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利用工业物联网和先进技术实现数字化转型
然而，一次又一次，很明显，要从 IIoT 工作中获得真正的商业收益，高层管理人员必须创造条件，改变整个业务流程，为大规模、可持续的价值创造铺平道路。例如，将生产设备连接到互联网将允许公司通过分析支持的资产生产率优化减少停机时间，但如果不修改和优化周围的业务流程，价值将仅限于该特定领域。为了最大限度地发挥 IIoT 的价值，人员和流程也必须转变，通过实时接收洞察以更快地做出反应或通过获取更好的信息来推动更有针对性的行动，从而获取这些数据驱动洞察的好处。这需要领导层的承诺，以确保 IIoT 不仅仅是一项 IT 计划，而是一项全组织的努力。
对抗性-HD：安全工业互联网的高维计算对抗攻击设计
工业互联网（IIOT）是传感器，网络设备和设备的协作，可从工业运营中收集数据。IIOT系统由于相互连接和计算能力有限而具有许多安全漏洞。Ma-Chine学习的入侵检测系统（IDS）是一种可能的安全方法，它可以不断监视网络数据并以自动化方式检测网络攻击。超维（HD）计算是一种受脑启发的ML方法，在极其稳健，快速和能效的同时非常准确。基于这些特征，HD可以是IIOT系统的基于ML的IDS解决方案。但是，其预测性能受到输入数据中的小扰动的影响。为了充分评估HD的脆弱性，我们提出了一种有效的面向HD的广泛攻击设计。我们首先选择最多样化的攻击集以最大程度地减少开销，并消除对抗性的冗余。然后，我们执行实时攻击选择，发现最有效的攻击。我们对现实的IIOT入侵数据集的实验显示了我们攻击设计的有效性。与最有效的单次攻击相比，我们的设计策略可以提高攻击成功率高达36％，而𝐹1得分最多可以提高61％。
利用工业物联网和先进技术实现数字化转型
然而，事实一次又一次证明，要想从 IIoT 工作中获得真正的商业收益，高层管理人员必须创造条件，改变整个业务流程，为大规模、可持续的价值创造铺平道路。例如，将生产设备连接到互联网将使公司能够通过分析支持的资产生产率优化减少停机时间，但如果不修改和优化周围的业务流程，其价值将仅限于该特定领域。为了最大限度地发挥 IIoT 的价值，人员和流程也必须转变，通过实时接收洞察以更快地做出反应，或通过获取更好的信息来推动更有针对性的行动，从而从这些数据驱动的洞察中获益。这需要领导层的承诺，以确保 IIoT 不仅仅是一项 IT 计划，而是一项全组织的努力。
工业物联网与数字孪生解析——中兴通讯
主要包括短距离无线通信网络、低功耗广域网、工业以太网等。众所周知，蜂窝5G、长期演进类别1/2（LTE CAT M1/M2）、长距离无线广域网（LoRaWAN）、窄带物联网（NB-IoT）是物联网（IoT）的代表技术，而工业物联网则高度依赖无线连接的可用性[5 – 6]。考虑到经典现场总线的特性与互联网特性不兼容，性能不足以传输互联网数据包，因此不能直接纳入工业物联网系统。尤其是这些经典网络不支持基于工业物联网的IPv6。但它们可以互联互通
行业数字化转型白皮书
2.1 云/边缘 ................................................................................................................................ 8 2.2 超连接 ................................................................................................................................ 9 2.3 数据安全 .............................................................................................................................. 10 2.4 人工智能与分析 ................................................................................................................ 11 2.5 数字孪生 ............................................................................................................................. 13 2.6 分布式账本 ...................................................................................................................... 14 2.7 人机界面 ...................................................................................................................... 15 2.8 增材制造 ............................................................................................................................. 16 2.9 数据共享 ............................................................................................................................. 17 2.10 工业物联网 ............................................................................................................................. 18 2.11 自主机器人系统 .............................................................................................
