工业物联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT）是指将传感器、设备、机器、生产流程和工业系统通过互联网连接起来，实现数据采集、实时通信和智能分析的技术体系。它是物联网（IoT）在工业领域的应用延伸，核心目标是通过数据驱动优化工业生产效率、安全性和决策水平。

工业物联网的核心组成

1. 感知层：部署在设备上的传感器（如温度、压力、振动传感器）、RFID标签等，用于实时采集物理数据。
2. 网络层：通过有线/无线网络（5G、Wi-Fi、LoRa、工业以太网等）传输数据。
3. 平台层：云端或边缘计算平台（如PaaS），负责数据存储、处理和分析。
4. 应用层：基于数据的智能应用（如预测性维护、能源管理、数字孪生等）。

IIoT的核心作用

1. 提升生产效率

   • 实时监控生产线状态，自动调整设备参数（如速度、温度），减少停机时间。
   • 案例：工厂通过IIoT分析设备运行数据，动态优化生产节奏，产能提升15%。

2. 预测性维护（核心价值）

   • 传感器监测设备振动、温度等参数，AI模型提前预测故障（如轴承磨损），避免意外停机。
   • 效果：减少维护成本30%~50%，延长设备寿命。

3. 资源与能源优化

   • 实时追踪水电、原材料消耗，自动识别浪费环节。
   • 案例：化工厂通过IIoT调节反应釜温度，降低能耗20%。

4. 提升产品质量

   • 在生产过程中实时检测产品缺陷（如通过视觉传感器），即时调整工艺参数。
   • 效果：废品率降低10%~25%。

5. 增强供应链透明度

   • 追踪原材料、半成品位置和状态（GPS+温湿度传感器），优化库存与物流。
   • 案例：冷链运输中实时监控药品温度，确保合规性。

6. 保障工作安全

   • 穿戴设备监测工人体征（如疲劳、危险区域闯入），及时预警。
   • 效果：高风险行业事故率下降30%。

7. 数据驱动的决策支持

   • 将生产、库存、销售数据整合分析，支持智能排产、市场响应。
   • 案例：汽车厂根据实时订单数据自动调整生产线配置。

典型应用场景

• 智能制造：数字孪生技术虚拟仿真生产线，预演优化方案。
• 智慧能源：风力发电机联网监测，优化电网调度。
• 智慧农业：农田传感器自动控制灌溉和施肥。
• 智慧城市：智能路灯、交通信号联网调控。

与传统物联网的区别

挑战与趋势

• 挑战：数据安全（黑客攻击设备）、系统兼容性（新旧设备互通）、初始投资成本较高。
• 趋势：边缘计算（实时处理关键数据）、AI深度融合（如生成式AI优化工艺）、5G赋能低延迟通信。

总结：工业物联网是工业4.0的核心支柱，通过连接“哑设备”实现“智能工厂”，本质是用数据替代经验决策，推动工业从“ reactive”（被动响应）到“proactive”（主动优化）的变革。