物联网世界充满了各式各样的首字母缩写词，从LPWAN到MQTT，再到广为人知的IoT。然而，这仅仅是冰山一角，物联网领域还有更多的变化等待我们去探索，其中就包括IIoT，即工业物联网。那么，你可能会问，物联网和IIoT到底有什么区别呢？这正是我们接下来要深入探讨的话题。
据《福布斯》的梅春卡报道：“如果将全球工业生产率提高1%，未来15年内就能为全球GDP增加10万亿至15万亿美元。” 如此巨大的潜力，使得工业物联网（IIoT）与物联网（IoT）的区别显得尤为重要。
在我之前的#askIoT帖子“物联网示例和应用程序”中，我们了解到物联网在提高效率、改善健康/安全性以及创造更好的体验等三个方面带来了巨大的价值。而工业物联网主要聚焦于前两个方面：提升效率以及增强健康/安全性。
IIoT实际上是物联网的一个更细分的领域。物联网涵盖了IIoT以及资产跟踪、远程监控、可穿戴设备等多个方面。而IIoT则更加专注于工业应用，如制造业或农业。
“工业互联网将改变制造业、石油和天然气、农业、采矿、运输和医疗保健等多个行业，这些行业合计占世界经济的近三分之二。”世界经济论坛的工业物联网报告如此指出。近年来，硬件、连接性、大数据分析和机器学习等领域的创新不断融合，为各行各业带来了巨大的机遇。
硬件创新使得传感器价格更亲民、功能更强大、电池寿命更长；连接性创新降低了从传感器传输数据到云端的成本，使得这一过程更加便捷；而大数据分析和机器学习的创新则让传感器数据得以充分利用，为我们提供了对制造过程前所未有的深刻洞察。
这些洞察能够帮助我们大幅提高生产率、显著降低成本。无论制造何种产品，都能以更快的速度、更少的资源和更低的成本完成。
预测性维护便是IIoT潜力的一个绝佳例证。在生产过程中，一旦机器出现故障，可能会导致数百万美元的生产力损失。而传统的解决方案是定期维护，但这既有可能因为维护不及时而导致机器损坏，也有可能因为维护过早而浪费资源。
预测性维护则通过部署更多的传感器来收集机器数据，再利用数据分析和机器学习技术预测机器何时需要维护。这样既能避免机器损坏，又能确保资源得到合理分配。
预测性维护只是IIoT应用的一个缩影，而它的潜力远不止于此。随着IIoT的广泛应用和持续发展，我们将迎来深刻的变化。未来，我们有望构建一个自治经济体系，实现供需完美匹配，从而全面优化生产过程、实现零浪费。
有充分的理由相信IIoT将在不久的将来迎来加速发展。与物联网相比，IIoT在多个方面都具有明显优势。首先，与消费类IoT应用不同，IIoT技术在提高效率和改善健康/安全性等方面的应用动机更加强烈。此外，IIoT在制造领域的应用已经取得了显著的成果，许多公司如蒂森克虏伯、卡特彼勒和泰晤士水务等都已经从IIoT的早期应用中获益。
然而，尽管IIoT具有巨大的潜力，但其发展仍面临一些挑战。其中最大的两个挑战便是安全性和互操作性。使物理系统联机带来了诸多便利，然而，这也使它们暴露在潜在的威胁之下。一旦网络攻击者能够远程控制或破坏这些系统，后果将不堪设想。最好的情况可能是导致巨大的经济损失，而最坏的情况则可能造成人员伤亡。正因如此，物联网的安全性一直是我们必须密切关注的核心议题，并在未来几年中，它将继续成为我们讨论的重点。
为了从传感器中收集并有效利用数据，系统中的所有组件必须协同工作。然而，物联网传感器、设备、连接性和通信协议之间缺乏互操作性和统一标准，可能会阻碍整个系统的顺畅连接。这无疑是物联网领域亟待解决的问题之一。
当我们思考IIoT（工业物联网）所带来的影响时，可以看到生产率的显著提升。以1980年的中国为例，需要25个工作岗位才能创造100万美元的制造业产值。如今，这一数字已锐减至6.5个。展望未来，随着IIoT的广泛应用，生产率的提升将更加显著。以特斯拉的Gigafactory为例，其高度自动化的生产方式仅需6500名工人就能实现惊人的1000亿美元产值，相当于每个工人创造了153万美元的产值，这仅仅是1.3个工作岗位的产值。
那么，这对中国的工作市场意味着什么呢？从积极的角度来看，IIoT可能会促使制造业回流至中国。尽管国外劳动力成本较低，使得制造业向海外转移，但IIoT解决方案将创造出比廉价手工劳动更强大、更高效的机器和系统。
物联网的发展还将催生全新的行业和工作岗位，为这些高科技系统提供支持。例如，医疗机器人设计师、电网现代化管理人员、联运运输网络工程师等。然而，我们也必须警惕，创造的新工作可能少于被取代的旧工作。生产率的提高意味着创造相同价值所需的工作岗位减少，可能导致总体就业岗位的减少。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-839984.html
即便没有净就业岗位的损失，甚至没有净就业岗位的增加，我们仍需要关注创造和消失的工作类型的差异。新的工作岗位将需要跨学科的知识和技能，对特定行业的深入了解，以及在新技术、软件、数据分析、系统集成和网络安全等方面的专长。这些工作将不再是传统的蓝领工作，而是需要高水平的培训和教育。如何提供这种培训和教育？谁来承担这一成本？这些问题在我们迈向下一次工业革命时至关重要。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-839984.html
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