1968年

Dick Morley發(fā)明了可編程邏輯控制器（PLC），并開始在通用汽車公司的自動變速器制造中部署它們，開啟了控制器精確控制制造鏈中的各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的時代。

1975年

霍尼韋爾和橫河電機分別推出了世界上最早的分布式控制系統(tǒng)（DCS）TDC2000和CENTUM，這些分布式控制系統(tǒng)允許我們在整個生產(chǎn)鏈甚至是整個工廠內(nèi)靈活實現(xiàn)過程控制，而不需要擔心控制器故障對生產(chǎn)所造成的影響。

今天

隨著1980年以太網(wǎng)的引入，人們開始將以太網(wǎng)和生產(chǎn)鏈上的過程控制技術(shù)結(jié)合；這場結(jié)合主要有兩個方向，一是控制方向，最終也就演變成了我們熟知的工業(yè)以太網(wǎng)技術(shù)，而另一個則是對智能設(shè)備網(wǎng)絡的探索，發(fā)展到最后便是今天的物聯(lián)網(wǎng)。

最早的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可追溯到1982年，卡內(nèi)基梅隆大學就制造了一臺經(jīng)過改裝的可樂售貨機，它可以通過以太網(wǎng)報告剩余的庫存以及飲料的溫度，這大概也是第一個實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)概念的設(shè)備。此后出現(xiàn)了各種我們現(xiàn)在稱之為早期物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備，直到2002年，云技術(shù)的出現(xiàn)使得設(shè)備可以通過云存儲訪問歷史數(shù)據(jù)和趨勢；2006年OPC UA的開發(fā)，產(chǎn)生了我們今天的IIoT也就是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的概念，定義了設(shè)備之間安全、遠程同時又無需人工進行操作和干預的通信。

十年前的生產(chǎn)線上，我們需要員工來手動記錄庫存并檢出運送貨物；依靠維修隊伍用眼睛定期貨檢和質(zhì)檢；通過一通通電話查看貨物的物流情況——這些效率低下的方式充斥著整個供應鏈的上下游。而工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)概念下的諸多技術(shù)，正是為提高這些環(huán)節(jié)的效率而存在的，具體表現(xiàn)為以下幾個方面：

1網(wǎng)絡物理系統(tǒng)（CPS）

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基本技術(shù)平臺，將物理過程和軟件通信過程集成為一體，從而提供更進一步的建模、設(shè)計以及分析的技術(shù)；

2云計算

借助云計算，可以將IT服務和計算資源轉(zhuǎn)移到云端，而不是本地的資源有限的服務器上；

3邊緣計算

一種分布式計算方式，相比于云計算，可使得計算機數(shù)據(jù)存儲更靠近需要的本地位置，因為進行分散的分布式的數(shù)據(jù)處理顯著降低了對設(shè)備數(shù)據(jù)處理能力的需求，也降低了中間出錯和被攻擊的風險。

4人工智能&機器學習

人工智能（AI）是計算機科學的一個領(lǐng)域，其創(chuàng)建的智能能夠通過有效的預測從而像人類一樣做出決策；

網(wǎng)絡物理系統(tǒng)的概念比較龐大，但是它也時時刻刻體現(xiàn)在我們現(xiàn)在的生產(chǎn)環(huán)境中，比如生產(chǎn)線上用于過程控制使用的總線協(xié)議等。這些系統(tǒng)中的控制設(shè)備和受控設(shè)備能夠自動完成相應的任務。

然而，對于外界來說，它們?nèi)匀皇切畔⒐聧u。這完全不符合工業(yè)4.0的理念：我們產(chǎn)線的產(chǎn)能還是靠人抄表來報告，趨勢還是靠著表格中的簡單預測模型進行演算，而最后產(chǎn)線產(chǎn)能的分配還是人為的決策……

解決的方法說起來也很簡單，最關(guān)鍵的點無非是連通上下層MES系統(tǒng)和現(xiàn)場設(shè)備即可，讓云計算以及其中的人工智能和機器學習能夠?qū)Ξa(chǎn)線趨勢做出預測和決策。

但是這要如何實現(xiàn)呢？我可以根據(jù)今天飲料廠的需求在產(chǎn)線和管理系統(tǒng)中架上以太網(wǎng)，定義好報文格式，完善好網(wǎng)路層和傳輸層做出一個簡單的協(xié)議；根據(jù)明天電子設(shè)備廠的需求可以做同樣的事情；但請注意，在這樣的情況下，我們只是實現(xiàn)了互通，但是沒有實現(xiàn)互連。

