［摘 要］工業(yè)自動化控制作為現代制造業(yè)的核心驅動力，旨在通過先進的設備、系統和方法實現生產過程的智能化、精確化與高效化。隨著信息技術的飛速發(fā)展，物聯網技術以其獨特的信息感知、數據傳輸與智能處理能力，逐漸滲透并深度賦能于工業(yè)自動化領域，為實現更高層次的智能制造提供了堅實的技術支撐。文章從工業(yè)自動化控制中物聯網技術的應用意義入手，對具體的應用思路進行了探討，旨在為提升工業(yè)自動化水平提供依據。

［關鍵詞］工業(yè)；自動化控制；物聯網技術；應用；思路

［中圖分類號］TP273 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）05–0103–03

1 工業(yè)自動化控制中應用物聯網技術的意義

1.1 實現設備智能化與互聯互通

物聯網技術在工業(yè)自動化控制中，通過嵌入式傳感器、RFID 標簽、無線通信模塊等硬件，將傳統設備轉變?yōu)橹悄茉O備，實現設備間的互聯互通。在眾多設備功能的支持下，能夠實時監(jiān)測自身狀態(tài)、工作參數及環(huán)境條件，將數據傳輸至中央管理系統或云端平臺，形成設備的全面信息化。這種連接打破了信息孤島，使得企業(yè)能夠對整個生產流程進行實時監(jiān)控與遠程管理，顯著提升設備利用率與維護效率，優(yōu)化資源配置，降低運營成本。

1.2 提升生產過程透明度與可控性

物聯網技術的應用能夠對生產過程實現深度感知與精確控制。通過實時采集并分析設備數據、物料信息、工藝參數等，管理者能夠全面了解生產進度、質量狀況及能源消耗等關鍵指標，實現生產過程的透明化。通過分析一系列數據，系統可自動預警潛在故障、工藝偏差或資源浪費，觸發(fā)預防性維護或工藝調整，確保生產連續(xù)穩(wěn)定，提高產品質量與一致性。此外，通過實時反饋與閉環(huán)控制，物聯網技術支持動態(tài)調整生產參數，實現精細化、敏捷化生產，增強企業(yè)對市場需求變化的快速響應能力[1]。

1.3 促進安全生產與環(huán)保合規(guī)

物聯網技術強化了工業(yè)生產中的安全監(jiān)控與環(huán)境保護。具體來講，通過布署在生產線、工作區(qū)域及環(huán)境監(jiān)測點的傳感器網絡，可以實時監(jiān)測溫度、濕度、氣體濃度、噪聲、振動等安全指標，以及污染物排放、能源消耗等環(huán)保數據。當檢測到異常情況，包括超限值、火災隱患、人員違規(guī)操作等，系統立即觸發(fā)警報，并自動執(zhí)行應急措施或通知相關人員干預，有效防止事故的發(fā)生，保障員工生命安全與健康。同時，通過精準監(jiān)測與智能調度，企業(yè)能夠優(yōu)化能源利用，減少廢棄物排放，達到環(huán)保法規(guī)要求，實現綠色可持續(xù)生產。

1.4 賦能數據驅動決策與服務創(chuàng)新

設備在運行過程中，會逐漸生成海量的工業(yè)數據，這些數據經過云計算、大數據分析及人工智能算法處理，可轉化為有價值的信息。以此為依據，企業(yè)可以進行設備性能預測、故障根源分析、能耗優(yōu)化、庫存優(yōu)化、市場需求預測等高級分析，進而進行決策制訂。同時，物聯網支持遠程診斷、預測性維護、按需服務等新型商業(yè)模式創(chuàng)新，例如，通過遠程監(jiān)控提供預防性維護服務，降低客戶停機時間與維修成本；基于設備使用數據提供定制化升級建議或耗材更換服務，提升客戶滿意度與忠誠度。以上措施不僅提升了企業(yè)的核心競爭力，也促進了產業(yè)鏈協同與價值共創(chuàng)。

