工业物联网应用领域
生产过程工艺优化
工业物联网的泛在感知特性提高了生产线过程检测、实时参数采集、材料消耗监测的能力和水平，通过对数据的分析处理可以实现智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护，提高生产力，降低能源消耗。钢铁企业应用各种传感器和通信网络，在生产过程中实现了对加工产品的宽度、厚度、温度实时监控，提高了产量，优化了生产流程。
生产设备监
工业物联网平台服务商
工业物联网应用领域
生产过程工艺优化
工业物联网的泛在感知特性提高了生产线过程检测、实时参数采集、材料消耗监测的能力和水平，通过对数据的分析处理可以实现智能监控、智能控制、智能诊断、智能决策、智能维护，提高生产力，降低能源消耗。钢铁企业应用各种传感器和通信网络，在生产过程中实现了对加工产品的宽度、厚度、温度实时监控，提高了产量，优化了生产流程。
生产设备监控管理
利用传感技术对生产设备进行健康监控，可以及时跟踪生产过程中各个工业机器设备的使用情况，通过网络把数据汇聚到设备生产商的数据分析中心进行处理，能有效地进行机器故障诊断、预测，、准确地定位故障原因，提高维护效率，降低维护成本。GEOil&Gas集团在建立了13个面向不同产品的i-Center(综合服务中心)，通过传感器和网络对设备进行了在线监测和实时监控，并提供了设备维护和故障诊断的解决方案。
工业物联网的特点
自组织与自维护：工业物联网的每个节点为整个系统提供自己处理获得的信息或决策数据，当某个节点失效或数据发生变化时，整个系统会自动根据逻辑关系做出相应调整。
数据收集范围：工业物联网利用RFID、传感器、二维码等手段随时获取产品从生产到销售到后期用户使用各个阶段的信息数据，而传统工业自动化的数据采集往往局限于生产质检阶段。
智能处理：工业物联网综合利用云计算、云存储、模糊识别、神经网络等智能计算技术，对海量数据和信息进行分析和处理，并结合大数据技术，深入挖掘数据价值。
互联传输：工业物联网利用独用网络与互联网相结合的方式，实时准确地传递物体信息，对网络依赖性更高，更强调数据交互。
工业互联网终会演变成算法平台
在工业互联网统一了生产力语言和机器语言、形成巨头后，终会演变成人工智能的算法平台。
人工智能算法的准确度是基于数据的多少。数据越多、基数越高，协调调配的算法就更加准确，效率也就更高。因此人工智能的特色一定会导致智能算法的平台。
“虽然各路大军已经进入到工业互联网领域，但都还在外面打转。机器的语言还没打通，数据就像石油一样在底层，没有被挖掘出来。”
一切都才刚刚开始。
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