第一，物联数据的组织方式。车间物联网一般通过无线网络通讯、导航定位、语音视频系统、射频识别设备和传感网络等组件，把制造流程和制造资源连接起来，形成人力、机器、原料、环节信息链，从而对这些资源进行自动化的跟踪、定位、识别、管理和监测。资源有两种属性。分别为静态属性和动态属性。
例如，车间内的一个智能机械手臂有设备编码、设备分类、设备名称、管理信息工作环境、切割参数、进给速度等静态属性，也有维修记录、设备负荷率、设备完备率和机械臂状态等动态属性。静态属性不随时间和生产的变化而变化，并在生产计划开始之前就已经确定，是车间管理维护中的恒定数据。而动态属性随着时间的推移、生产过程的进行和人为的修改而发生变化，可以这样说，动态数据就是一直处于变化之中的数据，车间物联网的数据有80%以上都是动态数据。下图就是车间物联网的数据体系架构，从中可以直观地看出动态数据的数量和分布特点：
图10-3-1 车间互联网的数据体系架构
第二，物联数据的管理方法。车间物联网是一个非常繁琐的数据系统，它涉及数据管理的方方面面，包括数据存储和分析、复杂事件处理、数据集成和融合、数据质量控制以及安全访问机制等。
数据存储和分析很好理解，就是利用大型服务器或者云服务器将数据保存下来，然后利用云计算进行分析和处理。此外，其他四个方面则需要重点说明。
（1）数据质量控制。工业物联网的数据质量一般用完整度、置信度和精确度三个指标来确定，而数据质量包括射频识别质量和传感器网络数据质量等方面，采取的控制方法有清除误读、多读和冗余数据，将漏读的数据填补或者用概率统计和时空关联进行数据清洗。
（2）数据集成和融合。物联网数据空间具有类型多、异构和无统一规则等特点，所以，集成与融合可以分为五个方面：①车间内部的制造资源瞬息万变，这种变化很容易对数据的同一性、版本和模式更新等产生影响，所以要能及时的记录数据的变化过程；②以聚合数据模型为基本，研究怎样把异构的信息映射和转换到统一的数据框架中；③物联网中的数据都是独立分布的，在数据融合过程中，有时候需要自发探索出数据源；④为了寻找数据的溯源，一定要记录每一组数据的来源；⑤车间内的生产资源是不断变化的，这影响到了数据模式的更新、版本和一致性。
（3）复杂事件处理。在典型的车间物联网中，复杂事件的处理一般依靠上层系统。该系统可以监测各个部件的行为和状态，并控制部件按照一定的程序做出正确的反应、完成一定的工作，而物体的行为一般靠事件的形式来表达。
（4）安全访问控制。开放性是物联网的一大特点，有促进物联网飞速发展的作用，但同时也带来了不小的安全隐患。物联网系统中的海量数据和信息很容易被黑客通过技术手段破坏和修改，如果对方结合信息检索技术和推理技术，就有可能推算出物联网中的隐私数据，这给工业物联网的安全问题增加了不小的挑战。
第三，物联数据的应用模式。
（1）物联车间的生产管控。车间生产控制和管理中心作为整个生产的“大脑”，需要调度和计划车间的各项资源和工作能力。该区域通过集成MES、MDC、ERP等系统数据，以液晶大屏幕作为载体，显示出各个车间的生产情况、突发事件、改造情况和任务追踪等，并结合精细生产理念，对各个工作单元进行生产工作的全程管理、统计、归纳、预测和分析，实现数据的透明化管理，直观地展示企业生产任务的执行情况，提供更加准确的决策分析，确保生产任务可以准时顺利地完成。
（2）物联车间的质量控制。有时候，工厂生产的产品次品率很高，而且原因复杂，看似很难解决。例如，很多生产钢铁的车间加工出的成品钢材表面会形成一种纵条纹裂痕，不仅影响产品的效果和外观，还对产品的电磁性、碟片和层间电阻产生不小的影响，最终给对企业带来巨大的损失。而数据挖掘技术却像一根救命稻草，它可以对生产工艺流程和生产环境进行数据分析和整理，筛选出影响产品质量的所有可能原因，并建立优化模型，降低次品率，提高生产效率和质量。
4.工业物联网的“三链一力”模型
