摘 要：高速发展的科学技术，加快了工业领域的升级改造，尤其是智能产品的出现、智能制造的大面积推广，极大的改变了工业生产模式，快速提升了工业生产的效率和精度。互联网通信技术的不断发展，催生了物联网技术，并逐渐被应用于社会生产制造的方方面面。在物联网技术与智能制造的相互融合碰撞中，加速了传统工业生产制造的发展，使其不断提升到一个新的高度。在智能制造背景下，工业物联网技术已经得到社会各界的广泛关注，在不久的将来，工业行业必将激发新的信息产业浪潮。本文将通过介绍智能制造及工业物联网的基本概念，分析智能制造背景下的工业物联网技术，探索智能制造背景下的工业物联网研究方向。
关键词：工业物联网，智能制造，云计算。
1、引言
以智能制造为核心，世界各国开始构建自身智能化工业发展项目计划，比如德国推出的“工业 4.0” 项目、美国推出的“先进制造伙伴计划”和我国推出的“中国制造 2025”计划等等，主要目的是借助工业物联网技术的支撑，实现制造业的智能化改造、提升和发展，不断提升我国工业发展水平，促进经济的快速发展。人与物、人与人、物与物之间的互通互联，是智能制造的主要特点，这就需要加强信息系统和物理系统之间的融合。传统工业生产在向智能化生产转变的过程中，需要建立原始数据采集的有形终端实体和无形虚拟工业网络通信平台，构建工业网络体系架构，从而实现长期稳定的精确控制、可靠感知、可信服务和实时传输的一体化服务。为了满足不断提高的工业智能化需求，需要物联网技术在海量信息智能处理、异构网络传输和多源对象自动获取等方面的功能不断加强，这样才能够应对工业制造过程中的随机性、复杂性与不确定性。
2、智能化工业物联网
2.1、智能化工业物联网的数据采集
任何物品都拥有基本属性信息、定位标识信息以及周边环境信息等信息数据，对于这些数据的自动识别、采集、传输，工业物联网可以借助定位技术、RFID 技术、无线传感器技术等技术的混合式综合应用来实现，并能够在统一的信息网络中实现物品信息的聚合与应用，在整个数据处理过程中需要借助电子信息传输技术。对于物品信息的分析、整合及处理，能够通过智能计算技术来实现，比如模糊识别、云计算、语义分析、数据挖掘等，能够高度认知物理世界，并能够在决策过程中实现智能化控制。
2.2、智能化工业物联网的网络构建
服务网和物联网是智能化工业物联网的两个重要发展与延伸的方向，其中 ERP、SCR、CRM 与生产计划和物流相关，PLM 与产品设计和技术相关，它们与服务网之间存在着密切的联系。PCS、MES 功能与制造生产设备和生产线控制、调度相关，其功能通过 CPS 信息物理系统实现，与工业物联网存在着密切相关的联系。智慧原材料供应、智慧售后服务等，也是实现整个生命周期服务互联互通的重要环节。服务网和物联网的强大功能，能够有效促进人与物、人与人、物与物之间的互通互联，CPS 使得服务网与物联网的融合更加紧密。图 1 为工业物联网的结构框架。
2.3、智能化工业物联网的工控系统智能化
工业物联网的工控系统主要包括传感器、AGV、机床等现场设备和 PLC 控制设备，设备可以通过 CAN 总线、PROFIBUS 等现场总线控制网络感知工业环境、下发控制命令，从而满足工业控制需求。通信可靠、组网灵活是工业无线传感器网络(WISN)的主要特点，与总线网络的并存，能够实现工业过程的有效控制。SCADA 系统由文件服务器、工业数据服务器和实时服务器构成，这也是工业物联网结构与传统物联网结构的不同之处，能够快速响应实时性较高的指令，并在第一时间做出相应决策，低端数据发布到顶端应用层的过程，也可以由数据库服务器来实现，能够更加高效地分析和处理相关数据【1】。数据分析和处理结果的传送可以由以太网或者 Internet 网络完成，在低功耗广覆盖(LPWA)技术中，窄带物联网(NB-IoT)能够完成保护带部署、独立部署和带内部署，与 2G/3G/4G 的融合，能够通过对 EPC 核心网改造或者新建独立 NB-IoT 来实现，能够在工业物联网中作为无线通信网络使用。工业物联网的关键点是结构顶端应用，优化资源配置和生产流程，可以利用 MES 和 ERP 来完成，需要跟踪设备运行状况，监控整个生产流程，能够不断提升智能制造的生产效率，提升资源利用率。