2 工業(yè)自動化控制中物聯網技術的應用思路

2.1 全面設備互聯與狀態(tài)監(jiān)測

2.1.1 嵌入式傳感器與RFID標簽：構建智能感知網絡

（1）關鍵設備監(jiān)測。在大型生產設備，如數控機床、機器人手臂、注塑機等關鍵部位，布署溫度、壓力、振動、電流等傳感器。這些傳感器可實時捕捉設備運行時的各項物理參數。比如，振動傳感器可監(jiān)測主軸的微小振動變化，及時發(fā)現因軸承磨損、不平衡負載等因素導致的潛在故障；溫度傳感器則能確保電機、液壓系統等關鍵組件工作在安全溫度范圍內，防止過熱引發(fā)設備損壞或火災風險。

（2）生產線節(jié)點監(jiān)控。在流水線上的各個工序節(jié)點，包括裝配站、檢測臺、包裝機等，配置相應的傳感器以捕獲生產進度、良品率、工位占用率等信息。例如，安裝在傳送帶上的光電傳感器可以精確統計通過的工件數量，實時反饋生產節(jié)拍是否符合預定標準；而質量檢測站上的力矩傳感器或視覺檢測系統則能實時驗證產品組裝精度或表面缺陷，確保產品質量符合規(guī)格要求。

（3）物料搬運系統追蹤。在倉庫、貨架、AGV（自動引導車）等物流環(huán)節(jié)，布署RFID 標簽和讀寫器，實現物料的精準定位、實時追蹤與庫存管理。RFID標簽附著于原材料、半成品或成品上，當標簽經過讀寫器時，系統自動記錄物品的入庫、出庫、移動軌跡等信息，顯著提升庫存準確性，減少查找時間，優(yōu)化補貨策略。此外，RFID 還能用于防偽溯源，確保供應鏈透明度。

2.1.2 工業(yè)物聯網平臺：數據整合與智能決策支持

若要實現設備數據集中管理，就需構建統一的工業(yè)物聯網平臺（IoT Platform），將分散在各處的傳感器數據、RFID 讀取信息及其他系統數據（包括ERP、MES 等）匯聚一處，形成全面、實時的設備狀態(tài)數據庫。平臺采用標準化協議，確保不同廠商、型號的設備數據能夠無縫對接，消除信息孤島。通過平臺，工程師可以輕松查詢任意設備的歷史數據、實時數據，為設備健康管理、生產調度提供數據支持。

工業(yè)物聯網平臺本身具備強大的實時監(jiān)控功能，通過儀表盤、看板等形式直觀展示設備狀態(tài)、生產進度、環(huán)境參數等關鍵指標。工程師無論身處控制室還是遠程辦公，均可通過網頁、手機App 等方式實時查看工廠運行狀態(tài)，及時發(fā)現異常并采取行動[2]。

2.2 預測性維護與資產管理

2.2.1 數據分析與機器學習：預見設備故障，優(yōu)化維護策略

物聯網系統收集的海量設備數據，經過大數據分析，可揭示設備在不同工況下的運行模式。例如，通過分析風機電機的電流、轉速、溫度等多維度數據，可以識別出正常運轉、過載、空載等不同工作狀態(tài)，以及不同季節(jié)、負荷條件下的典型運行模式。通過對這些模式的識別，有利于工程師理解設備性能邊界，為設備優(yōu)化、故障診斷提供依據。特別是在機器學習算法的支持下，包括支持向量機、神經網絡、隨機森林等，對歷史故障數據、設備狀態(tài)數據進行訓練，構建預測模型。而模型能夠根據實時監(jiān)測數據，預測設備未來發(fā)生故障的概率，甚至估計故障發(fā)生的具體時間窗口。例如，通過對壓縮機振動、潤滑油品質、工作溫度等數據的深度學習，模型可提前幾周預測出壓縮機軸承即將失效，給出詳細的故障風險評分和建議維護時間。基于設備歷史數據、運行工況、維修記錄等信息，利用退化模型（如PHM）或基于數據驅動的方法，估算關鍵部件的剩余使用壽命。例如，對風電齒輪箱的潤滑油金屬顆粒含量、振動頻率譜等特征進行分析，可以預測齒輪箱何時需要大修或更換，以便合理安排維護計劃，避免過度維護或過早報廢。

