从工业物联网看极端物联网_工业物联网就是极端物联网.doc

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1、从工业物联网看极端物联网_工业物联网就是极端物联网　　ADI物联网与安全解决方案副总裁JoyWeiss在前不久一次演讲中将这种物联网应用称为极端物联网(ExtremeIoT)，区别于我们一般常用的工业物联网的说法，这个术语将这类应用做了很好的归类。因为这类物联网具有明显的特点和要求，从物联网技术和系统角度出发，极端物联网要求精密性、鲁棒性、安全性和高精度，需要适应各种不同的工作条件。　　从工业物联网应用案例看开　　工厂中半导体晶圆生产过程中会使用特殊气体，储气罐填充数据通常利用一种我称之为“人力网络”的办法来收集，也就是让人带着写字板在工厂里

2、四处走动手动查看储罐的填充水平　　并记下来，这个过程成本很高。为了监视该工厂中的175个储罐，每天需要大约4小时而且容易出错。若能连续地、远程地做这些事情，不仅省钱而且能避免无计划的停工，减少储罐过早更换所造成的浪费。以电子方式提供这些数据，晶圆厂操作员便能分析消耗趋势，主动调整工厂产能。　　下图可以看到，晶圆厂充满着各种机器和管道，有线传感器的成本会高到令人难以承受而且在晶圆厂的某些区域是根本行不通的。为了改造建筑物环境，无论是半导体晶圆厂还是商业建筑，或是任何你想引进极端物联网技术的环境，需要无线通信，不只是从通信角度所说的无线通信。事实

3、上，通信应能依靠低成本电池持续数年，从而也不需要供电源线。在解决这个案例的物联网通信要求中，ADI采用了在业界普遍应用的Dust　　　　ADI硅谷晶圆厂：对超过175个特种气体钢瓶密切监测以确保不间断气体供应。　　知道有工业环境中存在问题是很重要的信息，而知道为什么有这些问题则是非常重要的洞察力。下面是半导体晶圆厂中的另一实际例子，如何快速定位电机中的问题根源，需要能够精确监视电机内部的较小信号，以便确定系统是否超范围运行。传感器的尺寸、成本、封装和功耗也是实现极端物联网的重要因素，具有较宽带宽和低噪声的MEMS加速度计可以测量较小信号，这意

4、味着它能更快速、更准确地确定系统是否超范围运行。不仅知道电机是否超范围，我们还能实际确定其根源，例如滚珠轴承损坏。　　　　区别于一般的物联网应用，极端物联网是这样的　　当今社会越来越重视信息的价值——获取事物信息并据此信息而做出行动判断极具价值，它会让我们的生活和工作变得更有效率、更安全、更环保、更轻松，但不同的应用场景对这些要求是不一样的。她以居家为例，恒温器的精度或者恒温器中温度传感器的精度，可以偏离一两度很可能没人会注意到，该温度数据送到家里的火炉所需的时间如果偏离一点点的话，从“系统”角度看，你去衣橱拿一件毛衣穿上就能解决问题。但如果

5、是在炼油厂，工厂中某一点的温度或压力即使变化很小，也可能导致情况从安全变为危险，危及工厂中或附近的人们。此外，生产中断可能造成数十万甚至数百万美元的巨额损失，由此可见及时检测微小变化是何等重要。　　　　极端物联网应用通常要求采用系统化方法来设计端到端应用，并精心考虑各个级别的解决方案，从而在所有时候都能正常工作，并提供可信赖的、及时的、精确的信息，这些要求包括在最恶劣的情况下执行精密检测和测量，在节点、网关和云端进行低功耗信号处理，实现安全的端到端连接、严苛的安全考虑。　　另外，在很多此类应用中，安装或使用的人员并不了解技术，他们不是无线专家

6、，不是电子专家，因此设计这些复杂产品时，必须从根本上做到易于使用、易于部署、易于调试，这些都很重要。在工业领域，工业4.0现在已经风靡全球，一般称为工业物联网。制造商们将互联网接入工业自动化网络，力图将生产率和灵活性提升到新的层次。为此，我们需要智能传感器，以及采用安全连接的控制系统。工业物联网就是极端物联网　　危险环境司空见惯，电磁干扰也可能是这些应用的重大挑战。此外，通过有线方式为传感器供电并连接传感器可能不现实，例如，给旋转设备安装有线传感器是行不通的，因此无线方案是实现工业4.0普遍检测的关键。　　对于工业应用，另一个重要因素是频繁需

7、要时间敏感或带时间戳的数据，确定性网络支持控制应用，带时间戳的数据可以用在算法中，分析整个工厂中的事件趋势，以深化所收集信息的价值，大家可以去看看时间敏感网络测试台，了解有关这个概念的更多信息。　　但在这些环境中，安全性不是可以讨价还价的，工业物联网应用对安全性有非常高的要求，这是半导体制造环境中的极端物联网应用的一个实际例子。　　小结　　如果你在北京的街头漫步，寻找下一个吃小吃的地方，你可以利用高德地图找到，也可以利用肉眼视觉找出哪里可能有旅馆，但是若要使农作物产量最大且水消耗量最少那么可能需要厘米精度的土质监测，以便知道自动灌溉设备需要往

8、哪里灌水。在上面的例子中，尽管环境非常恶劣，工作环境宛如金属的海洋，但此系统的可靠性要求比电信网络中的运营商级通信要高出两个数量级。这就是极端物联网，环境极端而性能