3、智能化工业物联网技术
3.1、智能化工业物联网关键技术
支撑工业物联网的关键技术主要包括 5 大类技术，分别是传感器技术、通信技术、网络技术、信息处理技术、安全技术等。图 2 是工业物联网的关键技术。
3.1.1、传感器技术由于信息泛在化的存在，工业传感器和传感装置必须不断优化其功能特性，才能够适应当前智能制造的发展水平。传感器技术首先具有微型化的特点，微小的元器件能够实现资源和能源的节约，同时还需要具备智能化的特点，能够实现自校准、自适应、自诊断、自决策和自学习等。
3.1.2、通信技术工业物联网的通信技术包括信道调度技术、调制与编码技术、通信协议多样性、多标准有线及无线技术、自适应跳频技术等。针对工业应用中海量设备终端和海量采集信息的特点,采用物联网信息聚合技术，采集原始数据的同时进行大量的信息处理和计算,从海量的、杂乱无章、难以理解的原始数据中抽取并推导出对于智能工业物联网一体化管理平台具有特定意义和判决参考价值的数据,并且能够降低网络数据传输总量、减少网络拥塞发生、提高网络性能,是智能化工业物联网发展的重要技术方向之一。
3.1.3、网络技术工业物联网是物联网应用的主要领域之一，最最基础的物与物之间的通信技术依旧是不可替代的关键技术。目前，网络通信技术主要包括有线传输技术、无线传输技术、交换技术、组网技术、网关技术等，其中 M2M 技术则是物联网实现的关键。网络技术主要包括两大类，分别是组网技术与网络管理与基础服务技术。互联技术、网络路由技术、跨层设计与优化技术、共存技术等属于组网技术;快速节点定位技术、工业数据的分布式管理技术、低开销高精度的时间同步技术、实时网络性能监视与预警技术属于网络管理与基础服务技术。通信网络技术为智能化工业物联网数据提供了传送通道.如何在现有网络上进行增强，以适应智能化工业物联网业务的需求(低数据率、低功耗、低移动性等)，是该技术研究的重点。物联网的发展离不开通信网络，更宽、更快、更优的下一代宽带网络将为物联网发展提供更有力的支撑，也将为物联网应用带来更多的可能。
3.1.4、信息处理技术随着工业信息的不断增长，需要应用工业物联网技术的海量信息处理功能，实现信息感知、获取、融合、特征提取和内容理解的一体化;实时信息处理，能够实现对工程流程的实时监控与控制;新型制造模式能够实现多源异构感知信息融合;对于设计、制造和管理过程中人与人之间、人与物之间、物与物之间的行为感知、环境感知和状态感知等，能够通过泛在信息处理服务与协同平台来实现。
3.1.5、安全技术工业物联网终端感知网络需要直接采集物品、运行设备、人或者物体的各项行为等全面的数据信息，这些数据信息包括了企业的技术、工艺、商业内容等私有数据，使得工业物联网的感知终端具备特殊的私有特性，因此安全也是一个必须面对的问题。而智能化的工业物联网中，传感节点通常在自动化无人值守的环境中长期运行，所以终端节点会受到信息泄露、信息篡改、重放攻击、拒绝服务等多种威胁外，设置被攻击者通过物理手段获取存储在节点中的所有信息，从而侵入工业物联网、控制网络造成严重威胁。安全技术能够保护网络安全与数据安全，阻止非授权实体的识别和访问，能够实现能量高效的加密和数据保护。从安全技术角度来看，相关技术包括以确保使用者身份安全为核心的加密认证技术，确保安全传输的密钥建立及分发机制，以及确保数据自身安全的数据加密、数据安全协议等数据安全技术。因此在智能化工业物联网安全领域中，数据安全协议、密钥建立及分发机制、数据加密算法设计以及认证技术是关键部分。
3.2、智能化工业物联网的核心技术
