当前位置: 首页 > news >正文

工业物联网:平台架构、关键技术与应用实践

735fb191ecd288660d7c118ae4583496.gif

工业物联网是物联网在工业领域的应用,是物联网与传统产业的深度融合。随着中国智能制造、德国工业4.0、美国先进制造伙伴计划等一系列国家战略的提出和实施,工业物联网成为全球工业体系“创新驱动、转型升级”的重要推手。将工业物联网应用于研发设计、生产制造、运营管理及服务运维等全流程各个环节,用工业物联网改造传统产业,实现企业数字化转型、资源高效利用,促进产业结构调整,推动经济发展方式由生产驱动向创新驱动转变,从而构建服务驱动型的新工业生态体系。

近年来,受益于云计算、大数据和人工智能技术的加持,工业物联网进入新阶段,人们逐渐意识到由数据驱动催生的新商业模式所带来的巨大价值,机理模型和数据模型的结合与碰撞为化解复杂系统的不确定性、发掘洞见、企业决策,提供了强有力的数据支撑和新的引擎动能。

工业物联网是运营技术(Operation Technology,OT)与信息技术(Information Technology,IT)融合的具体实现。长期以来,OT与IT之间存在断层现象,相互隔离,各自的岗位有着不同的目标,所掌握的技能也截然不同,两者之间的鸿沟阻碍了企业充分利用已掌握但尚待发掘价值的重要信息。OT与IT的融合并非易事,企业需要有效的人才支撑和组织保障,以推动物联网技术实施。

工业物联网技术发展迫切需要对OT与IT两个大方向均有深刻理解,即拥有全局观和视角的复合型人才,或是同一组织中OT与IT的专业技术人才能够顺畅沟通。由于目前这方面的人才还很稀缺,也急需有针对性的专业图书和课程来培训相应人才,因此笔者产生了写这本书的想法。