兩者或者甚至更多的這樣的系統(tǒng)并沒有使用統(tǒng)一的框架或協(xié)議，每一次實現(xiàn)“互通”的成本都非常高，需要連通的成本會隨著數(shù)量呈指數(shù)增長。

在這種情況下，我們就需要一些統(tǒng)一的框架和協(xié)議，能夠讓我們用在各種各樣的領(lǐng)域和應用中。傳統(tǒng)的工業(yè)現(xiàn)場總線協(xié)議和工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議為了數(shù)據(jù)的實時性，往往都有接入設(shè)備數(shù)量和通信距離的限制，所以不適合用來做工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的大網(wǎng)絡。而工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今其實也已經(jīng)誕生了很多的架構(gòu)，他們都具有很強的互聯(lián)性和通用性，比如：

■OPC以及OPC UA是由OPC基金會推出的一系列標準框架，用于將計算機系統(tǒng)鏈接到自動化設(shè)備中。

■IBM設(shè)計的開放源代碼軟件Node-RED，用于連接API，硬件和在線服務。

■MQTT是TCP/IP上的發(fā)布-訂閱體系結(jié)構(gòu)，允許設(shè)備與MQTT代理之間進行溝通信。

■REST是一種可擴展的體系結(jié)構(gòu)，它允許通過HTTP進行通信，并且很容易將物聯(lián)網(wǎng)信息傳輸?shù)郊傻腤eb服務器上。

這些架構(gòu)和協(xié)議無非提供了統(tǒng)一性，讓接口能夠最大限度的跨行業(yè)使用：OPC技術(shù)（OPC UA）允許將工業(yè)協(xié)議中的數(shù)據(jù)提取出來，直接傳輸?shù)缴蠈拥挠嬎銠C網(wǎng)絡當中；MQTT允許將生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)反饋到工業(yè)云平臺上，方便跨空間的數(shù)據(jù)傳輸；而REST則為從云平臺中讀取和分析數(shù)據(jù)提供了便利的標準。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)并不是最終的目標，它只是一個“小目標”。前面我們提過，隨著技術(shù)尤其是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)概念成為了可能，以提高生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的效率。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)主要的應用分為這么幾方面，而有的方面已經(jīng)成為現(xiàn)實：

比如遠程服務，維護人員可以身處異地而全權(quán)限地訪問其他地方的設(shè)備，顯著提高維護效率，有研究數(shù)據(jù)稱這種方式較于傳統(tǒng)的維護方式能節(jié)省12%至30%的維護成本，且消除故障的可能性高達70%；

比如數(shù)據(jù)驅(qū)動服務，通過云計算模式（或是霧計算或是邊緣計算）完全由人工智能算法憑借對數(shù)據(jù)的分析進行庫存優(yōu)化、質(zhì)量控制、產(chǎn)線優(yōu)化以及預測性維護等的決策；

再比如借用大數(shù)據(jù)的分析進行數(shù)字孿生模擬，來計算設(shè)備和零件的生命周期以及行預測性的維護，或者是提供大數(shù)據(jù)量的模擬場景供新員工進行各式各樣的實操培訓。這些各式各樣應用都能夠改變現(xiàn)有的生產(chǎn)模式，提升生產(chǎn)效率。

從前面內(nèi)容我們不難看出，實現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應用能夠減少各個環(huán)節(jié)的成本，提高生產(chǎn)效率；而實現(xiàn)此目的方式也非常簡單，無非就是打破一個個現(xiàn)有的產(chǎn)線信息孤島將數(shù)據(jù)傳出去。而這中間最簡單的方式不外乎就是使用一個網(wǎng)關(guān)，或者搭配上相應的工業(yè)云平臺，比如廣州虹科電子提供的，來自意大利EXOR的產(chǎn)品—可以適用于各種條件包括極端惡劣條件的邊緣網(wǎng)關(guān)和顯示屏以及Corvina Cloud云平臺，將產(chǎn)線現(xiàn)有的通訊協(xié)議轉(zhuǎn)換成我們上邊提到的那些框架和協(xié)議；讓數(shù)據(jù)發(fā)揮真正的潛力，就能夠有效實現(xiàn)生產(chǎn)效率的提高以及生產(chǎn)成本的減少。
責任編輯：YYX