導致整個系統的變化。解決的辦法是使用基于標準協議網關在棕地環境中集成遺留系統。這使得組織可以自由數據從專有的限制，并使用它的實時和歷史數據的收集和分析。

就像人類的大腦一樣，工業物聯網是不斷變化的，在我們完全理解它的要求，確保它的實施和發揮它的潛力之前，還有很多問題需要回答。

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