《工业物联网:平台架构、关键技术与应用实践》应运而生。

8cfb2a5a24309e117b539edd2b123f4c.png27501da9d8e45f383ea0b6b877e385b0.png

扫码了解 ↑

读者对象


  • 工业物联网领域的OT开发和产品人员。

  • 工业物联网领域的IT开发和产品人员。

  • 垂直行业解决方案架构师和市场人员。

  • 正在寻求OT与IT融合以推动企业数字化转型的管理决策人员。

  • 咨询顾问和投资人员。

  • 相关专业的高等院校师生。

目录

上拉下滑查看目录 ↓

推荐语

前言

致谢

第1章 工业物联网:未来已来  1

1.1 工业物联网的发展背景  2

1.1.1 智能制造与工业4.0  2

1.1.2 OT与IT融合之路  4

1.1.3 企业数字化转型  7

1.2 工业物联网的内涵与本质  9

1.2.1 工业物联网的支撑体系  9

1.2.2 工业物联网与工业互联网的关系  9

1.2.3 高效率、低成本与高质量  11

1.3 工业物联网产业现状  13

1.3.1 工业物联网赛道角力与布局  13

1.3.2 企业如何找准定位  15

1.4 工业物联网面临的挑战  17

1.4.1 如何衡量价值  18

1.4.2 做看板还是决策建议系统  19

1.4.3 既懂业务又懂技术  20

1.4.4 技术链路过长  21

1.5 本章小结  22

第2章 工业物联网体系架构  23

2.1 从业务视角到体系架构  24

2.1.1 工业物联网感知  26

2.1.2 工业物联网网络连接  27

2.1.3 边缘计算  28

2.1.4 工业物联网平台  28

2.1.5 工业物联网应用  29

2.2 关于工业物联网体系构建的思考  30

2.2.1 架构千篇一律  30

2.2.2 平台是效率最优的吗  31

2.2.3 工业物联网需要什么样的团队  31

2.3 工业物联网技术趋势  32

2.3.1 加速泛在连接  32

2.3.2 工业大数据  33

2.3.3 沉淀用例,能力复用  34

2.4 本章小结  35

第3章 工业物联网感知  36

3.1 工业物联网感知层的内涵  37

3.1.1 工业数据采集的范围  37

3.1.2 工业数据采集的特点  37

3.1.3 工业数据采集的体系结构  39

3.2 传感器:真实物理世界的探针  41

3.3 工业数据采集关键指标  43

3.4 工业通信基础  50

3.4.1 数据传输方式  50

3.4.2 网络拓扑  52

3.5 有线设备接入  54

3.5.1 基于现场总线  54

3.5.2 基于工业以太网  59

3.6 无线设备接入  62

3.6.1 短距离无线设备接入  63

3.6.2 长距离无线设备接入  74

3.7 协议转换  79

3.8 本章小结  80

第4章 工业物联网网络连接  81

4.1 OSI参考模型  82

4.2 网络互联和数据互通  86

4.2.1 网络互联  86

4.2.2 数据互通  89

4.2.3 工业网络设备  92

4.3 有线网络互联  95

4.3.1 工业网络互联  95

4.3.2 时间敏感网络  95

4.3.3 接入层、汇聚层与核心层  98

4.4 无线网络互联  100

4.4.1 无线网络互联延伸  100

4.4.2 5G:下一代蜂窝网络技术  101

4.4.3 4G Cat-1与低功耗广域网  106

4.4.4 物联卡的流行与挑战  111

4.4.5 无线信号穿透性和绕射性  113

4.5 数据互通:OPC UA  116

4.5.1 应用层协议还是技术标准体系  116

4.5.2 信息模型  119

4.6 本章小结  123

第5章 边缘计算  124

5.1 边缘计算:新瓶装旧酒?  125

5.1.1 为什么提出边缘计算  126

5.1.2 谁在担任边缘计算的角色  127

5.1.3 边缘计算领域有哪几类公司  129

5.2 边缘计算和边云协同  130

5.3 AIoT:带边缘处理能力的节点  131

5.3.1 SoC嵌入式硬件架构解析  132

5.3.2 轻量级边缘智能  135

5.4 预测性维护  138

5.4.1 预测性维护的兴起  138

5.4.2 如何实施预测性维护  141

5.4.3 预测性维护的挑战  144

5.5 追溯:工业自动化  146

5.5.1 分布式控制系统  146

5.5.2 数据采集与监视控制系统  149

5.6 边缘节点续航陷阱  151

5.6.1 被忽视的续航陷阱  151

5.6.2 边缘节点功耗估算  154

5.6.3 电池续航能力评估  155

5.6.4 一次电池和二次电池  159

5.6.5 电池可靠性测试与认证  161

5.7 本章小结  163

第6章 云计算  164

6.1 写在工业物联网平台之前  165

6.2 云计算为何兴起  166

6.3 云计算知识图谱  169

6.4 云计算服务模式  171

6.4.1 基础设施即服务  171

6.4.2 平台即服务  172

6.4.3 软件即服务  174

6.5 云计算部署模式  174

6.6 上云的挑战:错误预期  177

6.7 虚拟化技术  179

6.8 服务化  182

6.8.1 远程过程调用  183

6.8.2 面向服务架构  184

6.8.3 微服务  186

6.8.4 RESTful风格  187

6.9 Docker容器技术  190

6.10 Kubernetes资源管理  193

6.11 C/S与B/S架构  196

6.12 本章小结  197

第7章 工业物联网平台  198

7.1 工业物联网平台应包含什么  199

7.1.1 通用PaaS服务  199

7.1.2 工业PaaS服务  200

7.1.3 工业物联网平台应用分布  201

7.2 设备接入  202

7.2.1 设备注册  202

7.2.2 规则引擎  206

7.2.3 接入并发能力  207

7.3 设备管理  208

7.3.1 物模型  209

7.3.2 远程升级  209

7.3.3 物影子  213

7.4 物联网协议  216

7.4.1 长连接和短连接  216

7.4.2 MQTT协议  218

7.4.3 HTTP  222

7.5 边云协同  224

