工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )已经从各种技术及其相互联系中逐步发展。在制造业中，首先尝试创建“事物”之间的网络的努力可以追溯到20世纪70年代，并被总结为“计算机集成制造”(CIM，“Computer-Integrated Manufacturing”)。虽然迄今为止CIM的想法大约已经有40岁了，但是直到今天它仍然面临着许多挑战。其目标是要整合管理和工程流程，实现灵活，高度自主的自动化生产。然而，在20世纪90年代，随着精益生产(Lean Production)的兴起，越来越多的IT解决方案被认为是无效的，许多CIM项目最终都失败了。在追溯中，我们发现导致CIM失败的原因有许多，例如

　　此外，CIM运动在二十世纪九十年代中期和新千年的头几年在互联网取得重大突破时达到了顶峰。现在，很难想象一个没有互联网的世界。然而，在20世纪80年代，很难传达无处不在的连通性的想法，当在世界其他地方绝大多数都没有实现数字连接的时候，在工厂内实现大规模的信息交换几乎是不可能的。

　　当CIM专注于工厂的生产解决方案时，产品数据管理(PDM， Product Data Man-agement)已被建立为在工程部门设计连接产品数据和人员网络的新方法。与CIM相比，PDM的技术推动力方面较小，PDM起源于使用简单的基于文件系统的处理方式来管理大量产品数据的限制。产品配置，工作流程，修改或者授权等功能对于大型企业的工程部门来说是不可或缺的，对中型企业来说越来越重要。通过产品生命周期管理(PLM，Product Lifecycle Management)，进一步考虑网络化的思想，考虑到一致的数据管理作为产品整个生命周期的目标。在这种情况下，PDM通常被认为是PLM的骨干，在生命周期(如生产和服务)中为不同的应用提供接口。因此，可以认为PDM和PLM也是工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )的先决条件：工业“事物”要求产品数据作为有意义的沟通的基础，例如。用于将测量数据与产品相关的最初规定的规格要求进行比较来检查产品是否符合规格。

　　从工厂规划和运营的角度出发，数字工厂(Digital Factory)旨在整合数据，模型，流程和软件工具。因此，数字工厂(Digital Factory)是一个真正的工厂综合模型，可以在其生命周期中用于通信，仿真和优化。数字工厂领域的软件产品通常配有不同的模块，可实现物料流动仿真，机器人编程和虚拟调试等功能。在工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )的背景下，数字工厂可以被认为是PLM的补充。 PLM旨在整合产品生命周期中的数据，而数字工厂包括生产资源和流程的数据。对于工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )来说，这两种产品都是必需的，如下图所示：

　　虽然PLM和数字工厂为工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )的数据支柱做出了贡献，但是设计IIoT硬件的许多想法可以追溯到机电一体化和网络物理系统(CPS，Cyber-Physical Systems )的思想。机电一体化通常被定义为整合力学，电子和信息技术的学科。正如“机电一体化(mechatronics)”这个术语的第一个音节所示，这个学科可以被认为是力学的延伸，许多利益相关者都有机械工程的背景。相比之下，Cyber-Physical Systems的名称由计算机科学和软件工程的研究人员建立。 NASA将CPS定义为“由于高度可用的嵌入式软件组件组成同时呈现出复杂的行为模式”的新兴类物理系统。 CyPhers在路线图项目中使用了类似的定义：“CPS由计算，通信和控制组件组成，与不同性质的物理过程紧密结合，例如机械，电气和化学等”。后一种定义也可能与机电系统相关联，事实上，术语“机电一体化”和CPS通常是互换使用的，特别是在自动化和交通运输领域。然而，它们的基本的“工程哲学”通常是不同的。虽然“机电一体化”意味着有一个以软件分级为重点的物理系统，但CPS则表示附加值的最大部分是基于软件的，而对软件工程而言硬件部分具有特殊的挑战，因为硬件需要与物理环境进行时空互动。此外，CPS的特征在于不一定是机电一体的子系统之间的通信。例如，在某些情况下，CPS可以被表征为联网系统，并且通常网络内涵被隐含地包括在术语CPS中。通过定义，如：CPS包括“嵌入式计算机和网络[监视和控制物理过程[...]”。考虑网络思想进一步，CPS可以被认为是“支持物联网(IoT)”的系统，其中IoT意味着子系统连接到因特网，因此是具有大量节点的开放系统的一部分。由于其网络特性，CPS需要比机电系统更大的理论基础。前者通常可以通过多物理建模和控制理论来描述，而后者的理论则包括机电一体化，网络技术，协作方法，网络安全，数据分析，人造智能和人机交互等。图下图所示：

