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工业物联网解决方案易睿德（武汉）物联网有限公司
目录C O N T E N T S 01 02 03 04 05 06
01发展趋势
物联网发展趋势
随着制造业的数字化转型持续加速，2025年将成为工业物联网（IIoT）技术发展的一个关键节点。在这一年里，工业物联网将引领制造业迈向新的高度，通过一系列创新趋势，重塑生产效率、优化运营，并为企业在日益激烈的市场竞争中赢得优势。制造业是工业物联网应用最广泛的领域，2021年全球制造业中工业物联网的应用率约为30%，预计到2025年将超过50%。
中国政府高度重视工业物联网的发展，出台
了《中国制造2025》和《工业互联网创新发
展行动计划（2021-2023年）》等政策文件
，推动工业物联网的应用和发展。2023年我
国智能物联网市场规模增长至11868亿元；
预计2030年智能物联网市场规模将达到
59590亿元。
物联网发展趋势
工业物联网发展趋势主要体现在以下四点
技术融合与创新标准化与市场拓展应用拓展与可持续发展数据安全与隐私保护
5G与边缘计算的助力
5G的高速度、低时延、大连接特性为工业物联网拓展应
用空间。凭借其超低延迟和高带宽，5G使物联网设备能
够更快、更可靠地传输数据，即使在密集的城市环境中
也是如此。
边缘计算通过在更靠近源头的地方处理数据来最大限度
地减少延迟，从而减少了将信息发送到集中式云服务器
的需要。这种转变对于需要实时决策的应用尤其有价值，
如自动驾驶汽车、工业自动化和医疗监控。在工业物联
网中，边缘计算能够缩短数据收集、分析和响应的时间，
提高制造环境中的响应能力。
人工智能（AI）和机器学习（ML）与工业物联网
（IIoT）的融合日益紧密，能够将海量数据转化为可执
行的洞察。到2025年，这种融合将更加无缝，AI驱动
的分析能够预测机器故障、优化生产计划并增强供应
链透明度。例如，西门子和ABB等公司已开发出相关
物联网平台，通过机器学习算法进行数据分析，实现
设备故障的预测性维护，减少非计划停机时间，提高
设备的可靠性和使用寿命。
机器学习的新进展将提供更佳的数据解读能力，使制
造商能够获得关于维护需求、质量控制和生产力提升
的预测性洞察。通过将ML算法嵌入IIoT系统，制造商
将能够实现更接近于完全自动化的生产环境。
人工智能与物联网的深度融合
技术融合与创新
通讯协议升级优化
物联网通讯标准与协议走向更高效、更低功耗、更易集成的方
向，以满足工业级多元场景需求。随着工业企业数字化转型需
求增加，工业物联网市场规模将进一步扩大。
为解决不同厂商设备和系统之间的兼容性问题，物联网设备的
标准化和互操作性将加快推进。通过制定统一的标准和协议，
可以实现不同厂商、不同设备之间的无缝连接。市场规模持续增长
随着制造业数字化转型的加速，工业物联网市场规模将持续增
长。在中国，政府和企业也在积极推动IIoT的应用，加速制造
业的数字化转型。据预测，2025年中国工业互联网产业增加值
将达到5.31万亿元。
工业物联网的应用场景不断拓展，从设备监控到生产流程优化，
再到供应链管理，其价值逐渐凸显。在制造业中，物联网技术
被用于实现设备的远程监控和维护，大大减少了停机时间；在
农业中，物联网传感器被用来监测土壤湿度、温度等环境参数，
帮助农民精准灌溉；
标准化与市场拓展
推动可持续发展目标实现
IIoT技术将越来越多地用于监测和优化能源使用、减少浪费，并实时跟
踪环境影响。IIoT数据可以帮助制造商识别能源密集型区域，从而做出
更可持续的选择，并减少排放。
随着对可持续发展目标的重视，制造商将采用更加环保的制造方式，
如利用物联网技术优化生产流程，减少能源消耗和废弃物排放。
全球约50%的制造业企业计划在2025年前部署数字孪生技术，通过创建物理资产和流程的虚拟表示，实现对生产线的实时监控和优化。随着技术的成熟和成本的降低，数字孪生将变得更加普及，使中小型制造商也能实际应用。物联网与工业4.0结合推动智能自动化发展，机器学习模型可处理复杂任务，提升生产过程自动化水平。例如，博世在其智能工厂中部署了大量嵌入式传感器，通过物联网平台实时监控生产线的各个环节，实现了生产过程的全面优化。数字孪生与智能自动化广泛应用应用拓展与可持续发展
