离散车间制造物联网及其关键技术研究与应用综述
关键技术的研究与应用
关键技术的研究与应用一、引言科技的发展与进步推动着人类社会的发展与进步。
现代科技尤其以信息技术为主导，而信息技术的核心是关键技术。
关键技术不仅是科技创新和产业发展的重要基石，更是国家安全、社会经济和国际地位的重要保障。
本文将探讨当前关键技术的研究与应用情况，包括物联网、人工智能、生物技术以及半导体等。
二、物联网技术的研究与应用物联网是当今时代的重要技术之一，它通过传感器、网络和计算机技术，实现了人与物、物与物之间的信息互通和智能化控制。
物联网技术研究的重点包括传感器技术、无线网络技术、数据存储与处理技术等。
目前，物联网在医疗、智慧城市、物流等领域得到广泛应用，有效提升了社会生产力和生活品质。
三、人工智能技术的研究与应用人工智能是目前较为热门的领域之一，它涵盖了认知计算、机器学习、自然语言处理等领域。
人工智能技术研究的重点在于数据挖掘、机器学习、深度学习、智能计算等方面。
目前，人工智能技术已经应用于医疗、金融、教育等众多领域中，并逐步改变了人们的生产和生活方式。
四、生物技术的研究与应用生物技术是运用生物学知识辅以化学、物理及工程等学科的理论，实现自然物质和功能的高效转化和增强。
生物技术研究的重点包括生物工程、生物医药、生物成像等方面。
生物技术的应用非常广泛，例如基因工程、生物信息学、生物制药等，为人类的生产、生活和健康事业做出了重大贡献。
五、半导体技术的研究与应用半导体是现代电子技术的基础材料，半导体器件的快速发展对于信息产业及其他相关产业的发展有着重要作用。
半导体技术研究的重点在于芯片设计、工艺制造、封装测试等方面。
目前，半导体技术已经成为了国家经济发展的重要支柱和科技创新的重要方向。
六、结论关键技术对于现代社会的发展与进步有着至关重要的作用。
本文主要探讨了物联网、人工智能、生物技术以及半导体等四个关键技术的研究与应用情况。
通过关键技术的不断创新，我们有信心在未来实现更加繁荣的社会和更加美好的生活。
离散制造数字化车间优化调度关键技术及应用
离散制造数字化车间优化调度关键技术及应用一、背景在当前信息化时代，制造行业正面临着数字化转型的挑战与机遇。
离散制造数字化车间优化调度成为制造企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量的重要手段。
本文旨在探讨离散制造数字化车间优化调度的关键技术及应用，旨在帮助制造企业更好地理解数字化车间优化调度的重要性及解决方案。
二、离散制造数字化车间优化调度的意义1. 提高生产效率数字化车间优化调度可以帮助企业实现生产过程的信息化、数字化管理，从而提高生产效率。
通过实时监控工艺参数、设备状态等数据，及时调整生产计划，避免设备闲置和生产线停机，实现生产资源的最大化利用。
2. 降低生产成本优化的生产调度可以帮助企业合理安排生产计划，避免因为生产过程中的浪费和闲置而导致的成本增加。
数字化车间优化调度还可以通过对生产数据进行分析与优化，降低生产过程中的能耗和原材料损耗，降低生产成本。
3. 提升产品质量通过数字化车间优化调度，企业可以实现对生产过程的实时监控与管理，及时发现生产中的异常情况，并进行及时调整，保证产品质量。
通过对生产过程进行数据分析，可以找到生产过程中存在的问题，并进行相应的优化，持续提升产品质量。
三、离散制造数字化车间优化调度的关键技术1. 物联网技术物联网技术是数字化车间优化调度的重要技术支撑。
通过在设备上部署传感器，实现对设备状态、工艺参数等数据的采集和传输，为生产过程的实时监控与管理提供数据支持。
物联网技术还可以实现设备之间的互联互通，实现生产过程的智能化调度。
2. 大数据分析技术大数据分析技术可以帮助企业对生产过程中采集的大量数据进行深度分析，帮助企业发现生产过程中存在的问题和瓶颈，为生产调度提供数据支持。
通过大数据分析技术，企业可以实现对生产过程的优化，持续提升生产效率和产品质量。
3. 人工智能技术人工智能技术在数字化车间优化调度中发挥着重要作用。
通过人工智能技术，可以实现对生产过程的智能化调度和优化。
智能制造中的物联网关键技术与应用
智能制造中的物联网关键技术与应用随着信息技术的迅猛发展，物联网逐渐成为智能制造的关键技术之一。
物联网的应用为智能制造带来了巨大的变革和发展机遇。
本文将详细探讨智能制造中的物联网关键技术与应用，重点介绍物联网技术在智能制造中的应用领域和具体的实现方式。
首先，要理解物联网在智能制造中的关键技术，我们需要了解物联网的基本原理。
物联网基于互联网、传感器、数据采集和数据分析技术，实现了各种物理设备之间的互联互通。
在智能制造中，物联网通过连接和集成各种生产设备、管理系统和传感器，实现了生产过程的信息化和数字化，并提供了实时的控制和监测能力。
物联网在智能制造中的应用领域非常广泛。
其中，最具代表性的应用包括智能工厂、智能供应链管理、智能产品追溯、智能仓储物流等。
智能工厂是物联网在智能制造中的核心应用之一。
通过物联网技术，工厂内的各种设备和生产线可以实现智能化的监控和控制。
传感器可以采集设备的运行状态和生产数据，实现对生产过程的实时监测和调控。
智能供应链管理通过物联网技术实现供应链各环节的信息化和数字化，提高供应链的可视性和效率。
智能产品追溯通过给产品添加RFID标签或二维码，实现产品的全生命周期信息追溯，确保产品的质量和安全。
智能仓储物流通过物联网技术实现对仓储和物流过程的智能化管理，提高仓储和物流的效率和安全性。
实现智能制造中的物联网应用，需要借助多种关键技术的支持。
其中，传感器网络是实现物联网的基础技术之一。
传感器网络通过将大量的传感器节点连接到一个网络中，实现对生产设备和环境的实时监测和数据采集。
传感器网络可以采集设备的工作状态、温度、湿度、压力等信息，并将这些信息通过网络传输给管理系统进行分析和决策。
同时，物联网的边缘计算技术也是实现智能制造的重要支撑。
边缘计算是将计算和存储资源移到物联网边缘，实现对大规模数据的实时分析和决策。
边缘计算可以减少数据传输的延迟和带宽需求，提高系统的响应速度和效率。
此外，物联网的安全和隐私保护技术也是智能制造中不可忽视的因素。
离散制造业中的物联网技术应用研究
离散制造业中的物联网技术应用研究随着经济全球化的发展，离散制造业已经成为许多国家的支柱产业之一。
以往的制造方式已经无法满足这个行业的需求，传统的生产方式已经无法满足企业成本、效率和质量的管理。
因此，离散制造业需要引进先进的技术，以快速适应市场变化和提高竞争力。
而物联网技术正好可以为这个行业带来巨大的变革。
