來源：中國經濟網
人類的大腦是一個奇妙的器官，它每天不知疲倦地工作，直到我們去世的那一天。雖然人類研究自己的大腦已經幾個世紀，但其實人來對它的工作原理依然知之甚少。事實上，創造大腦的路線圖和映射工業物聯網的路線圖十分相似，許多年以前這一概念已經吸引了這個行業。
為了更好地瞭解物聯網的原理，我們需要瞭解它的組成部分：瞭解硬體和軟體、通訊協訂，以及人際交互一次來提高生產效率和對工業環境的控制度。
機器對機器
每一次你形成新的記憶，都會在大腦中創造新的連接，使得系統變得更加複雜。相似地，物聯網也是依賴於很多應用，即為應用組成的節點，來完成一項任務。機器的數量是十分重要的，因為它強調工業物聯網系統的複雜性。
例如，在一個夾心餅乾生產線，其中心環節應該與該生產過程之前的元素進行溝通，以及該生產過程後來的生產環節進行協作。混合、切割和烘烤機是整個生產過程的開端，這些階段應該能夠和後邊的生產過程「說話溝通」，例如奶油進給系統和包裝機系統。
這一交流系統的水準確保了生產線的靈活性，滿足生產多種餅乾品種的可能性。無論我們談論的是餅乾、汽車製造甚至智慧電網，工業物聯網都擁有通信需求，它要求超越標準的客戶機或者伺服器需要與傳統思維相連接。
除了執行核心任務，生產系統還連接到一個企業級，可以自動發出警報，收集和分析數據，甚至根據這一分析作出預測或提供建議。
通用語言
工業物聯網只有在系統和行業，使用相容的語言才能夠工作。為了説明實現這一目的，像思科、通用電氣、IBM和英特爾這樣的科技行業巨頭，成立了2014工業互聯網聯盟。該聯盟旨在加快互聯設備和智慧分析的開發和使用。
由於工業物聯網現已貫穿工業的各個部門，從製造業到能源部門，因此成功實施統一的標準、一致的介面和統一的語言概念，是至關重要的。與此同時，該聯盟以往通過，創建促進協作和創新的有利生態系統，來減少進入工業物聯網准入的障礙。下一步是促進互通性和開放標準，允許機器或系統從不同的原始設備製造商和其他控制系統通信。
新的和舊的
也許最大的挑戰是在更大程度上，實現工業物聯網遺留系統和智慧工廠的整合。學習新事物改變大腦的結構，同樣，在製造業，實施新的自動化設備通常會導致整個系統的變化。解決的辦法是使用基於標準協議閘道在棕地環境中集成遺留系統。這使得組織可以自由資料從專有的限制，並使用它的即時和歷史資料的收集和分析。
就像人類的大腦一樣，工業物聯網是不斷變化的，在我們完全理解它的要求，確保它的實施和發揮它的潛力之前，還有很多問題需要回答。
譯自：2016年1月【英國】製造者雜誌
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