对于工业企业而言，工业物联网的发展可以促进产业“聚焦”，集合各处有限的资源、人才和技术等要素实现特定的计划和目标。为了保证“聚焦”战略的准确性，专家们提出了“三链一力”模型，既产业链、价值链、技术链和竞争力。“三链一力”的理论基础是：“任何一个高新技术产业的发展都依赖于支撑该企业的技术进步，而任何一种技术从基础研究到应用基础研究，再到具体的应用，都会形成一个持续进步的技术锁链。随着技术的不断发展和推进，企业根据投入和产出的关系形成了对应的产业链，在产业链的不同节点，由于市场、技术控制的难易度和消费对象的不同，生产出的产品价值也存在较大的差异。这又形成了从低到高的价值链。”
由此可见，技术链、产业链和价值链环环相扣，而所谓的“三链一力”分析模型就是对某个工业企业的价值链、产业链、技术链和竞争力进行综合的研究和分析，并基于分析做出聚焦和诊断的模型。模型分为两个方向，一是对三链进行深刻的分析，弄清楚企业内各个环节的技术、价值特征、发展趋势和现状；二是对竞争力的深刻分析，分析自己的企业或产业在三链上相对于现有的对手与潜在的进入者存在哪些竞争力，优势和劣势又是什么，得出的相对竞争力越强，越要优先发展该领域。下面对“三链一力”模型进行详细解析：
第一，技术链。技术链有两种不同的特性，一是技术承接关系，即一种新技术的使用和获得是以另一种技术的使用和获得为前提；二是上下游链接关系，即产品之间的各种技术依托于产品，产品链接决定了技术的链接。不管哪一种特性，技术链的结构都呈现星状结构。具体点说就是，由一种主要技术占据中心节点，然后从这个中心节点向多个领域逐渐延伸，形成一个个分支节点，而每个分支节点又会产生许多新区域，如电力、交通、农业、国家安全、环保等。下面是技术链的结构图：
图10-4-1 技术链的结构
单从技术本身而言，技术链包括了工业物联网所需的各种标准和技术。标准有应用标准、产品标准和代码标准，技术包括无线射频识别技术、传感网络技术、扫描技术、IPV6技术、无线传输技术、4G通信技术、云计算技术、大数据技术、软件系统开发技术和网络、安全技术等等。这种分类方式可以更直观地反应工业物联网本身的承接关系。所以，可以把工业物联网一个技术体系，它所依靠的技术有多学科、多领域的特点，有时也会出现技术融合或者重复的现象。另外，工业物联网也是物联网的一个核心领域，两者的技术架构是相同的，聚焦工业物联网的技术链，对了解物联网的核心技术有着非凡的意义。
第二，产业链。工业物联网的产业链是由产业间的核心技术决定的，也就是说，产业链的基础也是技术。工业物联网的产业链是典型的链状结构，包括标准定制、传感感知、传输通讯、计算处理和解决方法。我们分别来分析：
（1）标准定制。这是工业物联网大力发展的核心条件，不建立正确的标准，企业和行业之间的应用标准很难达成一致，而工业物联网的各个项目之间也很难产生联系。
工业物联网产业发展的计划首先是占据标准的最高点，其次才是专注于技术卡位。但是，标准定制是一个非常困难的过程，涉及很多基础标准，如射频识别标准、云计算标准、数据安全标准等，即便抛开这些应用，还有一些用户认证、业务章程、业务标志等规则需要遵守。因为这些标准处在产业链的最顶端，掌握了标准就等于掌握了话语权，也就很容易引领和垄断整个产业。例如，很多企业的标准定制中有很多知识产权，其他企业在使用和封装其产品时就要支付一大笔费用。因此，企业要想在工业物联网上有所突破，前提就是占领标准定制的最佳时机。
（2）传感感知。传感系统作为工业物联网的“神经末梢”，起到基础的连接和管理对象的作用。传感器是整个产业链中总量最多、需求最大的设备，运用射频识别、传感网络、WiFi等通信方式，可以实现数据和工业的融合。
（3）传输通讯。工业物联网把传感器采集的数据传输到互联网上，实现了互联网和工业传感网的巧妙连接，像电信网、计算机网和有线电视网就是工业物联网可以利用的中、远距离有线网络。这种物联网与互联网的通讯不仅可以节省大量的建设费用，还能够让数据传输借助互联网的高速，达到快速、安全、可靠的目的。
（4）计算处理。在应用物联网技术的工业企业中，大量的传感器被嵌入到各种设备之中。而目前的企业数据大部分都是复杂的非结构化数据，要解决如此海量的数据信息，就需要有强大的计算处理能力。集中式的超级计算和分布式的云计算将成为物联网运算发展的两条重要道路。
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