本篇文章将探讨离散制造业中物联网技术的应用和研究的新动向，并探究物联网技术对离散制造业的未来发展所带来的推动作用。
一、物联网技术在离散制造业中的应用物联网技术可以将生产基础设施、员工、设备和物料等实体与数字世界相连接。
在离散制造业中，物联网技术可以被用于实现智能制造、大数据分析和质量控制等功能。
具体地说，物联网技术的应用可以体现在以下几个方面。
1. 智能制造物联网技术可以与生产设备和流程集成，达到对生产过程的智能化监控和管理。
在生产设备方面，可通过采用物联网设备实现远程监控、预测性维护、设备状态监控等功能，从而让管理者对工厂里的生产设备进行更加科学有效的管理。
在生产流程方面，物联网可以通过向工人和生产设备提供实时数据和指导来提高效率，减少延误和错误。
2. 大数据分析离散制造业中涉及到大量的生产数据，这些数据可以通过物联网技术进行采集和存储。
当这些数据被整合和分析后，可以帮助企业更好地了解生产过程并做出更好的决策。
大数据分析可以被用于生产优化、供应链管理、质量控制等方面。
并且，可以帮助企业从过去的生产数据中寻找到优势和劣势，提供了更多的商业机会。
3. 质量控制物联网技术可以帮助企业实现质量控制的自动化。
采用物联网技术的传感器等设备可以从生产设备中获得实时数据，通过这些数据分析，可以从产品制造过程中判断出任何可能导致质量问题的问题源，从而及时进行纠正。
由此，生产质量可以得到更好的保障。
二、离散制造业中物联网技术研究的新动向目前，离散制造业在物联网技术的应用上仍然面临一些挑战。
因此，针对这些挑战，离散制造业物联网技术的研究一直保持了高速的发展。
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析物联网技术的发展促使了离散制造车间制造数据管理方面关键技术的进一步发展。
离散制造车间的制造过程中产生了大量的制造数据，如工序、加工参数、设备状态、产品质量等，这些数据对于制造车间的运营和管理具有重要的意义。
如何高效地管理和分析这些制造数据成为离散制造车间亟需解决的问题之一。
一、物联网设备的集成与控制技术离散制造车间中的各种设备和传感器通过物联网技术进行集成与控制，实现了设备之间的互联互通。
这样一方面可以实时监测设备的状态和运行情况，及时发现异常，减少故障发生的概率；另一方面也可以通过对物联网设备的数据进行实时采集和分析，优化车间生产过程，提高生产效率。
二、大数据分析与挖掘技术离散制造车间产生的制造数据量庞大、类型繁多，传统的数据处理方法已经无法满足对这些数据的高效分析与挖掘需求。
基于物联网的离散制造车间制造数据管理中，需要借助大数据分析与挖掘技术，对大量的制造数据进行有针对性的分析和挖掘，从而发现隐藏在数据背后的规律和价值信息，为车间的决策提供依据。
三、云计算与边缘计算技术离散制造车间的制造数据的处理和存储需要庞大的计算和存储能力，传统的计算和存储方式已经难以满足数据管理的需求。
云计算和边缘计算技术能够提供大规模的计算和存储资源，有效地支持离散制造车间制造数据的处理和存储。
云计算可以提供高效的数据分析和挖掘服务，边缘计算则可以在车间内部对数据进行初步处理和存储，减少数据传输和存储的压力。
四、人工智能与机器学习技术离散制造车间制造数据中蕴含着大量的知识和决策规则，通过人工智能和机器学习技术，可以将这些知识和规则提取出来，实现智能化的数据管理。
人工智能和机器学习技术可以通过对历史数据的学习与分析，预测未来的制造情况，提高车间的生产能力和质量。
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术包括物联网设备的集成与控制技术、大数据分析与挖掘技术、云计算与边缘计算技术以及人工智能与机器学习技术。
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析随着物联网技术的发展和普及，离散制造车间的制造数据管理也向着信息化、智能化的方向发展。
物联网技术可以实现设备、产品、工具等物理资源之间的连接和信息交换，提高制造数据的采集、传输、处理和分析能力，促进制造过程的优化和智能化。
针对基于物联网的离散制造车间制造数据管理，本文分析了关键技术和应用领域。
一、智能传感器技术离散制造车间的生产过程涉及到大量的设备和工具，需要实时监测和管理其状态和性能。
传统的传感器技术存在数据采集不连续、精度不高、能耗大等缺点，无法满足复杂的制造环境需求。
而智能传感器技术利用物联网和云计算技术，实现了传感器的互联和智能化，可以快速采集、传输和分析大量的数据，帮助制造企业实现实时监测和控制，提高生产效率和产品质量。
二、实时数据处理技术制造车间的数据量非常庞大，需要快速、准确、可靠地处理和分析。
传统的数据处理方法存在数据错乱、信息丢失和延迟等问题，无法满足实时化、信息化的需求。
实时数据处理技术结合了物联网、云计算、大数据和人工智能技术，可以从海量的数据中提取有效的信息，并进行实时分析和决策。
例如，利用机器学习算法实现设备故障预测和维修，减少生产停机时间和损失。
三、安全数据传输和存储技术离散制造车间的制造数据包含大量的商业机密和敏感信息，需要保密和安全传输和存储。
物联网技术本身存在数据窃取、故障和攻击等安全隐患，因此需要采取多种安全措施保障数据的安全。
安全数据传输和存储技术包括数据加密传输、身份认证、访问控制、备份恢复等，可以有效保障离散制造车间的数据安全和完整性。
四、制造数据分析和应用技术离散制造车间的制造数据具有很大的价值和应用前景，可以帮助企业进行生产计划、流程改进、成本优化和产品质量提升。
制造数据分析和应用技术可以基于物联网收集的制造数据，进行数据挖掘、模型分析和可视化展示，为企业提供全局视野和决策支持。
例如，利用数据分析和智能算法对供应链进行优化和管理，减少库存和交货周期，提高供应链运作效率和灵活性。
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析
随着物联网技术的发展，离散制造车间的生产数据综合化和利用化程度不断提高，制造数据管理也成为一个热点话题。
本文将从数据采集、数据存储、数据传输和数据分析等四个方面分析基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术。
一、数据采集技术
数据采集是制造数据管理的基础，物联网技术能够实现自动化数据采集。
实现自动化数据采集需要在车间安装传感器和网络连接设备，这些设备需要能够连接制造设备并获取实时数据，例如机器的运行状态、温度、振动、压力等。
此外，还需要采用标准化通信协议，如MQTT、CoAP和OPC UA等，以便传输数据。
