工业物联网或IIoT是IoT的子集。它是属于工业领域的连接设备的网络。该网络由
传感器和连接到制造或工业部门的许多其他设备组成。 互连有助于它们之间的数据传输，而无需人与人或人与机器的交互。
简而言之，借助连接的设备，可以收集、存储、分析数据并采取相应的行动。 IIoT是工业或制造行业专有的IoT。它有助于使批量生产更加高效和智能。它使工业单位成为智能工厂。在本文中，我们将了解有关IIoT及其优势的更多信息。
物联网与工业物联网之间的区别
如上所述，IIoT是IoT的子集。物联网与物联网之间的主要区别在于，工业物联网是行业专有的。 IIoT使用更复杂的设备来改善制造。物联网更侧重于消费者消费。由于IIoT涉及更多关键机器，因此所使用的仪器更加复杂和敏感。相反，物联网使用更简单且无风险的设备来改善用户体验。
让我们借助两个示例更好地了解差异。考虑预测分析；这是IIoT的关键功能之一。例如一个大型制造单位；如果机器损坏，损失将是巨大的。使用更灵敏的传感器，可以定期检查生产能力和每台机器的功能。这是一种预测性分析，工厂所有者可以在该分析中知道何时需要维修机器以及何时损坏机器。这样可以节省很多费用，并使生产效率更高。
而物联网，智能家居就是该技术的完美示例。房间内有传感器，可以根据外部天气情况控制温度，并在不需要时关闭照明灯。反过来，这可以节省电力并减少费用。
工业物联网中使用的关键技术
边缘计算
边缘计算是分散的数据处理；也就是说，数据是在网络边缘处理的，而不是集中处理的。对于IIoT，由于许多设备已连接到网络，因此集中式数据处理将花费大量时间。因此，如果我们使数据存储和处理更接近边缘，则响应时间将大大缩短，并且设备可以更有效地运行。
在某种程度上，它与云计算形成对比，后者将所有数据存储在中央位置。边缘计算将提高连接设备的效率和生产率。
云计算
云计算是一种系统，其中数据和信息存储在中央位置，并根据需要从本地设备中检索。这样做的好处是每个本地服务器可能不需要所有数据和文件。它有助于节省本地服务器上更多重要文件的空间。
人工智能与机器学习
人工智能是一种技术，机器可以在无需人工干预的情况下开发智能来对接收到的数据进行操作。机器学习是人工智能的关键，设备被教导说出结果而无需对其进行准确的预编程。借助这些，可以构建智能机器以使制造过程更智能。用于IIoT的AI就像人类的食物。
信息物理系统
网络物理系统(CPS，cyber physical systems)是IoT和IIoT的主要技术。正是通过这种方式，以前未互连的物理设备现在得以连接。因此，CPS将物理世界与软件技术集成在一起。使用CPS可以集成机械和软件技术的动态。它实现了IT(信息技术)和OT(运营技术)之间的通信。因此，它成为了物联网及其子集工业物联网的基础。
大数据分析
我们都听说过大数据；简单来说，这是海量数据。大数据分析是如何分析和处理来自所有设备的超大数据。在拥有大量数据的物联网中，大数据分析成为了现实。
IT与OT相结合的优势
具有处理大量数据，分析并采取行动的潜力。除了与物理机械互连之外，IIoT在工业领域具有巨大的潜力。看看IIoT带来了巨大变化的两个行业，或者更确切地说，就是IIoT带来的好处。
石油和天然气行业
石油和天然气行业是相对比较危险行业。借助IIoT、可以确保工人的安全。物联网可以改善工作环境的安全性。借助
无人机的帮助，可以监控棘手的地点是否存在潜在的泄漏，这将减少对人类的危险。
借助有关产品需求的数据，可以相应地调整制造。使用无人机可以监视长达数千米的管道。它改善了风险管理，还有助于更好地维护资源。
利用石油和天然气行业的4D模型，可以更好地了解油井的使用寿命。通过使用地理位置传感器，可以更轻松地监视运输资源。
汽车行业
借助汽车工业中的IIoT，可以实现更高效、更具成本效益的制造。借助3D打印，可以生产出高精度的汽车零件。这也使定制汽车制造成为可能。可以根据快速变化进行调整的制造的另一个关键优势是产品要求。
在IIoT的帮助下，机器人和人类可以并肩工作。机器人可以承担重复的任务，从而使生产更高效、更省时。
总结
随着IIoT的出现，数字化转型技术正在发生新的变化，它可以帮助工业部门变得更加智能。随着新软件技术与运营技术的集成，一个高效且智能的制造业正在蒸蒸日上。这也使制造单位的工作环境对人类更安全。
技术将不断发展；借助智能工厂和预测性维护系统，工业物联网的未来一片光明。
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