物联网体系结构和协议
单元II IOT-AN建筑概述和艺术课的建筑状态：10 IoT-An Anchlectural概述：建筑架构，主要设计原理和所需功能，IoT体系结构大纲，标准注意事项。物联网体系结构 - 艺术：简介，艺术状态，参考模型和体系结构，物联网参考模型 - 物联网参考架构简介，功能视图，信息视图，部署和操作视图，其他相关的架构视图。单元III工业与安全与安全班级工业互联网：8介绍，工业4.0，工业互联网（IIOT），IIOT架构，基本技术，应用和挑战。安全与安全：简介，系统安全，网络安全，通用应用程序安全，应用程序流程安全和安全性，
气动阀门：数字化转型的新技术
围绕工业物联网 (IIoT) 建立的原则指导了自动化行业快速采用和主流化许多生产系统。这些系统与数字化转型的概念相一致 - 包括利用更智能的信息和通信技术的智能、网络化生产系统和组件。随着这一进化过程势头强劲，有些人可能认为气动等成熟的制造技术可能被视为“过时”甚至“过时”。然而，气动技术（包括驱动控制阀的技术）不断发展，并融合了传感器、工业网络接口、无线技术和复杂的数字控制功能，使其非常适合用于新兴的 IIoT 驱动的生产系统。
基于工业互联网和区块链技术的绿色供应链经济评估系统，ESG概念
摘要：考虑环境，社会和治理（ESG）因素的绿色供应链经济通过最小的危险因素提高了功能增长的机会。复杂技术（例如工业互联网（IIOT）和区块链）的含义改善了ESG性能的优化和评估。基于IIOT基础链的供应链经济评估（IB-SCEE）模型被引入以识别和减少功能增长危险因素。拟议的模型使用绿色区块链技术来确定不同交易的经济需求和供应分配。使用依靠ESG便利性的IIOT预测系统验证了循环经济过程中的AWS和需求。根据经济和分配结果确定最小风险和最大风险。本研究强调了对基于区块链的供应链经济学的持续ESG概念化研究的重要性。认识到区块链潜力的公司可以通过提高透明度，可追溯性和问责制来改善公司治理，环境影响和社会利益。可以通过这一领域的进一步研究和发展来塑造全球供应链的更具可持续性和负责任的未来，这将为科学世界做出重大贡献。此信息单独保存在绿色区块链中，以进行单个风险因素分析。提出的模型提高了建议和评估率，并通过受控评估时间降低了风险因素。
物联网和人工智能应用于工业 4.0 中的预测性维护：系统文献综述
摘要 工业 4.0 的技术进步，特别是在工业物联网 (IIoT) 和人工智能 (AI) 领域，使生产管理得到了一系列改进。大数据、雾计算和云计算以及神经网络的发展使预测性维护 (PdM) 成为一个受关注的领域，因为它能够有效地转变和适应机器状况。本文对 AI 和 IIoT 在 PdM 方面的最先进技术进行了系统的文献综述，为该领域未来的工作奠定了基础。从过去两年的出版物数量可以看出，这个主题的相关性仍然很高，但仍有几个相关的研究挑战需要解决，特别是要实现一个适应性强且同质的 PdM 模型。关键词 人工智能 (AI)、工业物联网 (IIoT)、工业 4.0、物联网 (IoT)、预测性维护 (PdM) 1. 简介 工业 4.0 及其支柱技术，即物联网 (IoT)、大数据和人工智能 (AI) – 尤其是神经网络 – 正在改变原有的工业自动化方法 (Dalzochio 等人，2020 年)。通过分析分布在织物生产工厂的无数传感器收集的数据，可以实现制造业的这种变化。预测性维护 (PdM) 是此场景提供的可能性之一。PdM 的主要思想是在故障发生之前预测故障，从而避免机器非计划停机和生产暂停，同时最大限度地延长设备寿命 (Rieger 等人，2019 年)。为了做出这些预测，必须存储和分析实时数据，同时考虑收集到的信号的不同方面和影响。在此背景下，人工智能，尤其是具有深度学习技术和处理算法的神经网络，能够将大数据转化为可用于决策的实际信息。然而，这些新技术的实施也带来了好处和挑战。现在，各行各业需要应对更加动态的环境，其中许多行业还没有准备好应对这种情况，尤其是在处理大数据方面。为了使大数据对生产力产生积极影响，选择和应用正确的人工智能策略至关重要。为了在这方面做出贡献，本文对工业物联网 (IIoT) 和应用于 PdM 的人工智能进行了系统的文献综述。最近的工作涵盖了人工智能在 IIoT 数据上的最新技术，特别是那些使用神经网络对维护进行预测分析的技术，这些工作被列为优先事项。人工智能积极影响的进展