制造车间产生的数据量巨大，为了有效存储和使用这些数据，需要采用存储方案。
云存储是一种可行的存储方式，通过云平台来存储数据，并能够提供数据访问服务。
此外，还可以采用Hadoop、NoSQL等大数据处理技术，实现数据存储和处理。
数据传输是连接设备和系统的关键环节，高效的数据传输技术能够确保数据实时性和准确性，如切换技术、负载均衡和容错机制等。
同时，为了确保数据传输的安全性，需要采用加密算法、认证和授权机制等安全技术。
数据分析是制造数据管理的最终目的，它能够提供对产品生产过程的深入理解并从中发现潜在问题。
数据分析技术可以分为规则引擎、机器学习等。
规则引擎是一种适用于规则型数据的快速判断技术，而机器学习则是通过机器学习算法对复杂数据进行处理。
数据分析技术可以帮助车间管理人员及时发现异常情况，提高生产效率和产品质量。
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析【摘要】本文主要探讨了基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术。
首先介绍了物联网技术在制造业的应用，然后分析了离散制造车间制造数据管理面临的挑战。
接着从数据采集、数据传输和数据存储与处理三个方面对基于物联网的离散制造车间技术进行了详细分析。
最后展望了这些关键技术在未来的应用前景，并总结了研究的意义和启示。
通过本文的研究，可以为离散制造车间提高生产效率、降低成本、优化资源配置等方面提供参考和指导，具有一定的实践意义和推广价值。
【关键词】物联网、离散制造车间、数据管理、制造数据、技术分析、数据采集、数据传输、数据存储、数据处理、应用前景、研究工作、意义、启示。
1. 引言1.1 研究背景近年来，随着物联网技术的快速发展和制造业数字化转型的加速推进，离散制造车间数据管理面临着越来越多的挑战和机遇。
传统的离散制造车间普遍存在数据孤岛、数据采集效率低、数据传输安全性差等问题，已经无法满足当今复杂制造环境下对实时性、准确性和智能化的需求。
随着物联网技术的不断成熟和应用，基于物联网的离散制造车间制造数据管理成为了制造业数字化转型的重要支撑之一。
通过物联网技术，可以实现设备之间的互联互通，实时监测设备状态，提高生产效率和质量；还可以实现对生产过程的实时监控和数据分析，为制造企业决策提供更加准确和及时的信息支持。
对于基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术的深入研究和分析，对于提升制造业数字化水平和竞争力具有重要意义。
本文将从物联网技术在制造业的应用、离散制造车间制造数据管理的挑战以及基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术进行深入探讨，为相关研究和实践提供借鉴和参考。
1.2 研究意义离散制造车间是制造业中重要的生产环节，对生产效率和产品质量具有关键影响。
由于制造数据量庞大、多样化且呈现出高度碎片化的特点，传统的数据管理方式已经无法满足对数据的快速采集、传输、存储和处理需求。
物联网在制造行业中的应用研究
物联网在制造行业中的应用研究随着科技水平的不断提高，物联网逐渐成为现代生产中的重要组成部分，其应用领域正在不断扩大。
在制造业中，物联网的应用也愈发广泛。
本文将对物联网在制造行业中的应用进行研究和探讨。
一、物联网在制造行业中的基本应用1、生产自动化在生产自动化方面，物联网可以连接各种设备，整合数据，为生产流程带来新的优化方式。
通过物联网技术可以实现数字化、网络化、智能化的生产流程管理，促进了生产过程中每个环节之间的协调和协作，提高了生产效率。
2、物流管理物联网不仅可以帮助企业实现生产自动化，还可为企业提供物流管理方面的支持。
通过物联网技术，可以实现对物流流程全程的监控、掌握，提高物流效率，优化物流服务，真正实现从物流控制、操作、信息管理方以都的智能化。
3、质量管理物联网不仅可以应用于生产自动化和物流管理，还可以应用于制造行业中的质量管理。
通过物联网技术，可以实现对产品生命周期的监控和掌控，从而实现产品质量的全程控制和智能化管理，确保产品良好质量，提高客户满意度。
二、物联网在制造行业中的重点应用1、制造业智能化物联网技术的推广和应用特别在智能制造方面有着广泛的应用。
从传统的生产制造方式逐步向可定制、全程数字化、高自动化、柔性化、实时优化等方向发展。
通过物联网技术实现工厂内部、工厂与客户及工厂与供应商之间的信息连接，从而使生产过程更加透明可控。
2、远程控制物联网是现代制造业的一项重要技术，其在日常生产中有着切实可行的应用。
例如联网的传感器和网络，能够实现生产设备的远程控制。
设备状态可以通过信息网络进行实况监控和处理，以便维护和管理。
3、操作实时化通过物联网技术，生产过程中的管理人员可以随时在电脑或手机上获取到实时设备运行数据，进行决策分析并对生产过程进行优化调整。
这样，在生产出现问题时，可以实现迅速响应，真正达到实时控制的效果。
三、物联网在制造行业中的发展前景从现在的应用情况来看，物联网技术已经广泛应用于制造业，并且取得了良好的效果。
面向智能车间的工业物联网关键技术研究
面向智能车间的工业物联网关键技术研究在当今数字化时代，智能化生产已成为工业发展的重要趋势。
面向智能车间的工业物联网关键技术的研究，成为了人们关注的焦点。
工业物联网技术的应用可以实现工厂设备的互联互通，实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和质量。
本文将对面向智能车间的工业物联网关键技术进行研究探讨。
一、工业物联网的概述工业物联网是将工厂中的设备、产品、原材料等物理对象通过互联网连接起来，形成一个巨大的信息网络，实现设备之间的数据共享和协作。
工业物联网的核心目标是提高工业生产的效率、灵活性和安全性。
通过实时监测和数据分析，工业物联网可以帮助企业实现生产过程的智能化管理和优化，使企业在市场竞争中具备更强的竞争力。
二、智能车间的概念与特点智能车间是指利用先进的信息技术，将生产车间中的各种设备和工序进行智能化的工作环境。
智能车间通过工业物联网技术实现设备之间的互联互通和数据共享，使生产过程更加智能化和高效化。
智能车间具有以下几个特点：1. 设备互联互通：智能车间通过网络将各种设备连接在一起，实现设备之间的通信和数据传输。
2. 数据实时采集与分析：智能车间通过传感器实时采集设备运行数据，通过数据分析提供决策支持和优化方案。
3. 自动化控制和协作：智能车间可以实现设备的自动化控制和协作，提高生产效率和质量。
4. 可追溯性和安全性：智能车间可以实现对生产过程的全面监测和追溯，确保产品的安全性和质量。