2.2.2 智能資產管理：全生命周期視角下的資源優(yōu)化

通過RFID 標簽、二維碼、傳感器等手段，實現對設備、備件、工具等資產的唯一標識與實時追蹤。從采購、安裝、使用、維護到退役的全生命周期過程中，所有與資產相關的事件（包括驗收、點檢、維修、調撥、報廢等）均被自動記錄，形成完整的資產履歷。在精細化的管理方式支持下，能夠確保資產信息的準確、完整，為資產管理決策提供堅實基礎。同時，基于物聯網數據，通過分析設備故障率、維修耗時、備件消耗規(guī)律等，精準預測備件需求，動態(tài)調整庫存水平，避免備件過?；蚨倘?。例如，通過對歷年空調壓縮機故障數據的統計分析，結合當前設備狀態(tài)預測，空調維修團隊可以精確預估下季度需要儲備的壓縮機數量，降低庫存成本，確保維修時備件供應充足[3]。

2.3 生產流程優(yōu)化與資源調度

2.3.1 實時生產調度：動態(tài)適應市場需求與生產條件變化

（1）基于物聯網采集的訂單信息、庫存數據、設備狀態(tài)、工單進度等實時數據，生產管理系統能夠快速響應市場需求變化，實時調整生產計劃。例如，當接到緊急追加訂單或預測到某一產品市場需求激增時，系統可以根據當前設備產能、在制品數量、物料供應情況等因素，動態(tài)插入新的生產任務或調整已有生產序列，確保生產計劃與市場需求高度匹配，實現快速響應。

（2）實時追蹤物料在倉庫、生產線、檢驗區(qū)、成品庫等環(huán)節(jié)的位置、數量、狀態(tài)等信息，為物料調度提供精準數據支持。當物料短缺、延誤或過剩等情況出現時，系統能立即識別并自動觸發(fā)補料請求、調整物流路徑、重新分配庫存等操作，確保物料在正確的時間、地點以合適的數量到達生產現場，減少等待時間，避免庫存積壓。

（3）結合物聯網數據與生產計劃變更，人力資源管理系統能夠實時調整工人的工作任務、班組編排、技能匹配等，確保人力資源與生產需求相協調。例如，當某一生產線因設備故障需要臨時增加維修人員，或者某一工序因訂單變化需要增加操作員時，系統能夠迅速識別需求并調配合適的人力資源，避免人力資源浪費，提高勞動生產率。

2.3.2 能源管理與節(jié)能減排：綠色制造與成本控制

物聯網技術通過安裝在設備、設施上的智能電表、熱能表、水表等，實時監(jiān)測能源消耗情況，收集詳細能耗數據。系統可以對這些數據進行多維度分析，包括按設備類型、生產線、班次、產品等分類統計能耗，識別能耗異常與能耗熱點，為節(jié)能措施提供數據支持。以此為基礎，圍繞能耗數據與生產計劃信息，能源管理系統能夠動態(tài)調整能源分配策略，確保能源高效利用。例如，在多條生產線共用同一能源供應的情況下，系統可根據各生產線的實際負荷、生產優(yōu)先級等因素，智能調節(jié)能源分配比例，避免能源浪費或供應不足。此外，物聯網技術能夠支持多種節(jié)能設備與策略的實施與監(jiān)控，例如，智能照明系統根據環(huán)境光照、人員活動自動調節(jié)亮度，變頻驅動器根據設備負載實時調整電機轉速，余熱回收系統將生產過程中產生的廢熱轉化為有用能源，進而助力企業(yè)達成環(huán)保目標，降低能源成本。

