工业物联网(IIoT)是将物联网技术应用于工业领域，通过连接具有感知和监控能力的各类采集、控制传感器或控制器，以及利用移动通信、智能分析等技术，不断融入到工业生产过程的各个环节中。其目的是提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。工业物联网的应用主要集中在制造、交通、运输、能源、矿山等行业，通过实现自动化、远程监控和预测性维护等功能，以达到提高运营可视性、生产力和效率的目的。
具体来说，工业物联网能够收集和分析来自整个生产价值链的大量数据，并利用这些数据实时和预测地优化流程，从而为工业企业(从制造商到能源生产商)提供变革潜力。此外，工业物联网还涉及到大数据和人工智能的应用，通过采集到的大量数据进行分析，发现隐藏在数据中的规律和趋势，提供决策支持和优化建议。
工业物联网的关键推动因素包括机器对机器(M2M)和自动化应用的工业通信技术领域，它让人们更好地理解了工业生产过程，实现高效和可持续的生产。同时，工业物联网也是工业4.0和智能制造的关键组成部分，已被全球制造企业广泛采用。
工业物联网通过将先进的传感器、软件和机械设备与互联网连接起来，收集、分析和处理大量数据，以实现自动化、远程监控和预测性维护等目的，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终推动传统工业向智能化的新阶段转变。
一、 工业物联网在提高制造效率方面的具体案例是什么?
工业物联网在提高制造效率方面的具体案例包括：
华为松山湖工厂部署了基于ELTE技术的智慧工厂解决方案，支持视频监控、AGV控制、机器人状态数据回传等业务，这表明通过物联网技术的应用，可以实现对生产流程的优化和数字化管理。
哈尔滨哈飞空客公司与Plataine和Argosy合作，通过改善质量控制、提高产品质量、可追溯性、效率和产量，并制定最佳实践，展示了工业物联网在降低运营成本、提升生产效率方面的应用。
某半导体公司通过应用Siri，依托高级分析技术赋能的调度和生产计划系统，人员效率提高了50%;得益于制造控制塔，返工现象被彻底消除;通过物联网技术，材料成本降低了10%。这一案例体现了工业物联网在提升生产效率、降低成本方面的重要作用。
格力电器携手华为、广东联通开展的“5G+工业互联网”5G专网改造项目，建成并测试成功了国内首个基于MEC边缘云+智能制造领域5G SA切片的专网。这个项目展示了如何利用5G技术和工业互联网来提升制造业的智能化水平和生产效率。
这些案例展示了工业物联网技术在不同领域和环节中提高制造效率的具体应用，包括但不限于生产流程优化、质量控制提升、成本降低以及智能化升级等方面。
二、 工业物联网如何改善产品质量和降低产品成本?
工业物联网通过多种方式改善产品质量和降低产品成本。首先，它通过实时监测和数据分析来提高产品质量和安全性，这包括监测关键参数、产品追溯、预测性维护和优化生产流程。这种实时监控和数据分析优化能够及时发现并预防故障，从而减少生产中的错误和浪费。在降低成本方面，工业物联网通过提高生产效率、实现设备预测性维护、优化物流管理等方式直接降低了生产成本。例如，通过自动化控制和跨部门协同，工业物联网不仅提高了生产效率，也降低了因人为错误导致的成本。
工业物联网的应用范围广泛，包括汽车制造、食品生产和制药行业等，这些应用领域的实践证明了其在提高产品质量和降低成本方面的有效性。通过构建智能制造的核心基石，工业物联网使得企业能够实现生产过程的数字化、智能化，进一步增加市场竞争力。
三、 工业物联网与大数据和人工智能结合的最新应用有哪些?