三、智能车间的关键技术1. 传感器技术：传感器是实现工业物联网的基础设施，通过传感器可以实时监测和采集设备运行数据。
目前，压力传感器、温度传感器、振动传感器等多种类型的传感器已经广泛应用于智能车间，为企业提供了实时的运行数据和状态监测。
2. 通信技术：工业物联网需要大规模的设备连接和数据传输，因此通信技术成为关键。
目前，常用的通信技术包括以太网、Wi-Fi、蓝牙、物联网协议等。
通过这些通信技术，设备可以实现互联互通、数据共享和远程监控。
制造业中的物联网技术应用与研发
制造业中的物联网技术应用与研发随着信息技术的迅速发展，物联网技术在制造业中应用也越来越广泛。
物联网技术是指通过连接各种设备和传感器，实现设备之间的通信和数据交换，并通过数据分析、挖掘等手段提高生产效率和质量控制的一种技术。
在制造业中，不断推进物联网技术的研发和应用，可以更好地满足生产需求，提高生产效率，降低成本，优化生产流程。
一、物联网技术在制造业中的应用在制造业中，有许多环节需要借助物联网技术实现智能化、自动化的生产过程。
比如生产流程中，物联网技术可以通过对产品生命周期的跟踪，实时监控产品研发、生产、物流、售后等过程，收集大量的生产数据，进行数据分析和挖掘，从而精准定位问题所在，加速问题解决速度，提高生产效率。
同时，物联网技术也可以实现设备之间的通信和协同工作，使得整个生产过程更加协调一致。
还有一些制造业中的常见应用场景，比如物流管理、机器人技术、无人售货机、无人仓库等，都可以通过物联网技术来实现。
比如在物流管理中，因为物流环节比较多，传统的人力管理往往效率较低，容易出错。
而物联网技术的应用，则可以实现对货物状态的实时监控、物流跟踪和运输优化，从而保障货物安全和及时送达。
另外，无人售货机和无人仓库也能减少人工投入，在保证准确性的情况下，提高了自动化程度。
二、制造业中物联网技术的研发物联网技术的应用离不开相关技术的研发。
同时，物联网技术的研发也离不开制造业的需求。
因此，制造业中物联网技术的研发不仅需要顶尖的技术人才，也需要制造业企业深入了解自身需求，主动参与到相关技术研发中。
只有在深入理解自身需求的基础上，才能更好地推进对应技术的发展和应用。
在物联网技术的研发中，需要大量的数据支持。
一方面，只有通过数据的收集和分析，才能更好地了解生产过程和产品特征，从而优化生产过程。
另一方面，物联网技术的开发，更需要丰富的数据支撑。
在搜集和整理数据的同时，制造业中的企业还需加强数据安全和隐私保护，保证数据的合法性和可靠性。
生产制造中的物联网技术与应用
生产制造中的物联网技术与应用随着科技的不断发展，物联网技术在生产制造行业中得到了广泛应用。
物联网技术是将各种设备、传感器、控制器等互相连接，形成一个通过网络进行协作和数据交换的系统。
物联网技术的发展让各种企业可以实现人机协作，促进智能化、数字化、网络化生产制造的发展。
本文将从物联网设备的应用、物联网生产制造的优势、设备状态监控、物联网在制造企业日常管理中的应用等方面进行介绍。
一、物联网设备的应用物联网技术在生产制造行业中的应用主要是通过各种设备实现网络连接来增强设备的智能化。
智能化的设备内置了大量传感器，可以实现物理信息、环境信息的监测，设备内部状态的监测等功能，同时还可以通过网络进行数据传输和数据交换。
比如，在工厂的机器设备上安装了传感器，通过监控设备状态，可以对设备进行及时维护和更换零部件等操作，从而提高生产效率。
同时，通过物联网设备的连接，可以实现设备之间的互相连接，互相监测，从而实现更加协同的生产。
二、物联网生产制造的优势物联网技术在生产制造中具有多种优势。
首先，通过物联网技术，不仅可以降低生产成本，还能提高生产效率。
其次，物联网技术可以实现生产过程的实时监测，从而及时发现问题，并进行处理。
此外，物联网技术还可以使生产线的运作更加智能化，从而提高生产线的灵活性，提高生产企业的适应能力和应变能力。
最后，物联网技术还可以实现生产过程信息的全面化、数字化，为生产工作提供了更加高效的管理工具和决策支持，方便企业进行生产日常管理工作。
三、设备状态监控设备状态监控是物联网技术在生产制造中非常重要的一个应用。
通过设备状态监控，企业可以实时掌握设备的工作状态，包括温度、压力、运行状态等。
当设备出现异常时，能够及时发现问题并解决，避免设备故障对生产带来的不利影响。
另外，在设备状态监控中，企业还可以对设备进行远程控制，实现远程维护和运行控制。
在传统的生产制造中，设备需要人工检查和维护，需要在现场完成，这是非常难以控制的，而物联网技术可以实现在线管理和远程管理，从而提高生产效率和控制质量。
工业物联网关键技术研究与应用
工业物联网关键技术研究与应用随着信息技术的不断进步和工业生产的不断发展，工业物联网作为新一代信息技术的重要组成部分，已经引起了广泛的关注和重视。
工业物联网通过将传感器、设备和网络互联互通，实现设备数据的实时采集、监控和分析，从而提高生产效率、降低成本、改善产品质量。
本文将重点介绍工业物联网关键技术的研究与应用。
首先，工业物联网的关键技术之一是传感器和设备的互联互通。
传感器是工业物联网中最基础的组成部分，能够将实际物理量转化为电信号，实现对各种参数的实时监测。
传感器与设备的互联互通是实现工业物联网的基础，通过各种通信技术，如无线传感网络、蓝牙、以太网等，将传感器与设备连接起来，实现设备数据的实时传输和远程控制。
其次，工业物联网的另一个关键技术是数据采集和数据分析。
工业物联网需要通过大量的传感器和设备采集数据，对设备状态和工艺参数进行实时监测和分析。
数据采集技术包括传感器数据采集、数据存储和传输等方面的技术。
数据分析技术则包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘和数据分析等，通过对海量的设备数据进行分析，可以发现隐藏在数据中的规律和问题，为企业提供决策支持和优化生产过程。
此外，工业物联网还需要安全和隐私保护等关键技术。
由于工业物联网涉及到大量的敏感数据和重要信息，网络安全和隐私保护成为工业物联网发展的重要问题。
工业物联网需要采取一系列的安全措施，包括身份认证、数据加密、访问控制等，保护设备和数据的安全性。
同时，工业物联网还需要遵循相关的法律法规，保护用户的隐私权益，合法、合规地使用和处理用户数据。
此外，工业物联网的关键技术还包括边缘计算和云计算。
边缘计算是指将数据处理和分析的能力下沉到设备端或者接近设备的边缘节点上，实现数据的实时处理和响应。
云计算则是指将大规模的计算和存储能力集中在云端，提供灵活、可扩展的计算服务。
