工业自动化控制中物联网技术的应用思路研究

［摘 要］工业自动化控制作为现代制造业的核心驱动力，旨在通过先进的设备、系统和方法实现生产过程的智能化、精确化与高效化。随着信息技术的飞速发展，物联网技术以其独特的信息感知、数据传输与智能处理能力，逐渐渗透并深度赋能于工业自动化领域，为实现更高层次的智能制造提供了坚实的技术支撑。文章从工业自动化控制中物联网技术的应用意义入手，对具体的应用思路进行了探讨，旨在为提升工业自动化水平提供依据。

［关键词］工业；自动化控制；物联网技术；应用；思路

［中图分类号］TP273 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）05–0103–03

1 工业自动化控制中应用物联网技术的意义

1.1 实现设备智能化与互联互通

物联网技术在工业自动化控制中，通过嵌入式传感器、RFID 标签、无线通信模块等硬件，将传统设备转变为智能设备，实现设备间的互联互通。在众多设备功能的支持下，能够实时监测自身状态、工作参数及环境条件，将数据传输至中央管理系统或云端平台，形成设备的全面信息化。这种连接打破了信息孤岛，使得企业能够对整个生产流程进行实时监控与远程管理，显著提升设备利用率与维护效率，优化资源配置，降低运营成本。

1.2 提升生产过程透明度与可控性

物联网技术的应用能够对生产过程实现深度感知与精确控制。通过实时采集并分析设备数据、物料信息、工艺参数等，管理者能够全面了解生产进度、质量状况及能源消耗等关键指标，实现生产过程的透明化。通过分析一系列数据，系统可自动预警潜在故障、工艺偏差或资源浪费，触发预防性维护或工艺调整，确保生产连续稳定，提高产品质量与一致性。此外，通过实时反馈与闭环控制，物联网技术支持动态调整生产参数，实现精细化、敏捷化生产，增强企业对市场需求变化的快速响应能力[1]。

1.3 促进安全生产与环保合规

物联网技术强化了工业生产中的安全监控与环境保护。具体来讲，通过布署在生产线、工作区域及环境监测点的传感器网络，可以实时监测温度、湿度、气体浓度、噪声、振动等安全指标，以及污染物排放、能源消耗等环保数据。当检测到异常情况，包括超限值、火灾隐患、人员违规操作等，系统立即触发警报，并自动执行应急措施或通知相关人员干预，有效防止事故的发生，保障员工生命安全与健康。同时，通过精准监测与智能调度，企业能够优化能源利用，减少废弃物排放，达到环保法规要求，实现绿色可持续生产。

1.4 赋能数据驱动决策与服务创新

设备在运行过程中，会逐渐生成海量的工业数据，这些数据经过云计算、大数据分析及人工智能算法处理，可转化为有价值的信息。以此为依据，企业可以进行设备性能预测、故障根源分析、能耗优化、库存优化、市场需求预测等高级分析，进而进行决策制订。同时，物联网支持远程诊断、预测性维护、按需服务等新型商业模式创新，例如，通过远程监控提供预防性维护服务，降低客户停机时间与维修成本；基于设备使用数据提供定制化升级建议或耗材更换服务，提升客户满意度与忠诚度。以上措施不仅提升了企业的核心竞争力，也促进了产业链协同与价值共创。

2 工业自动化控制中物联网技术的应用思路

2.1 全面设备互联与状态监测

2.1.1 嵌入式传感器与RFID标签：构建智能感知网络

（1）关键设备监测。在大型生产设备，如数控机床、机器人手臂、注塑机等关键部位，布署温度、压力、振动、电流等传感器。这些传感器可实时捕捉设备运行时的各项物理参数。比如，振动传感器可监测主轴的微小振动变化，及时发现因轴承磨损、不平衡负载等因素导致的潜在故障；温度传感器则能确保电机、液压系统等关键组件工作在安全温度范围内，防止过热引发设备损坏或火灾风险。

（2）生产线节点监控。在流水线上的各个工序节点，包括装配站、检测台、包装机等，配置相应的传感器以捕获生产进度、良品率、工位占用率等信息。例如，安装在传送带上的光电传感器可以精确统计通过的工件数量，实时反馈生产节拍是否符合预定标准；而质量检测站上的力矩传感器或视觉检测系统则能实时验证产品组装精度或表面缺陷，确保产品质量符合规格要求。