网络安全
随着工业物联网设备联网增多，网络安全和数据隐私
成为关键挑战。制造商对连接设备的依赖程度加深，
使得网络威胁的风险也随之增加。许多制造系统最初
并未设计用于抵御复杂的网络攻击，因此，重新评估
和加强安全措施变得至关重要。
随着数据隐私法规的日益严格，制造商还必须确保遵守如GDPR（通用数据保护条例）等数据治理标准，这些标准也可能同样适用于IIoT生成的数据。合规要求数据安全与隐私保护
02行业痛点
设备利用率低
设备运行状态无法实时监控，
导致设备闲置或利用率不足。生产瓶颈多缺乏数据支持，难以识别和解决生产流程中的瓶颈问题。依赖人工操作
生产流程依赖人工操作，效
率低且容易出错。
生产效率低下
管理水平不足部门之间协作效率低，信息传递不及时。
维护成本高
设备维护依赖定期检修，无法实现预测性维护，导致维护成本高。库存管理低效
库存管理依赖人工记录，容易出现库存积压或短缺。
运营成本高
能耗浪费严重
缺乏能耗监控和优化措施，导致能源浪费严重。
维护响应慢
设备故障后依赖人工排查和维修，响应
速度慢，停机时间长。设备寿命短缺乏设备健康评估和优化运行，设备寿命缩短。设备故障率高
缺乏设备状态监控和预测性维护，设备
故障率高，影响生产连续性。
设备管理落后
数据采集不足
缺乏对设备运行数据、生产数据和能耗数
据的全面采集。
数据分散且未整合，难以进行深度分析和
挖掘。
生产和管理决策依赖人工经验，缺乏数据支持，决策效率低。数据利用率低
数据分析能力弱 决策依赖经验
质量检测依赖人工操作，效率低且容易出错。检测依赖人工缺乏生产过程的数字化记录，难以实现产品
质量追溯。质量追溯难
生产参数无法实时监控和调整，导致次品率
高。次品率高
质量控制困难
温度、湿度等环境因素未控制好，影响产品质量。环境与外部因素
供应链各环节信息不透明，难以实现协
同管理。
供应链响应速度慢，难以应对市场需求
变化。信息不透明 响应速度慢
缺乏精准的需求预测，导致库存成本高。库存成本高供应链管理低效
安全监控不足
缺乏对生产环境和设备运行的
安全监控，安全隐患多。
安全事故发生后，应急响应速
度慢，损失大。应急响应慢
缺乏对安全生产法规的数字化管理，合规风险高。合规风险高安全隐患多
产品创新不足
缺乏数据支持和智能化工具，产品
创新能力不足。客户满意度低产品质量和交付时间难以保证，客户满意度低。交付周期长
生产计划和管理效率低，产品交付周期长。
市场竞争力弱
能耗高
缺乏能耗监控和优化措施，
能耗高，环保压力大。
缺乏碳排放监测和管理，难
以满足环保法规要求。
生产过程中资源浪费严重，不符合可持续发展要求。碳排放高 资源浪费严重环保压力大
缺乏具备数字化技能的人才，难以推动
数字化转型。数字化人才缺乏
01
对新兴技术（如物联网、大数据、人工
智能）应用滞后，技术竞争力弱。技术应用滞后
02缺乏系统的员工培训体系，难以提升员工技能。培训体系不完善03人才与技术瓶颈
03解决方案
解决方案
方案目标
智能决策：提供实时监控、预测性维护和生产优化等智能化功能。高效运营：降低能耗、减少故障、提高生产效率，实现降本增效。数据驱动：通过大数据分析和人工智能算法，挖掘数据价值。设备互联：实现工业设备的全面互联和数据采集。DANGEROUS
通过物联网传感器实时监控设备
运行状态和生产流程，识别瓶颈
并优化生产计划。实时监控与优化
利用物联网技术实现生产设备的
自动化控制，减少人工干预，提
高生产效率。自动化控制
基于实时数据，动态调整生产任务和设备分配，提升资源利用率。智能调度生产效率低下
能耗监控与优化
通过物联网传感器实时采集能耗数据，识别高能耗环节并优化能源使
用，降低能耗成本。预测性维护
利用物联网数据分析设备运行状态，预测设备故障并提前维护，减少
停机时间和维修成本。库存优化
通过物联网技术实现库存的实时监控和管理，减少库存积压和浪费。
运营成本高
设备状态监控
通过物联网传感器实时监控设备运行状态，及时发现异常并
预警。远程管理
通过物联网平台实现设备的远程监控和管理，提高管理效率。预测性维护