边缘计算和云计算相结合，可以实现数据的快速处理和存储，满足工业物联网对实时性和大数据处理的需求。
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析随着物联网技术的日益成熟和广泛应用，基于物联网的离散制造车间的制造数据管理已经成为了一个研究热点。
本文将从几个方面探讨这个问题。
一、网络架构与通信技术物联网中的设备和系统需要联网进行信息交换。
离散制造车间的制造数据管理需要一个高效的网络架构和通信技术来保证设备的稳定联网，数据传输能够及时、准确地进行。
因此，需要使用先进的网络技术和通信协议，如5G、WiFi6、LoRa等，以确保数据的高速传输和稳定性。
二、设备接入与数据采集技术离散制造车间中的设备种类繁多，因此需要使用多种设备接入技术和数据采集技术来确保数据的完整性和准确性。
例如，可以使用传感器、RFID等技术实现设备接入和数据采集，实现设备与系统的无缝连接。
三、数据存储与管理技术基于物联网的离散制造车间制造数据的产生速度很快，数据量也很大，因此需要使用高效的数据存储与管理技术来处理这些数据。
可以采用云计算技术来实现大规模数据存储和分析。
还可以使用数据挖掘技术对数据进行分析，提取有用的信息。
四、安全技术基于物联网的离散制造车间制造数据管理中，数据的安全性非常重要。
因为这些数据可能包含企业和客户的机密信息。
因此，需要使用先进的安全技术来保护数据的安全性和隐私性。
例如，可以使用身份认证技术、加密技术、防火墙等措施来保障数据的安全性。
综上所述，基于物联网的离散制造车间的制造数据管理需要使用多种技术来实现。
这些技术包括网络架构与通信技术、设备接入与数据采集技术、数据存储与管理技术、安全技术等。
这些技术的使用可以提高离散制造车间的生产效率、生产质量和管理水平，为企业带来更多的经济效益。
制造业物联网技术的探索与应用
制造业物联网技术的探索与应用随着物联网技术的不断发展和普及，制造业领域中的物联网技术也得到了越来越广泛的应用。
制造业物联网技术可以实现设备自动化、生产调度自动化、物流自动化等，大大提高了产业的生产效率和产品质量。
本文将探讨制造业物联网技术的应用和发展。
一、制造业物联网技术的应用场景1. 设备自动化制造业中的设备大多数都需要通过人工操作才能完成。
而通过物联网技术可实现设备自动化，设备之间通过无线连接，可以自动地进行信息交流和协调合作。
例如，设备可以在信息传递的基础上实现自动运行、自动调节和自动维护等功能，从而提高设备的效率和稳定性。
2. 生产调度自动化制造业生产过程中的调度往往是依靠人工操作来完成的。
而通过物联网技术可以实现生产调度的自动化，使得生产过程更加规范化和高效化。
生产调度自动化可以帮助企业更好地控制生产进度和生产效率，从而提高产品质量和客户满意度。
3. 物流自动化在制造业中，物流是至关重要的一部分。
通过物联网技术，可以实现物流自动化，包括生产设备的物流、工人物流、半成品物流以及成品物流等。
通过物流自动化，制造企业可以减少人力资源的浪费，提高物流效率，降低成本，提高生产效率和效益。
二、制造业物联网技术的发展前景1. 制造业物联网技术的创新应用目前制造业物联网技术的应用范围还比较有限，但是随着技术的不断进步和创新，制造业物联网技术的应用场景将会越来越多。
比如，可以通过物联网技术实现产品的一体化智能化设计、制造和服务，从而提高产品的竞争力。
2. 制造业物联网技术的技术整合制造业物联网技术需要涉及到很多方面的技术，包括传感器技术、数据传输技术、大数据分析技术、云计算技术等。
在应用过程中需要对这些技术进行综合整合，形成完整、功能齐全的物联网体系，以实现制造业的自动化、智能化和高效化。
三、制造业物联网技术的挑战与解决方案1. 安全问题制造业物联网技术的应用过程中，安全问题是非常重要的。
由于制造业涉及到很多机密信息和技术，因此需要采取措施保护这些信息的安全。
工业物联网的关键技术与应用研究
工业物联网的关键技术与应用研究随着互联网技术的日渐成熟和普及，在大数据、物联网等领域不断涌现出新的应用形式。
其中工业物联网是应用范围最广泛的物联网之一，也是未来工业发展的必然趋势。
工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）是指将工业设备、工业产品等通过物联网技术与互联网相连的系统，旨在优化工业生产过程和提高企业的竞争力。
本文将重点探讨工业物联网的关键技术与应用研究。
一、感知技术感知技术是工业物联网的关键技术之一，它是IIoT系统的核心。
感知技术的目的是通过各种传感器、传输装置将工业设备、工业产品等获取到的数据实时收集到IIoT系统中，实现数据的实时监测和分析。
感知技术在实现工业信息智能化方面发挥着至关重要的作用。
常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、气体探测器、压力传感器等。
这些传感器可以获得工业设备的实时状态，将状态信息传递给IIoT系统，并分析这些信息，提取有用的数据，为工业企业解决实际问题提供决策支持。
二、通信技术通信技术是IIoT系统关键技术之一，它起着连接和传输的作用。
IIoT系统可以通过各种通信技术将IIoT系统中收集到的数据传输到数据中心，实现数据的云端存储、分析和处理。
通信技术对工业信息化建设起着基础性的支撑作用。
目前，在通信技术方面，工业物联网采用的主要技术包括4G、5G、WIFI、以太网等。
无线传输技术是一种较为常用的技术，它实现了数据的无线传输，故障率较低，具有实时性、高效性、灵活性的优势。
以太网通信技术则是一种高速、高效、高可靠性的通信方式，目前在工业生产中被广泛应用。
三、云计算与大数据技术工业物联网数据量庞大，这就需要一个强大的数据处理能力，在这方面，云计算与大数据技术则成为了先进的数据处理方式之一。
工业企业可以利用云计算平台来提高数据处理的效率和速度，并可以通过大数据技术对数据进行分析与预测，提升生产效率和管理水平。
云计算技术可以提供高效的存储、可扩展的计算、强大的运算能力和可靠的数据安全保障。
物联网工程中的智能制造技术研究与应用
物联网工程中的智能制造技术研究与应用在当今科技飞速发展的时代，物联网工程和智能制造技术正以前所未有的速度改变着我们的生产和生活方式。
智能制造作为制造业转型升级的重要方向，与物联网技术的深度融合为产业发展带来了新的机遇和挑战。
物联网技术通过将各种设备、传感器和网络连接起来，实现了物与物、人与物之间的互联互通。
在智能制造领域，物联网技术使得生产过程中的数据采集、传输和分析变得更加高效和精准。
例如，在工厂的生产线上，安装了传感器的设备可以实时监测生产状态、设备运行参数以及产品质量等信息，并将这些数据传输到中央控制系统。
