“逆向”物联网助力数据处理

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        工厂数据处理才干涉及到两个用例：流程改善和流程灵敏性。
　　首先看流程改善，在完结数据搜集、剖析和决议计划后，最终进程即是采纳举动,需求将数据输入到制作环境以改善流程。
　　因为改善意味着改动，问题是：是什么需求改动？答案即是：灵敏性。制作机器需求灵敏和模块化。对出产进程进行调整才干更简单施行。
　　举个比如来说，一个饮料制作商。在进行数据剖析后，该饮料制作商辨认到其出产进程中一个前所不知道的瓶颈。物联网解决方案涉及到对配方中的进程次序稍做重新排列。假如能够对机器进行疾速地重新配置，以处理调整那样会很便利，然而，假如进程调整很复杂的话，那么做出此番调整，出资回报率（ROI）就会减少。
　　机器灵敏性还包含其衔接网络的灵敏性。网络灵敏性表如今多方面，比如网络的灵敏性。网络应当支撑任何拓扑构造，如线型、星型、树型、环型和无线。还应当支撑开放性和网络工具，表明不仅仅要创建一个机器自动化网络，并且还要发明一个规范网络设备都能够衔接的网络，即开放式电缆，这么就能够经过设备的集成Web服务器拜访非循环数据。
　　第二个用例涉及到进程灵敏性。环绕工业物联网讨论的一个主要议题即是网络自身。随着电子商务职业跨越1.5万亿美元大关，大家变得越来越习惯于在网上经商。这即是将数据输入到出产环境的一个极好的比如。
　　工业4.0的一个方针是要完成出产一件东西和出产1000件东西功率相同。为了完成模块化出产，可编程逻辑控制器需求尽可能快地检测到新设备或部件。经过Profinet，疾速发动功用可在500毫秒之内辨认站点，完成进程灵敏性最大化。
　　为了进一步了解将数据输入出产环境的主要性，让我们来看看轿车制作商的比如，类似于饮料装瓶，假设这家制作商剖析大数据发现他们的出产线即便在没有发动出产的时分，仍然在耗费能量。虽然仅仅和流程自身松耦合，可是假如能够将此数据信息输入到系统，就能削减一守时期内的电费耗费。经过ProfiEnergy，网络可让机器人像手提电脑相同进入休眠模式。当出产康复，出产线有些再次开始运行。
　　经过这些场景事例，能够明晰的看到IIoT不仅仅从工厂输出数据，一起也能将数据输入给工厂，是一个循环。无论此用例是改善、灵敏性仍是节能性、灵敏性都必不可少，机器模块化和网络习惯性相耦合相关。
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