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IIoT和PLC：共存而非对抗
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2022-11-28
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工业物联网有望重新设计机器、重组流程并利用大数据的力量来提高生产力和盈利能力。一些人认为，熟悉的架构和设备（如可编程逻辑控制器 (PLC)）可能会被淘汰。另一种观点是，数据收集的爆炸式增长将推动更多小型设备的发展，如微型或纳米 PLC，这些设备几乎可以部署在整个工厂的任何地方。工业物联网有望重新设计机器、重组流程并利用大数据的力量来提高生产力和盈利能力。一些人认为，熟悉的架构和设备（如可编程逻辑控制器 (PLC)）可能会被淘汰。另一种观点是，数据收集的爆炸式增长将推动更多小型设备的发展，如微型或纳米 PLC，这些设备几乎可以部署在整个工厂的任何地方。大数据; 新想法？大数据; 新想法？工业物联网的基础是从流程和设备中收集大量数据，以便在云端进行深入分析。目标是加强流程的重新优化和重组，追求改进，例如减少浪费和更快地响应客户需求。第四次工业革命（工业 4.0）的工厂可能在整个设备和工作区域包含成千上万个传感器，报告电机电流和振动、环境温度和湿度、最终产品测试和检验测量、序列号、批次等各种方面数字和时间戳。工业物联网的基础是从流程和设备中收集大量数据，以便在云端进行深入分析。目标是加强流程的重新优化和重组，追求改进，例如减少浪费和更快地响应客户需求。第四次工业革命（工业 4.0）的工厂可能在整个设备和工作区域包含成千上万个传感器，报告电机电流和振动、环境温度和湿度、最终产品测试和检验测量、序列号、批次等各种方面数字和时间戳。工业 4.0 的成功需要将这数千个渠道的数据有效地收集到云端进行存储、优先排序、分组和分析，并最终转化为改进的指令以传达给机器，以及推动智能业务决策的信息。机械、控制系统和工厂通信网络的设计预计将发生重大变化，这可能对可编程逻辑控制器 (PLC) 等现有设备构成威胁，这些设备迄今为止在传统自动化中主导着数据收集、处理和控制任务。工业 4.0 的成功需要将这数千个渠道的数据有效地收集到云端进行存储、优先排序、分组和分析，并最终转化为改进的指令以传达给机器，以及推动智能业务决策的信息。机械、控制系统和工厂通信网络的设计预计将发生重大变化，这可能对可编程逻辑控制器 (PLC) 等现有设备构成威胁，这些设备迄今为止在传统自动化中主导着数据收集、处理和控制任务。收集更多数据以提高制造产量和协助业务决策的愿望并非源于工业 4.0。早在云出现之前，企业就一直在寻求从设备中收集越来越多的数据，并在工厂车间和后台分析系统之间实现自动化交换。工业 PC (IPC) 是一个概念的例子，该概念的出现使基于 PC 的自动化具有在公司 LAN 上进出决策者的无缝数据流的好处。然而，PLC 保留了一些优势，包括长生命周期和高可靠性，并且还通过提高处理能力、提供额外功能和结合基于 PC 的标准来满足市场需求。收集更多数据以提高制造产量和协助业务决策的愿望并非源于工业 4.0。早在云出现之前，企业就一直在寻求从设备中收集越来越多的数据，并在工厂车间和后台分析系统之间实现自动化交换。工业 PC (IPC) 是一个概念的例子，该概念的出现使基于 PC 的自动化具有在公司 LAN 上进出决策者的无缝数据流的好处。然而，PLC 保留了一些优势，包括长生命周期和高可靠性，并且还通过提高处理能力、提供额外功能和结合基于 PC 的标准来满足市场需求。对抗对抗在下一个工业时代的工厂中，传感器和其他数据收集活动的激增可能会压倒当前 PLC 的能力。有人建议使用 MQTT（消息队列遥测传输）等轻量级协议将传感器数据直接收集到云端。当今数据丰富的制造环境的一个主要优势是 MQTT 可以绕过大量不变的数据，这些数据在使用传统的轮询/响应协议时可能会阻塞网络。MQTT 的发布/订阅模型允许智能传感器仅为配置为接收它的设备发布新数据。众所周知，一些重要的消费者物联网和社交平台正在利用该协议的低带宽需求、低延迟和低功耗。MQTT 非常适合在控制系统中使用，MQTT 模块可以提供将 IIoT 数据直接发送到云端的路由。这提供了一种可行的方法来处理分布在整个互联工厂中的大量传感器生成的数据。在下一个工业时代的工厂中，传感器和其他数据收集活动的激增可能会压倒当前 PLC 的能力。有人建议使用 MQTT（消息队列遥测传输）等轻量级协议将传感器数据直接收集到云端。当今数据丰富的制造环境的一个主要优势是 MQTT 可以绕过大量不变的数据，这些数据在使用传统的轮询/响应协议时可能会阻塞网络。MQTT 的发布/订阅模型允许智能传感器仅为配置为接收它的设备发布新数据。众所周知，一些重要的消费者物联网和社交平台正在利用该协议的低带宽需求、低延迟和低功耗。MQTT 非常适合在控制系统中使用，MQTT 模块可以提供将 IIoT 数据直接发送到云端的路由。这提供了一种可行的方法来处理分布在整个互联工厂中的大量传感器生成的数据。
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