通过对这些数据的分析，企业能够及时发现生产中的问题，进行预测性维护，优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
智能制造技术涵盖了多个方面，包括自动化生产、智能机器人、数字化设计与制造、工业大数据分析等。
自动化生产是智能制造的基础，通过采用自动化设备和生产线，减少了人工干预，提高了生产的一致性和稳定性。
智能机器人在智能制造中发挥着越来越重要的作用，它们能够完成复杂的任务，如装配、焊接、搬运等，并且具有更高的精度和灵活性。
数字化设计与制造技术则改变了传统的产品设计和生产方式。
利用计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）和计算机辅助制造（CAM）等软件，企业可以在虚拟环境中进行产品设计、仿真分析和工艺规划，大大缩短了产品开发周期，降低了成本。
工业大数据分析是智能制造的核心之一，通过对海量生产数据的挖掘和分析，企业能够发现隐藏在数据中的规律和趋势，为决策提供科学依据。
在实际应用中，物联网工程中的智能制造技术已经取得了显著的成果。
以汽车制造行业为例，许多汽车厂商采用了智能化的生产线，通过物联网技术实现了对生产过程的全面监控和管理。
在零部件生产环节，传感器可以实时检测生产设备的运行状况，及时发现故障并进行预警。
在整车装配环节，机器人能够根据预设的程序准确地完成装配任务，提高了装配效率和质量。
同时，利用工业大数据分析，汽车厂商可以对市场需求进行预测，优化生产计划，降低库存成本。
物联网关键技术及发展综述
物联网关键技术及发展综述计算机应用技术黄月华11025008物联网关键技术及发展综述【摘要】在生活节奏快捷以及科技发达的今天，“物联网”逐渐成为人们热议的话题，本文阐述了物联网的概念与定义，介绍了物联网的关键技术，并对物联网的发展现状及未来展望进行了研究。
【关键词】物联网；RFID；传感技术；发展现状一、物联网的概念与定义物联网(Internet of Things),指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。
物联网是由多学科高度交叉的新兴前沿研究热点领域，它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等，能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，通过嵌入式系统对信息进行处理，并通过随机自组织无线通信网络以多跳中继方式将所感知的信息传送到用户终端。
物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮。
物联网概念的问世,打破了之前的传统思维。
过去的思路一直是将物理基础设施和IT基础设施分开:一方面是机场、公路、建筑物, 而另一方面是数据中心, 个人电脑、宽带等。
而在“物联网”时代, 钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带整合为统一的基础设施, 在此意义上, 基础设施更像是一块新的地球工地, 世界的运转就在它上面进行, 其中包括经济管理、生产运行、社会管理乃至个人生活。
在物联网时代，通过在各种各样的日常用品上嵌入一种短距离的移动收发数据，我们在信息与通信世界里将获得一个新的沟通维度，从任何时间任何地点的人与人之间的沟通连接扩展到人与物和物与物之间的沟通连接，实现任何时间和任何地点的无处不在的网络连接。
二、国内外物联网发展现状从国际上看，欧盟、美国、日本等国都十分重视物联网的工作，并且已作了大量研究开发和应用工作。
如美国把它当成重振经济的法宝，所以非常重视物联网和互联网的发展，它的核心是利用信息通信技术(ICT)来改变美国未来产业发展模式和结构(金融、制造、消费和服务等)，改变政府、企业和人们的交互方式以提高效率、灵活性和响应速度。
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析
基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术分析随着物联网技术的不断发展和普及，离散制造车间的制造数据管理也面临着新的挑战和机遇。
在物联网技术的支持下，离散制造车间可以实现智能化和数字化管理，从而提高生产效率、降低成本、优化资源利用，为企业带来更多的竞争优势。
在这个背景下，本文将对基于物联网的离散制造车间制造数据管理的关键技术进行分析和探讨。
一、物联网技术在离散制造车间的应用现状物联网技术通过传感器、无线通信和云计算等手段，实现产品、设备和生产过程之间的信息互联，将离散制造车间从传统的人工操作向自动化、智能化的方向发展。
目前，物联网技术在离散制造车间的应用主要包括以下几个方面：1. 生产过程监控与控制：通过安装传感器和执行器，对生产设备和生产过程进行实时监测和控制，提高生产效率和产品质量。
2. 资产管理与维护：利用物联网技术对生产设备进行远程监测和维护，及时发现设备异常，减少设备故障和停机时间。
3. 供应链追溯与管理：通过物联网技术对原材料、零部件和成品进行追溯管理，实现供应链的可视化和智能化。
4. 能源监测与节约：利用物联网技术对能源消耗进行实时监测和管理，实现能源的智能节约和环保。
二、关键技术分析1. 传感器技术传感器是物联网技术的基础，其在离散制造车间中的应用十分广泛。
传感器可以实时监测生产设备的运行状态、产品的质量参数、环境的温度、湿度等信息，将这些信息通过无线通信技术传输到数据中心，为生产管理和决策提供数据支持。
传感器技术的发展和应用对提高离散制造车间的智能化水平和生产效率具有重要意义。
2. 云计算和大数据分析技术离散制造车间产生的制造数据量庞大，如何高效地收集、存储、处理和分析这些数据成为一个重要的问题。
云计算和大数据分析技术可以为离散制造车间提供高效的数据管理和分析方案，实现数据的实时处理和准确分析。
通过大数据分析技术，离散制造车间可以挖掘潜在的生产优化和成本节约的机会，为企业的决策提供有力的支持。
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计算机集成制造系统第２５卷第２５卷第２期计算机集成制造系统Ｖｏｌ．２５Ｎｏ．２２ ０ １ ９年２月Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｆｅｂ．２ ０ １ ９ＤＯＩ：１０．１３１９６／ｊ．ｃｉｍｓ．２０１９．０２．００３收稿日期：２０１７－０８－０９；修订日期：２０１８－０２－２８。
