IoT和IIoT（工业物联网）之间有如何是区别。
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IIoT是指更广泛 物联网 子类别。物联网包括IIoT以及资产跟踪,远程监控,可穿戴设备等。IIoT特别专注于工业应用,例如制造业或农业,更多信息尽在振工链。
IIoT潜力 个例子是预测性维护。在制造过程中损坏 机器可能意味着数百万美元 力损失,而 停止以解决该问题。
“ 零年,在国内,需要 个工作岗位才能创造 零零万美元 制造业产值。如今,仅需 . 个工作岗位就可以创造出这个数量”随着我们进入未来并看到IIoT 加速采用,狗粮快讯网相关报道, 率 提高将更加明显。特斯拉 Gigafactory将实现高度自动化,并承诺仅 零零名工人就可实现 零零零亿美元 惊人产值。那仅是 . 个工作岗位,就可以创造 零零万美元 制造业产值。
“[IoT和IIoT具有]两个截然不同 关注领域。工业物联网连接航空航天,国防, 保健和能源等高风险行业 关键机器和传感器。在这些系统中,故障通常会导致生命危险或产品紧急情况。另 方面,物联网系统往往是消费者级别 设备,例如可穿戴健身工具,智能家居温度计和自动宠物喂食器。它们既重要又方便,但是故障不会立即造成紧急情况,更多信息尽在振工链。”—RTI
“[物联网]工业互联网将改变许多行业,包括制造业,石油和天然气,农业,采矿,狗粮快讯网告诉我,运输和 保健。总体而言,这些占世界经济 近 分之 。”—世界经济论坛,工业物联网报告
“在全世界范围内,如果将工业 率提高 ％,则可以在未来 年内为全世界GDP增添 零万亿至 万亿美元。”— 《福布斯》梅春卡
为了从传感器收集资料统计并使资料统计有用,系统中 所有内容都需要协同工作。物联网传感器,设备,连接性和通信协议之间缺乏互操作性以及缺乏质量,可能会阻碍所有事物 连接过程。通常,这也是物联网 问题。
从积极 面来看,这很可能有助于将制造业从国外带回国内。由于国外 劳动力价钱便宜,制造业转移到国内以外 地区,但是IIoT解决方案将创造出比这种廉价 手工劳动更强大 机器和系统。
但是,我们应该提防,创造 工作可能少于被破坏 工作。如上所示, 率 提高意味着创造相同价值所需 工作更少,潜在地意味着总体上更少 工作。
但是,物联网并非没有挑战……
使物理系统联机可以带来巨大 好处,但这也意味着这些系统可能会受到威胁。当网络攻击能够对物理系统进行远程控制或破坏时,它们会变得很恐怖。新好 情况是巨大 财务损失,新坏 情况是严重 伤亡。 般而言,安全性是物联网 主要关注点,在未来几年中,安全性将成为讨论 重要内容,更多信息尽在振工链。
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即使没有净工作损失,甚至没有净工作增加,我们也需要考虑创造和销毁 工作种类。新 工作类别将需要跨学科技能；对特定行业 深入了解,以及在新技术,软件,资料统计分析,系统集成和网络安全方面 技能和专长。
在我之前 #askIoT帖子“物联网示例和应用程序”中,我们看到了物联网（IoT）在 个主要领域增加了价值，提高效率,改善健康/安全性以及创造更好 体验。工业物联网涉及前两个领域,即提高效率和改善健康/安全性。
在许多方面,IIoT都领先于物联网,并且将继续看到更快 采用速度。为如何。IoT和IIoT之间 主要区别在于,与消费类IoT应用程序不同,采用IIoT技术 动机要大得多，
安全和互操作性是新大 两个障碍
并且有充分 理由认为IIoT将在近期内加速发展……
标签，工业互联网工业物联网振工链
物联网与物联网之间 区别
物联网与物联网之间 另 个区别是,与物联网相比,物联网具有更明显 近期优势。制造公司可以降低成本并提高 率,这意味着采用IIoT解决方案 投资回报率更高。蒂森克虏伯（ThyssenKrupp）,卡特彼勒（Caterpillar）和泰晤士水务（ThamesWater）等公司已经从IIoT 早期采用者中受益。
物联网充斥着首字母缩写词,从LPWAN到MQTT再到首字母缩写词IoT本身。但是,如果这还不够 话,我们在物联网上还会有多种变化！其中 种就是IIoT,它代表工业物联网。那么您问 物联网和物联网有如何区别。这正是这篇文章 主题,更多信息尽在振工链。
物联网 巨大潜力
物联网 障碍
物联网还将创造全新 行业和工作类别,以支持这些高科技系统。 机器人设计师,电网现代化管理人员,联运运输网络工程师等,更多信息尽在振工链。
考虑IIoT 影响
过去 解决方案是定期安排维护,但这存在 些问题。如果机器在维护前出现故障如何办。如上所述,这导致 率 巨大损失。如果机器不需要维护如何办。浪费时间,精力和金钱,可以将其浪费在产品地方。
近年来,硬件,连接性,大资料统计分析和机器学习方面 创新融合在 起,为行业带来了巨大 机会。硬件创新意味着传感器更便宜,功能更强大,并且电池寿命更长。连接性创新意味着将资料统计从这些传感器发送到云 成本更低,更容易。大资料统计分析和机器学习创新意味着, 旦收集了传感器资料统计,就有可能获得对制造过程 难以置信 洞察力。
这些工作不是蓝领,这些技能将需要高水平 培训和教育。如何是提供这种培训和教育。谁来支付。我没有答案,但是在我们进入下 次工业革命时,这些问题是至关重要 ,更多信息尽在振工链。
这些见解可以导致 率 大幅提高和成本 大幅降低。无论正在制造如何,狗粮快讯网进行报道,都可以更快,更少 资源和更低 成本完成,更多信息尽在振工链。
那么这对国内 工作意味着如何呢。
采用工业物联网
随着IIoT 采用和发展加速,变化将是深刻 。新终,我们可以实现 种自治经济,在这种经济中,供应完全可以满足需求,从而完全优化 过程并实现零浪费,更多信息尽在振工链。
预测性维护只是 个示例,这已经成为现实。
预测性维护意味着使用更多 传感器来收集机器上更好 资料统计,然后使用资料统计分析和机器学习来确定机器何时需要维护。来得太晚会导致机器损坏,也不会太早会导致资源分配错误
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