　　随着物联网(IoT)持续地在消费者和IT专家的意识中不断增长，人们的思想越来越多地转向如何确保实现其所承诺的具有潜力。

　　物联网(IoT)的好处是显而易见。例如在“智能家居”的应用中，如果电冰箱发现某些事物过少的话就可以自己购买，这可以相当于某种类型的“自给自足”;另外，随着卫生和健身领域能够与智能手机连接的可穿戴技术的日益普及，物联网(IoT)正在以快速的速度改变我们的生活和工作方式。

　　然而，特别是在商业环境中，如果想要真正地改变了我们的现代工作场所的话，物联网(IoT)技术也面临着许多挑战。例如，搭建一个具有物联网(IoT)功能的工厂，那里将会有大量能够相互交流的工业机器，并且能够自动诊断操作问题，在这当中有很多事物是需要连接的，因此IT部门要仔细考虑，以确保一切顺利。

　　随着制造行业移动到智能制造业，也就是实现被称为工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )这现在是行业的热门话题。最终，工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )的主要目标是创造一种机器之间可以彼此通信而不需要人作为中间调解的生产环境。在这种情况下，工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )将从机器中收集数据并进行分析以提高生产效率，从而降低生产成本。物流将变得更加自动化和优化，从而实现更加智能和灵活的生产。

　　工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )的优点是很清楚的。如果一切正常，装配线将永远不会停止来处理停机问题，这要归功于工业物联网可以预见什么时候需要更新的机械零件，并能够有效地进行自我修复。

　　另外一个周边的好处是在工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )健康和安全领域取得重大进展，因为可穿戴技术在B2B领域的作用变得越来越突出。在环境变得不安全的情况下，可穿戴可以测量工作人员的温度和噪音暴露水平并提醒工作人员;因此可穿戴技术设备在工业环境中的技术优势将非常有价值。

　　然而，使工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )奏效并不像轻击开关那么容易。有许多技术障碍妨碍了其成功，尤其是它将为IT部门带来一系列问题，包括从切换到新系统的复杂性到需要保持实时检查的连接设备的数量。

　　减轻这些风险的最有效方法是通过实施适当的IT监控解决方案，从而提供整个公司的IT基础设施的综合图景。然而，在选择解决方案之前，需要清楚若干工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )所具有的特定要求，例如：

　　鉴于许多大型工厂将分布在多个不同的位置，因此在为支持工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )的工厂选择IT监控解决方案时，需要考虑对跨多个站点网络进行监控。

　　对于IT团队来说，IT监控可能是在向工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )转型升级过程中的一个特别有用的资源，特别是当需要跨越多个站点时。 企业组织往往希望通过有限的资源来提供高投资回报率( ROI)，但为IT人员提供了一个控制面板，通过这些控制面板，他们对网络的总体洞察将有助于确保实现成功的工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )基础架构。

　　物联网改变工业制造业的潜力显然是巨大的。 然而，其成功最终取决于提供高可靠和功能强大的网络，以确保其顺利运行。 工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )的优点是显而易见的，但是要实现工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )是需要考虑如何才能让它在实际环境中能够有效地工作，而不只是简单地提供它。

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