Ｒｅｃｅｉｖｅｄ ０９Ａｕｇ．２０１７；ａｃｃｅｐｔｅｄ ２８Ｆｅｂ．２０１８．基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１５７５２７４）；国防基础科研重点资助项目（ＪＣＫＹ２０１６２０３Ｂ０８３）。
Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｉｔｅｍｓ：Ｐｒｏｊｅｃｔ ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ，Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．５１５７５２７４），ａｎｄ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｄｅｆｅｎｓｅ Ｂａｓｉｃ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｆｕｎｄ，Ｃｈｉｎａ（Ｎｏ．ＪＣＫＹ２０１６２０３Ｂ０８３）．离散车间制造物联网及其关键技术研究与应用综述黄少华，郭 宇，查珊珊，方伟光，王发麟（南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 ２１００１６）摘 要：物联网在制造领域的深度渗透和落地应用催生了一种以“物物互联、泛在感知”为特征的新型制造技术—制造物联网。
在解析制造物联网基本概念、特征和应用需求的基础上，以多源制造数据的感知、传输、分析和应用为主线，阐述了面向离散车间的制造物联网关键技术；通过分析国内外制造物联网技术的相关应用研究文献，分别从车间制造资源管理、生产过程调控、车间物流优化、质量监控与追溯、智能服务与保障５方面，总结了制造物联网在离散车间的应用模式；基于制造物联网核心技术的应用和发展需求，以及与云制造、大数据、信息物理系统的紧密关联，探讨了智能制造背景下制造物联网的未来发展趋势。
关键词：离散车间；制造物联网；多源制造数据；信息物理系统；智能制造中图分类号：ＴＨ１６６ 文献标识码：ＡＲｅｖｉｅｗ ｏｎ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ－ｏｆ－ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ－ｔｈｉｎｇｓ ａｎｄ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｆｏｒ ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｗｏｒｋｓｈｏｐＨＵＡＮＧ Ｓｈａｏｈｕａ，ＧＵＯ Ｙｕ，ＺＨＡ Ｓｈａｎｓｈａｎ，ＦＡＮＧ Ｗｅｉｇｕａｎｇ，ＷＡＮＧ Ｆａｌｉｎ（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｄｅｅｐ ｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｘｔｅｎｓｉｖｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ）ｉｎ ｔｈｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｆｉｅｌｄ ｈａｖｅｓｐａｗｎｅｄ ａ ｎｅｗ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ—Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｔｈｉｎｇｓ（ＩｏＭＴ），ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ ｂｙ“ｕ－ｂｉｑｕｉｔｏｕｓ ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ”．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｃｏｎｃｅｐｔ，ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｒｅｑｕｉｒｅ－ｍｅｎｔｓ ｏｆ ＩｏＭＴ，ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｏｆ ＩｏＭＴ ｗｅｒｅ ｅｘｐｏｕｎｄｅｄ ｂｙ ｔａｋｉｎｇ ｔｈｅ ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ，ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｓｏｕｒｃｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｄａｔａ ａｓ ａ ｍａｉｎ ｌｉｎｅ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ｃｏｍｂｉｎｇ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｒｅｃｅｎｔ ＩｏＭＴ ｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ，ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｍｏｄｅ ｏｆ ａｓｓｅｍｂｌｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｗａｓ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ ｆｒｏｍｆｉｖｅ ａｓｐｅｃｔｓ：ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ，ｗｏｒｋｓｈｏｐｌｏｇｉｓｔｉｃｓ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ ｔｒａｃｅａｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｓｅｒｖｉｃｅ ａｎｄ ｓｕｐｐｏｒｔ．