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(jīng)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(chuàng)造大腦的路線圖和映射工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的路線圖十分相似，許多年以前這一概念已經(jīng)吸引了這個行業(yè)。為了更好地了解物聯(lián)網(wǎng)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(xié)議，以及人際交互一次來提高生產(chǎn)效率和對工業(yè)環(huán)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(chuàng)造新的連接，使得系統(tǒng)變得更加復雜。相似地，物聯(lián)網(wǎng)也是依賴于很多應用，即為應用組成的節(jié)點，來完成一項任務。機器的數(shù)量是十分重要的，因為它強調工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的復雜性。例如，在一個夾心餅干生產(chǎn)線，其中心環(huán)節(jié)應該與該生產(chǎn)過程之前的元素進行溝通，以及該生產(chǎn)過程后來的生產(chǎn)環(huán)節(jié)進行協(xié)作?；旌?、切割和烘烤機是整個生產(chǎn)過程的開端，這些階段應該能夠和后邊的生產(chǎn)過程“說話溝通”，例如奶油進給系統(tǒng)和包裝機系統(tǒng)。這一交流系統(tǒng)的水平確保了生產(chǎn)線的靈活性，滿足生產(chǎn)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(wǎng)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)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(tǒng)思維相連接。除了執(zhí)行核心任務，生產(chǎn)系統(tǒng)還連接到一個企業(yè)級，可以自動發(fā)出警報，收集和分析數(shù)據(jù)，甚至根據(jù)這一分析作出預測或提供建議。
通用語言
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)只有在系統(tǒng)和行業(yè)使用兼容的語言才能夠工作。為了幫助實現(xiàn)這一目的，像思科、通用電氣、IBM和英特爾這樣的科技行業(yè)巨頭成立了2014工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟。該聯(lián)盟旨在加快互聯(lián)設備和智能分析的開發(fā)和使用。由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)已貫穿工業(yè)的各個部門，從制造業(yè)到能源部門，因此成功實施統(tǒng)一的標準、一致的接口和統(tǒng)一的語言概念是至關重要的。與此同時，該聯(lián)盟以往通過創(chuàng)建促進協(xié)作和創(chuàng)新的有利生態(tài)系統(tǒng)來減少進入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)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(tǒng)從不同的原始設備制造商和其他控制系統(tǒng)通信。
新的和舊的
也許最大的挑戰(zhàn)是在更大程度上實現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)遺留系統(tǒng)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(yè)，實施新的自動化設備通常會導致整個系統(tǒng)的變化。解決的辦法是使用基于標準協(xié)議網(wǎng)關在棕地環(huán)境中集成遺留系統(tǒng)。這使得組織可以自由數(shù)據(jù)從專有的限制，并使用它的實時和歷史數(shù)據(jù)的收集和分析。
深入學習
就像人類的大腦一樣，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)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(fā)揮它的潛力之前，還有很多問題需要回答。
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