7.5.1 边缘节点集中管理  224

7.5.2 跨层级设备接入和管理  229

7.6 大数据系统  232

7.6.1 数据存储  232

7.6.2 数据分析  236

7.6.3 数据可视化  237

7.7 工业数据建模  239

7.7.1 信息模型和机理模型  239

7.7.2 精益生产和持续改善  242

7.8 平台赋能开发者:低代码化  243

7.9 平台核心:数据的自动流动  248

7.9.1 打破信息孤岛  248

7.9.2 挖掘数据应用价值  249

7.10 本章小结  250

第8章 工业物联网应用  251

8.1 应用:回归业务本质  252

8.2 关于工业APP  253

8.3 应用案例概览  253

8.3.1 应用案例业务价值汇总  254

8.3.2 如何看待和衡量投资回报率  254

8.4 当代工厂车间数字化应用  255

8.4.1 从信息化整体规划到数字化转型  255

8.4.2 应用实践  257

8.5 轨道交通装备远程监控和故障诊断  260

8.5.1 背景介绍  260

8.5.2 目标价值  261

8.5.3 技术方案  261

8.5.4 延伸:一站式数字化设备运维服务  266

8.5.5 延伸:传感器无线网络,直面布线难题  268

8.6 医药冷链:法律法规下的不断链  270

8.6.1 背景介绍  270

8.6.2 目标价值  270

8.6.3 技术方案  270

8.6.4 延伸:室内外定位技术  273

8.7 电梯物联网:安全与广告跨界  275

8.7.1 背景介绍  275

8.7.2 目标价值  276

8.7.3 技术方案  277

8.7.4 延伸:规模化部署的障碍  282

8.8 声源定位:让城市更安静  282

8.8.1 背景介绍  282

8.8.2 目标价值  283

8.8.3 技术方案  283

8.8.4 延伸:科技如何改善民生  286

8.9 本章小结  287

942dd157c10e4a8b05795a746b998967.png

aa093e1f640237c489e7aa7586360cc0.gif

更多精彩回顾

书讯 | 4月书讯(下)| 上新了,华章

书讯 | 4月书讯(上)| 上新了,华章

资讯 | AI 是否拥有意识?从意识的定义说起

书单 | 金三银四求职季,十道腾讯算法真题解析!

干货 | 场景拆解六步设计法,手把手教你细化场景

收藏 | 赵宏田:用户画像场景与技术实现

上新 | Web渗透测试实战:基于Metasploit 5.0

书评 | 数据分析即未来

7e46901574924f3668cb2c338b5989d3.gif

相关文章:

  • Webpack实战:入门、进阶与调优(第2版)
  • 【第99期】边缘计算比云计算强在哪里?终于有人讲明白了
  • 解读OpenShift的逻辑架构和技术架构
  • 视频时代的大数据:问题、挑战与解决方案
  • NLP大牛菲利普•科恩机器翻译权威著作
  • TypeScript 中的“类型”到底是个啥?
  • Koa开发:Node服务中非常重要的概念——进程管理
  • 从loser到产品大牛,你经历的我都经历了
  • 读书会 | 为什么《数据中台:让数据用起来》,值得每个数据人读?
  • 重新思考企业架构
  • 概率为何反直觉?
  • 手把手教你用Pandas 合并两行为一行并调整行顺序
  • C++20 用微软的提案进入协程时代!
  • 构建系统软件三步走,这些书你不可错过!
  • 数字经济下半场中,金融企业应该如何进行数字化经营呢?
  • 〔开发系列〕一次关于小程序开发的深度总结
  • Apache的基本使用
  • ES6简单总结(搭配简单的讲解和小案例)
  • HTML-表单
  • JAVA 学习IO流
  • JavaScript服务器推送技术之 WebSocket
  • Java应用性能调优
  • Linux CTF 逆向入门
  • Redux系列x:源码分析
  • 从0实现一个tiny react(三)生命周期
  • 第十八天-企业应用架构模式-基本模式
  • 海量大数据大屏分析展示一步到位:DataWorks数据服务+MaxCompute Lightning对接DataV最佳实践...
  • 基于 Ueditor 的现代化编辑器 Neditor 1.5.4 发布
  • 记一次和乔布斯合作最难忘的经历
  • 简单基于spring的redis配置(单机和集群模式)
  • 聊聊directory traversal attack
  • 软件开发学习的5大技巧,你知道吗?
  • 算法---两个栈实现一个队列
  • 主流的CSS水平和垂直居中技术大全
  • elasticsearch-head插件安装
  • 说说我为什么看好Spring Cloud Alibaba
  • #if 1...#endif
  • #QT(串口助手-界面)
  • #我与Java虚拟机的故事#连载18:JAVA成长之路
  • $.ajax,axios,fetch三种ajax请求的区别
  • (1/2) 为了理解 UWP 的启动流程,我从零开始创建了一个 UWP 程序
  • (39)STM32——FLASH闪存
  • (C语言)共用体union的用法举例
  • (Forward) Music Player: From UI Proposal to Code
  • (二)【Jmeter】专栏实战项目靶场drupal部署
  • (二十三)Flask之高频面试点
  • (附源码)spring boot车辆管理系统 毕业设计 031034
  • (删)Java线程同步实现一:synchronzied和wait()/notify()
  • (原创)Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 9) Anomaly DetectionRecommender Systems...
  • (终章)[图像识别]13.OpenCV案例 自定义训练集分类器物体检测
  • ***检测工具之RKHunter AIDE
  • ../depcomp: line 571: exec: g++: not found
  • .net core 调用c dll_用C++生成一个简单的DLL文件VS2008
  • .NET Core 中的路径问题
  • .NET/C# 使用反射调用含 ref 或 out 参数的方法