（3）物料搬运系统追踪。在仓库、货架、AGV（自动引导车）等物流环节，布署RFID 标签和读写器，实现物料的精准定位、实时追踪与库存管理。RFID标签附着于原材料、半成品或成品上，当标签经过读写器时，系统自动记录物品的入库、出库、移动轨迹等信息，显著提升库存准确性，减少查找时间，优化补货策略。此外，RFID 还能用于防伪溯源，确保供应链透明度。

2.1.2 工业物联网平台：数据整合与智能决策支持

若要实现设备数据集中管理，就需构建统一的工业物联网平台（IoT Platform），将分散在各处的传感器数据、RFID 读取信息及其他系统数据（包括ERP、MES 等）汇聚一处，形成全面、实时的设备状态数据库。平台采用标准化协议，确保不同厂商、型号的设备数据能够无缝对接，消除信息孤岛。通过平台，工程师可以轻松查询任意设备的历史数据、实时数据，为设备健康管理、生产调度提供数据支持。

工业物联网平台本身具备强大的实时监控功能，通过仪表盘、看板等形式直观展示设备状态、生产进度、环境参数等关键指标。工程师无论身处控制室还是远程办公，均可通过网页、手机App 等方式实时查看工厂运行状态，及时发现异常并采取行动[2]。

2.2 预测性维护与资产管理

2.2.1 数据分析与机器学习：预见设备故障，优化维护策略

物联网系统收集的海量设备数据，经过大数据分析，可揭示设备在不同工况下的运行模式。例如，通过分析风机电机的电流、转速、温度等多维度数据，可以识别出正常运转、过载、空载等不同工作状态，以及不同季节、负荷条件下的典型运行模式。通过对这些模式的识别，有利于工程师理解设备性能边界，为设备优化、故障诊断提供依据。特别是在机器学习算法的支持下，包括支持向量机、神经网络、随机森林等，对历史故障数据、设备状态数据进行训练，构建预测模型。而模型能够根据实时监测数据，预测设备未来发生故障的概率，甚至估计故障发生的具体时间窗口。例如，通过对压缩机振动、润滑油品质、工作温度等数据的深度学习，模型可提前几周预测出压缩机轴承即将失效，给出详细的故障风险评分和建议维护时间。基于设备历史数据、运行工况、维修记录等信息，利用退化模型（如PHM）或基于数据驱动的方法，估算关键部件的剩余使用寿命。例如，对风电齿轮箱的润滑油金属颗粒含量、振动频率谱等特征进行分析，可以预测齿轮箱何时需要大修或更换，以便合理安排维护计划，避免过度维护或过早报废。

2.2.2 智能资产管理：全生命周期视角下的资源优化

通过RFID 标签、二维码、传感器等手段，实现对设备、备件、工具等资产的唯一标识与实时追踪。从采购、安装、使用、维护到退役的全生命周期过程中，所有与资产相关的事件（包括验收、点检、维修、调拨、报废等）均被自动记录，形成完整的资产履历。在精细化的管理方式支持下，能够确保资产信息的准确、完整，为资产管理决策提供坚实基础。同时，基于物联网数据，通过分析设备故障率、维修耗时、备件消耗规律等，精准预测备件需求，动态调整库存水平，避免备件过剩或短缺。例如，通过对历年空调压缩机故障数据的统计分析，结合当前设备状态预测，空调维修团队可以精确预估下季度需要储备的压缩机数量，降低库存成本，确保维修时备件供应充足[3]。

2.3 生产流程优化与资源调度

2.3.1 实时生产调度：动态适应市场需求与生产条件变化

（1）基于物联网采集的订单信息、库存数据、设备状态、工单进度等实时数据，生产管理系统能够快速响应市场需求变化，实时调整生产计划。例如，当接到紧急追加订单或预测到某一产品市场需求激增时，系统可以根据当前设备产能、在制品数量、物料供应情况等因素，动态插入新的生产任务或调整已有生产序列，确保生产计划与市场需求高度匹配，实现快速响应。

（2）实时追踪物料在仓库、生产线、检验区、成品库等环节的位置、数量、状态等信息，为物料调度提供精准数据支持。当物料短缺、延误或过剩等情况出现时，系统能立即识别并自动触发补料请求、调整物流路径、重新分配库存等操作，确保物料在正确的时间、地点以合适的数量到达生产现场，减少等待时间，避免库存积压。