3.2.1、射频识别技术(RFID) RFID(radio frequency identification)即射频识别技术，又被成为电子标签，在识别目标对象的过程中，能够利用射频信号实现自动识别，完成信息的标志、登记、存储和管理。RFID 技术标准主要由 ISO 和 IEC 制定的，目前可供射频卡使用射频技术标准有 ISO/IEC 10536、ISO/IEC 14443、 ISO/IEC 15693 和 ISO/IEC 18000，应用最多的是 ISO/IEC 14443、ISO/IEC 15693。这两个标准都由物理特性、射频功率和信号接口、初始化和反碰撞以及传输协议 4 部分组成。 RFID 主要由电子标签、读写器和天线组成。其中芯片和标签天线共同组成电子标签，在与读写器通信的过程中是通过电感耦合原理或者电磁反射原理实现的。对于标签信息的读取，则由读写器来完成。天线既可以内置于读写器，也可以与其天线接口相连【2】。
3.2.2、无线传感器网络(WSN) WSN(Wireless Sensor Networks)即无线传感器网络，作为一种分布式传感网络，其末梢作为传感器可以对外界进行感知和检查，也是一种多跳的自组织网络系统，对于感知对象的信息，能够有效的进行感知、采集和处理，数据的采集量化、处理融合和传输应用得以实现。汇聚节点 Router、传感器节点 EndDevice 和管理节点 Coordinator 共同组成传感器的网络系统。WSN 能够实现对于监测、控制和无线通信功能的集成，具有大量的节点，但是受到环境的影响后，节点中容易出现故障，使得网络拓扑结构出现改变，WSN 能够实现能源利用率的提升。动态性网络、自组织网络、大规模网络和可靠性网络是 WSN 的优势所在【3】。
3.2.3、数据融合与智能技术传感器在对信息进行感知的过程中，存在信息冗余的问题，当传感器单独传输数据质汇聚节点时，就会造成一定的资源浪费，对于时效性造成影响。为了保障人与物之间沟通的有效性，需要信息进行有效整合，提升信息的有效性【4】。因此，应该加强数据融合与智能技术的研究与应用，实现问题的解决。多个传感器信息的融合能够通过数据融合技术来实现，也能融合人机界面的观测事实和多个传感器信息，这种决策级融合能够实现征兆信息的提取，并与知识库进行这是匹配，从而实现故障诊断。自学习模块的加入，能更加有效的为知识库提供反馈，修改置信度因子，实现知识库的不断更新。
4、智能化工业物联网的研究方向
4.1、智能化工业物联网安全问题在工业物联网的框架中，各个结构层次之间的安全性相互关联，如果只针对每一层进行安全防护策略的单独设计，那么对于整个框架不能够起到有效的保护作用。此外，应用场景的不同也会使得安全防护策略有所差异。因此，在设计入侵检测和防御系统时，应该注重适用范围的拓展，保障访问策略的有效性。此外，移动设备跨域认证方法也是未来的研究方向之一。
4.2、异构网络融合问题在工业物联网中存在不同类型的网络，信息孤岛由此产生，保障不同网络之间的互联互通，就需要在不同网络之间建立联系。在当前关于认知网络和统一网关的研究当中，只能够实现几种网络的融合，不能够满足互联互通的要求。因此，在未来的工业物联网研究中，对于异构网络融合问题的研究仍然是一个主要方向，实现统一物理及 MAC 底层协议的开发。
4.3、海量信息清洗、处理、分析及应用问题在目前对于海量信息处理技术的研究当中，大多数是针对上层数据处理，在应用过程中的效果不是十分显著。如果不能完善海量信息处理的相关技术，就不能够保障信息感知、采集和分析、处理的高效性，影响智能制造的发展速度。因此，在未来的工业物联网研究当中，应该将数据处理的研究重点放在下层，比如感知层的数据处理方法，能够有效提升工业物联网的海量信息处理能力。
5、结束语
在工业的发展过程中，传统制造将会被智能制造所取代，尤其是智能制造与物联网的融合，能够促进工业模式的巨大转变。在应用工业物联网技术，促进智能制造不断发展的同时，应该意识到工业物联网技术中存在的不足。因此，应该加强工业物联网技术的不断研究，实现产业化和规模化，提升智能制造水平，使得企业、广大群众充分享受智能工业物联网系统带来的巨大效益。
参考文献：
[1]曹建福,陈乐瑞.智能工厂中的工业物联网技术[J].自动化博览,2018(05):72-76.
[2]郑向歌.智能制造背景下的工业物联网技术[J].科技风,2018(02):28.
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