Ｗｉｔｈ ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ＩｏＭＴ ｃｏｒｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ＩｏＭＴ ｕｎｄｅｒｔｈｅ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｏｆ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｗａｓ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ＩｏＭＴ ａｎｄ ｃｌｏｕｄ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒ－ｉｎｇ，ｂｉｇ ｄａｔａ，ａｎｄ Ｃｙｂｅｒ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍ（ＣＰＳ）．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｗｏｒｋｓｈｏｐ；Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｔｈｉｎｇｓ；ｍｕｌｔｉｓｏｕｒｃｅ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｄａｔａ；ｃｙｂｅｒ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｓｙｓ－ｔｅｍ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ０ 引言随着市场竞争激烈化和客户需求差异化程度的不断提升，全球制造环境呈现出协同化、个性化和绿色化的特点，对提高生产效率与产品质量、降低生产成本与资源消耗等提出了更高的要求，传统离散制造业迫切需要转型升级，向智能制造变革发展。
以物联网为代表的新一代信息技术是智能制造的基础第２期黄少华等：离散车间制造物联网及其关键技术研究与应用综述与核心，快速推动着制造业新一轮产业革命的来临与发展［１］。
物联网是在互联网基础上延伸与扩展的一种“物物相连”的网络，可通过二维码识读器、射频识别（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＲＦＩＤ）装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议将所有物品与互联网连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理［２－３］，其具有的全面感知、可靠传输，以及智能处理的特性与能力可有效满足当前离散制造业采集实时化、生产透明化、控制精准化、管理精细化的需求，在技术探索和应用实施方面得到了国内外制造企业和相关学者的高度重视和深入研究。
离散制造车间从事的是由不同零部件加工／装配子过程或并联或串联组成的生产活动，其自身具有多变和不确定的特性，加上日益突出的多品种、变批量和高度复杂的生产特点，对制造车间生产、控制与管理提出了更高的要求，在智能制造的发展背景下，离散制造车间面临的主要问题体现如下：（１）产品的定制化生产模式、制造过程的高度复杂特性以及随机多变的生产环境，使生产现场产生的制造数据呈现出海量、多源和异构的特点，但由于缺乏实时可靠的信息获取手段，导致实时数据驱动的车间运行透明化、可视化、实时化以及准确性程度较低。
（２）生产过程中任务变更、计划调整、环境扰动等大大增加了生产过程管控的难度，由于缺乏有效的实时监控方法和信息反馈策略，难以对制造车间及生产过程进行精细化管理和精准化控制。
（３）制造车间信息孤岛问题严重，物理车间较难与信息系统进行实时的双向数据交互和信息反馈，制约了生产与管理效率。
（４）面向离散车间生产、物流、质量等的实时决策能力较弱，如何根据实时采集的车间数据进行制造系统运行过程的自适应分析、判断、决策与控制，是当前生产与管控智能化面临的一个巨大挑战。
综上所述，离散制造车间的实时化、透明化、精准化、智能化管控为目前大多离散制造企业普遍存在的难点和亟待解决的问题，而物联网在数据采集、传输、分析和应用等环节具有的高可靠和高实时特性，为离散制造过程以数据为核心的高效生产、管理与决策提供了必要的保障和支撑。
随着物联网在制造业的深入应用及与先进制造技术的深度融合，一种新型的信息化、数字化制造技术———制造物联网（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｔｈｉｎｇｓ，ＩｏＭＴ）应运而生，成为促进生产企业由“制造”向“智造”转型的重要力量之一。
本文旨在对面向离散车间的制造物联网及其关键技术研究和应用进行综述分析，在系统调研的基础上，介绍制造物联网的内涵和特征，讨论离散制造车间应用背景下的制造物联网基本架构，通过分析面向离散车间主要应用的制造物联网研究的相关代表文献，围绕制造物联网技术应用与发展必不可少的技术支撑，对制造要素标识与感知、离散车间组网与通信、实时制造数据处理、制造物联网信息管理与支持、实时制造数据驱动的智能决策５大主要关键技术，以及面向离散车间制造资源、生产过程、车间物流、生产质量、服务保障５大主要对象的若干个子应用展开了论述与总结，并依托当前离散制造业的生产需求与发展趋势，进一步探讨制造物联网关键技术及应用研究的发展思路，以期为后续面向离散车间的制造物联网研究提供帮助。
１ 离散车间制造物联网内涵与体系结构１．１ 制造物联网的概念制造物联网的研究仍处于不断深入与快速发展阶段，目前并没有统一的定义，不同专家学者对其概念进行了不同的描述，目前具有代表性的制造物联网定义总结如下：定义１ 制造物联网是以嵌入式、ＲＦＩＤ、商务智能、虚拟仿真与建模等技术为支撑，实现了产品智能化、制造过程自动化、经营管理辅助决策等应用的信息技术［４］。
定义２ 制造物联网是以制造车间物理资源互联为基础，以实时信息为驱动，用于生产过程实时监测与控制的车间优化管理系统［５］。
定义３ 制造物联网是运用以ＲＦＩＤ和传感网为代表的物联网技术、先进制造技术与现代管理技术，构建服务于供应链、制造过程、物流配送、售后服务和再制造等产品全生命周期各阶段的基础性、开放性网络系统，形成对制造资源、制造信息和制造活动的全面感知、精准控制以及透明化与可视化［６］。
定义４ 制造物联网是通过泛在实时感知、全面互联互通和智能信息处理，实现产品／服务全生命周期的优化管理与控制以及工艺和产品创新的一种物联网增强的智能制造模式［１］。
可以看出，针对物联网在制造业中的应用需求５８２计算机集成制造系统第２５卷与覆盖范围，制造物联网的相关定义在描述上虽然存在一定差异，但都是围绕应用目标对物联网基本概念的扩展。