工业物联网与大数据和人工智能结合的最新应用主要包括以下几个方面：
- 自动化光学检查：通过AI和IoT技术，实现对工业机械上的质量缺陷进行自动化的光学检查。一旦识别出缺陷，半监督化的机器学习算法模型会将图像分类为故障类别或预测预定。
- 智慧工厂：在纺织服装行业中，通过英特尔® 至强®、酷睿™等处理器，AI加速芯片，融合EIS边缘智能软件平台，AI参考算法和OpenVino™智能神经网络优化推理工具，赋能智慧工厂发展。
- 生产质量优化：基于HiaCloud平台的生产质量优化案例，展示了如何利用工业互联网平台助力企业实现网络协同制造。
- 智能制造领域的应用：人工智能预测准确率随着工业大数据的提升而持续优化，实现生产质量数据的全面掌控，为流程优化和工艺再造提供关键数据支持。
- 工业级场景中的AI技术进展：AI技术在工业场景中处理收集的大数据生产信息，帮助生产者做决断。这包括云技术提供整体环境平台，并结合场域的专业知识作为分析判断的条件准则。
- 腾讯云工业AI+解决方案：通过打造集成化AI应用实施环境，把人工智能研究成果和工业应用场景深度融合，助力制造企业提质增效降本，加速企业转型升级。
- 物联网中的数据处理和分析能力：平台层在物联网中起到承上启下的作用，通过云计算、大数据分析和人工智能等技术的融合，为物联网提供了强大的数据处理和分析能力。
- 工业数据智能平台：基于百度领先的AI技术与生态丰富的机理知识、专家经验，针对工业领域中的工艺优化、设备预测性维护、调度优化等复杂场景需求，提供全流程零代码的预测类解决方案。
这些应用展示了工业物联网与大数据和人工智能结合的广泛潜力和实际成效，从提高生产效率到优化产品质量，再到推动企业的数字化转型。
四、 工业4.0中工业物联网的角色和贡献是什么?
工业4.0中，工业物联网(IIoT)扮演着至关重要的角色，并对整个制造业和工业环境产生了深远的影响。这不仅提高了生产的效率和质量，还降低了生产成本。
其次，工业物联网赋能的智能制造实现了资产、流程、资源和产品的全面可视性，这有助于精简业务运营、优化生产效率以及提高投资回报率。这种全面可视性是通过将设备联网并整合多种工业数据来实现的，这对于提升整个工业系统的智能化水平至关重要。
此外，工业物联网还将通过改善资源管理、减少浪费和提高能源效率为可持续发展做出贡献。这意味着工业物联网不仅关注于提高生产效率和降低成本，还致力于环境保护和可持续发展。
在技术层面，工业物联网依赖于一套垂直贯穿的技术堆栈，从设备端的传感器开始，采集数据、进行分析和处理，最终实现智能化的决策支持。边缘计算作为工业物联网实施的一个首要条件，对于满足实时性有着严格要求的工业环境尤为重要。
工业物联网在工业4.0中的角色和贡献主要体现在提高生产效率和质量、降低成本、促进资源管理和环境保护以及推动技术进步等方面。通过实现资产、流程、资源和产品的全面可视性，以及依赖于先进的技术堆栈和边缘计算，工业物联网为制造业和工业环境带来了革命性的变化。
五、 工业物联网在全球制造企业中的应用现状和未来趋势是什么?
全球制造企业中工业物联网的应用现状表现为快速增长和广泛应用。2020年，全球工业物联网市场规模达到了813.39亿美元，预计到2027年将达到3038.59亿美元，显示出一个年复合增长率(CAGR)为20.74%的显著增长趋势。此外，工业物联网的增长速度甚至超过了消费领域，在2021年，工业物联网产品和服务的全球市场估计为2630亿美元，预计在未来几年将继续保持这一趋势，到2028年将达到1.1万亿美元。这表明工业物联网在全球制造企业中的应用不仅广泛而且正在迅速扩展。
未来趋势方面，工业物联网的应用将进一步深化和扩展。随着物联网技术的不断发展，全球工业物联网应用已经取得了显著的进展，通过将物理设备连接到互联网，实现了数据的高速传输和实时分析，从而提高了生产效率、降低了运营成本。特别是在能源、交通运输(铁路和车站、机场、港口)、制造(采矿、石油和天然气、供应链、生产)等应用领域上，工业物联网将发挥重要作用。此外，工业物联网平台在生产过程优化、供应链管理、产品设备监控、环保监测、能源管理等方面均有较好的应用前景。
然而，尽管工业物联网的普及率超过九成，但许多企业在应用方面仍处于“学习”阶段。这意味着未来工业物联网的发展不仅需要技术的进步和市场的扩大，还需要企业对工业物联网的理解和应用能力的提升。
工业物联网在全球制造企业中的应用现状是快速增长和广泛应用，未来趋势将是应用的进一步深化和扩展，同时伴随着企业对工业物联网理解和应用能力的提升。
