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在將物聯網融入工業應用場景之后，制造業可以從這些方面提高生產效率：

預測性維護，減少停機時間。它通過將狀態感知芯片嵌入設備，通過物聯網實時采集和定期反饋設備狀態數據，通過分析采集的數據了解設備的運行狀態，做好設備的預測性維護維護，有效地避免非計劃停機對生產效率的影響。

目前，各國制造業在經濟全i球化與產業轉型升級的雙重驅動下，面臨前所i未有的發展機遇與挑戰。要想在日益激烈的競爭中立于不敗之地，企業必須重新規劃自己的產業系統和體系結構，通過智能化手段降低運營成本，提高生產效率和產品質量。而物聯網作為推動工業智能化的關鍵技術，可以有效地支撐這個過程。

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互聯網概念

物聯網是互聯網的一種延伸，是物物聯結，它利用局域網或因特網等通信技術，將傳感器、控制器、機器、人、物等通過新的連接方式連接起來，實現對人、物、物、物的信息化管理和遠程控制。

以智能公交為例，加深對物聯網概念的認識。如今，許多城市居民的智能手機里都安裝了“掌上公交” APP，利用手機隨時隨地可以查詢每輛公交車當前到站信息，這是一種典型的物聯網應用。

將大數據、云計算與物聯網結合。整體而言，大數據、云計算、物聯網這三個方面相互補充。大數據源于云計算，其中許多大數據分析技術來源于云計算，而云計算的分布式數據存儲和管理系統(包括分布式文件系統和分布式數據庫系統)提供了海量數據的存儲和管理能力，而分布式并行處理框架 MapReduce則提供了海量數據分析能力，沒有這些云計算技術作為支撐，大數據分析就無從談起。相反，大數據為云計算提供了“用武之地”，沒有大數據這一“練兵場”，云計算技術再先進，也無法發揮其應用價值。在物聯網傳感器上源源不斷地產生大量數據，構成了大數據的重要數據來源，沒有物聯網的迅猛發展，就不會帶來數據生成方式的變化，即從人工產生階段向自動產生階段轉變，大數據時代也不會這么快到來。而物聯網需要借助云計算和大數據技術來存儲、分析和處理大數據。

可以說，云計算、大數據和物聯網三者已經相互滲透，相互融合，在許多應用場合可以同時看到三者的身影。今后，三者將繼續相互促進，相互影響，更好地服務于社會生產和生活的各個領域。

近日發布的《2018物聯網行業應用研究報告》對物聯網產業的發展進行了梳理，涉及到物流、交通、安防、能源、醫i療、建筑、制造、家居、零售、農業等應用領域。以下從不同領域來看一下物聯網與這個領域的結合。

后勤

通過物聯網、大數據和人工智能的支持，物流的每一個環節都能夠實現系統感知、全i面分析處理等功能。

物聯網領域主要應用于倉儲、運輸監控、快遞終端等。

與物聯網技術相結合，可對貨物的溫度、濕度、位置、狀態、油耗、速度等進行監控。在運輸效率方面，我國物流i產業的智能化水平不斷提高。

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傳感器網絡：傳感網是一種無線自組網絡，通過特定的無線由協議，分散的無線傳感器組成。傳感網中的每個無線傳感器都可以通過其他一個或多個傳感器的路徑將數據傳送到特定的無線基i站。在一條傳輸路徑發生故障時，感測網絡通過重新組合產生另一條路徑。傳感器網絡是一種具有大面積監控能力的網絡，它由多個傳感器節點組成。

傳感器簡介：無線傳感網可利用多個傳感器對較大區域內多監控點進行實時采集，然后通過無線基i站將數據傳送到物聯網網關，再通過傳輸網絡將數據傳送到數據服務中心。

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IoT終端由外圍感知系統、中央處理模塊和外部通信組成，通過感應裝置，實現地磁傳感器、 RFID讀卡器、紅外線傳感器、環境傳感器等數據的采集，并將這些傳感器的數據通過通信網絡傳輸到中央處理模塊，供數據處理和存儲。因此物聯網系統中終端是不可缺少的，那么物聯網終端有什么應用？

工裝檢測終端：

這類終端主要安裝在工廠的大型設備上或工礦企業的大型移動機械上，用于采集位移傳感器、位置傳感器(GPS)、振動傳感器、液位傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器等數據，通過終端的有線網絡或無線網絡接口發送到中心處理平臺進行數據匯總和處理，實現對工廠設備運行狀態的及時跟蹤和大型機械的狀態確認。防 EMI和防故障是這類終端所考慮的重點。