（3）结合物联网数据与生产计划变更，人力资源管理系统能够实时调整工人的工作任务、班组编排、技能匹配等，确保人力资源与生产需求相协调。例如，当某一生产线因设备故障需要临时增加维修人员，或者某一工序因订单变化需要增加操作员时，系统能够迅速识别需求并调配合适的人力资源，避免人力资源浪费，提高劳动生产率。

2.3.2 能源管理与节能减排：绿色制造与成本控制

物联网技术通过安装在设备、设施上的智能电表、热能表、水表等，实时监测能源消耗情况，收集详细能耗数据。系统可以对这些数据进行多维度分析，包括按设备类型、生产线、班次、产品等分类统计能耗，识别能耗异常与能耗热点，为节能措施提供数据支持。以此为基础，围绕能耗数据与生产计划信息，能源管理系统能够动态调整能源分配策略，确保能源高效利用。例如，在多条生产线共用同一能源供应的情况下，系统可根据各生产线的实际负荷、生产优先级等因素，智能调节能源分配比例，避免能源浪费或供应不足。此外，物联网技术能够支持多种节能设备与策略的实施与监控，例如，智能照明系统根据环境光照、人员活动自动调节亮度，变频驱动器根据设备负载实时调整电机转速，余热回收系统将生产过程中产生的废热转化为有用能源，进而助力企业达成环保目标，降低能源成本。

2.4 安全与合规

2.4.1 网络安全防护：构筑工业自动化系统的坚固防线

针对物联网设备的特殊性，采用工业级网络安全解决方案对其进行安全加固，结合实际需求，通常包括：设备固件定期更新以修复已知漏洞；实施严格的访问控制，仅允许授权用户与设备交互；启用设备身份认证，防止非法设备接入；采用加密技术保护设备间通信，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。建立工业专网或采用虚拟私有网络（VPN）技术，隔离工业控制系统（ICS）与企业IT 网络，防止外部威胁渗透。在网络边界布署防火墙、入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等设备，对进出网络的流量进行深度检测与过滤，阻止恶意攻击。对于远程访问与维护，采用双重身份验证（2FA）、安全远程访问协议（如SSL/TLS）等手段，确保远程连接的安全性。

特别是对采集到的海量工业数据进行分类分级esufUCpftGsmr6XhlA6vaA==，按照敏感程度实施差异化的安全防护措施。数据在存储阶段应采用加密存储、访问控制列表（ACL）、数据完整性校验等技术，防止数据泄露或被篡改。在数据处理阶段，通过安全的数据分析平台、安全沙箱等手段，确保数据分析过程的安全性。定期进行安全审计与漏洞扫描，及时发现并修复潜在安全风险。

2.4.2 合规性监控：实时监测，确保生产过程符合法规要求

物联网传感器实时监测生产现场的温度、湿度、粉尘、有害气体等环境参数，确保工作环境符合职业健康与安全法规要求。例如，化工厂通过监测有毒有害气体浓度，及时启动通风设备或警报系统，保护工人安全；电子制造企业通过监测洁净室的温湿度、尘埃粒子浓度，确保产品质量符合行业标准。同时，可以实时采集并监控生产工艺中的关键参数，包括温度、压力、流量、速度等，确保生产过程遵循既定的操作规程与工艺规范。例如，制药企业通过监测反应釜温度与搅拌速度，确保药品合成过程符合GMP（药品生产质量管理规范）要求；钢铁企业通过监测高炉炉温与炉压，防止炉况失常引发安全事故。

3 结束语

在工业自动化控制中，物联网技术的应用意义主要体现在设备智能化与互联互通、生产过程透明度与可控性提升、安全生产与环保合规保障及数据驱动决策与服务创新赋能等方面，有力推动了工业制造业向智能制造、绿色制造和服务型制造转型升级。在应用实践过程中，需要着重于构建全面感知、深度互联、智能分析的生产环境，通过数据驱动优化各个环节，提升整体运营效率，实现智能制造与数字化转型。同时，企业还需持续关注技术更新、数据安全、员工培训及法规适应性，确保物联网应用的稳健推进和长期效益。

参考文献

[1] 林锋，刘思雨. 物联网技术在工业自动化控制中的应用[J].产业创新研究，2023（22）：90-92.

[2] 杜仲栋. 远程控制和物联网技术在工业自动化控制中的应用[J]. 中国设备工程，2023（12）：190-192.

[3] 袁酉亮. 物联网技术在工业自动化中的应用[J]. 电子技术与软件工程，2019（20）：123-124.