2.4 安全與合規(guī)

2.4.1 網絡安全防護：構筑工業(yè)自動化系統的堅固防線

針對物聯網設備的特殊性，采用工業(yè)級網絡安全解決方案對其進行安全加固，結合實際需求，通常包括：設備固件定期更新以修復已知漏洞；實施嚴格的訪問控制，僅允許授權用戶與設備交互；啟用設備身份認證，防止非法設備接入；采用加密技術保護設備間通信，防止數據在傳輸過程中被竊取或篡改。建立工業(yè)專網或采用虛擬私有網絡（VPN）技術，隔離工業(yè)控制系統（ICS）與企業(yè)IT 網絡，防止外部威脅滲透。在網絡邊界布署防火墻、入侵檢測系統（IDS）、入侵防御系統（IPS）等設備，對進出網絡的流量進行深度檢測與過濾，阻止惡意攻擊。對于遠程訪問與維護，采用雙重身份驗證（2FA）、安全遠程訪問協議（如SSL/TLS）等手段，確保遠程連接的安全性。

特別是對采集到的海量工業(yè)數據進行分類分級esufUCpftGsmr6XhlA6vaA==，按照敏感程度實施差異化的安全防護措施。數據在存儲階段應采用加密存儲、訪問控制列表（ACL）、數據完整性校驗等技術，防止數據泄露或被篡改。在數據處理階段，通過安全的數據分析平臺、安全沙箱等手段，確保數據分析過程的安全性。定期進行安全審計與漏洞掃描，及時發(fā)現并修復潛在安全風險。

2.4.2 合規(guī)性監(jiān)控：實時監(jiān)測，確保生產過程符合法規(guī)要求

物聯網傳感器實時監(jiān)測生產現場的溫度、濕度、粉塵、有害氣體等環(huán)境參數，確保工作環(huán)境符合職業(yè)健康與安全法規(guī)要求。例如，化工廠通過監(jiān)測有毒有害氣體濃度，及時啟動通風設備或警報系統，保護工人安全；電子制造企業(yè)通過監(jiān)測潔凈室的溫濕度、塵埃粒子濃度，確保產品質量符合行業(yè)標準。同時，可以實時采集并監(jiān)控生產工藝中的關鍵參數，包括溫度、壓力、流量、速度等，確保生產過程遵循既定的操作規(guī)程與工藝規(guī)范。例如，制藥企業(yè)通過監(jiān)測反應釜溫度與攪拌速度，確保藥品合成過程符合GMP（藥品生產質量管理規(guī)范）要求；鋼鐵企業(yè)通過監(jiān)測高爐爐溫與爐壓，防止爐況失常引發(fā)安全事故。

3 結束語

在工業(yè)自動化控制中，物聯網技術的應用意義主要體現在設備智能化與互聯互通、生產過程透明度與可控性提升、安全生產與環(huán)保合規(guī)保障及數據驅動決策與服務創(chuàng)新賦能等方面，有力推動了工業(yè)制造業(yè)向智能制造、綠色制造和服務型制造轉型升級。在應用實踐過程中，需要著重于構建全面感知、深度互聯、智能分析的生產環(huán)境，通過數據驅動優(yōu)化各個環(huán)節(jié)，提升整體運營效率，實現智能制造與數字化轉型。同時，企業(yè)還需持續(xù)關注技術更新、數據安全、員工培訓及法規(guī)適應性，確保物聯網應用的穩(wěn)健推進和長期效益。

參考文獻

[1] 林鋒，劉思雨. 物聯網技術在工業(yè)自動化控制中的應用[J].產業(yè)創(chuàng)新研究，2023（22）：90-92.

[2] 杜仲棟. 遠程控制和物聯網技術在工業(yè)自動化控制中的應用[J]. 中國設備工程，2023（12）：190-192.

[3] 袁酉亮. 物聯網技術在工業(yè)自動化中的應用[J]. 電子技術與軟件工程，2019（20）：123-124.