基于设备历史数据和运行状态，预测设备故障概率，制定维
护计划，延长设备寿命。
设备管理落后
数据采集与整合
通过物联网传感器全面采集设备、生产和
环境数据，整合到统一平台。数据分析与挖掘
利用大数据和人工智能技术对数据进行分
析，挖掘潜在价值，支持决策。可视化展示通过可视化工具实时展示数据，帮助管理者直观了解生产状况。数据利用率低
利用物联网技术记录生产过程中的
关键数据，实现产品质量的全程追
溯。质量追溯
通过物联网技术实现质量检测的自动化，提高检测效率和准确性。自动化检测实时监控与调整
通过物联网传感器实时监控生产参数，及时调整生产条件，确保产品质量。质量控制困难
01
通过物联网技术实现供应链各环
节的实时监控和可视化，提高信
息透明度。全程可视化
02
基于实时数据，动态调整供应链
计划，提高响应速度。智能调度
03通过物联网技术实现库存的实时监控和管理，减少库存成本。库存优化供应链管理低效
通过物联网传感器实时监控生产环
境和设备运行状态，及时发现安全
隐患。
设置安全阈值，实时预警并触发应
急响应机制，减少安全事故损失。安全监控 预警与应急响应
利用物联网技术记录和监控安全生产数据，确保符合相关法规要求。合规管理安全隐患多
通过物联网技术收集用户反馈和市场数据，支持产品创新和优化。产品创新
利用物联网技术优化生产计划和供应链管理，缩短产品交付周期。快速交付
通过物联网技术提升产品质量和服务水平，提高客户满意度。客户满意度
市场竞争力弱
碳排放监测
能耗优化
通过物联网技术实时监控和优化能耗，降低能源消耗。利用物联网技术监测碳排放数据，支持碳减排和碳中和目标。通过物联网技术实现资源的智能化管理和回收，减少资源浪费。资源回收
环保压力大
利用物联网平台提供远程培训和技术支持，
提升员工技能。远程培训与支持
通过物联网技术实现生产和管理过程的自动化与智能化，减少对高技能人才的依赖。自动化与智能化
与物联网技术提供商、科研机构合作，推动技术创新和应用落地。技术合作与生态建设
人才与技术瓶颈
04产品介绍
物联网管理平台
智慧能源管理平台
物联网管理平台是一套智能化程度
高、安全性强、性能优异且自主可
控的数据汇集平台，主要聚焦于设
备和业务的数字化，使得用户通过
云+端一体化服务来管理和控制物联
网设备，实现设备之间的互联互通；
并完善了场景的数字化，实现物联
场景应用的闭环。同时以数据驱动
业务，为多场景的业务应用提供数
据支撑及决策依据。
智慧能源 智慧园区 智慧医院智慧学校智慧工厂 智慧农业 智慧景区......
感知层
设备接入：支持多种工业设备
（如PLC、机器人、传感器、数
控机床等）的接入。
数据采集：实时采集设备运行
数据（如温度、压力、振动、
电流、能耗等）。
协议兼容：兼容主流工业协议
（如Modbus、OPC UA、
MQTT、CAN等）。
平台层
数据存储：采用分布式数据库
（如Hadoop、InfluxDB）存
储海量数据。
数据分析：利用机器学习、深
度学习算法进行数据分析和建
模。
可视化工具：提供Web端和移
动端可视化工具（如Grafana、
Tableau）。
网络层
工业网关：部署工业网关，实
现设备数据的汇聚和传输。
通信技术：支持有线（以太网、
光纤）和无线（5G、4G、WiFi、
LoRa）通信方式。
边缘计算：在设备端进行数据
预处理，减少数据传输延迟和
云端负载。
应用层实时监控：实时监控设备状态和生产过程，支持多维度数据展示。预测性维护：基于设备历史数据和运行状态，预测设备故障概率。生产优化：通过数据分析优化生产流程，提高生产效率和产品质量。平台架构
支持多种工业设备的接入和数据采集，实现设备数据
的实时传输和存储。设备互联与数据采集
实时监控能耗数据，识别高能耗环节，提供节能建议，降低能耗成本。能耗管理
提供实时监控仪表盘，展示设备状态和生产数据，支
持多维度数据分析和可视化展示。实时监控与可视化
支持通过移动端或Web端远程监控和管理设备，实现多部门、多工厂的协同管理，提升整体运营效率。远程管理与协同基于设备历史数据和运行状态，预测设备故障概率，
提供维护建议和备件更换计划，减少非计划停机时间。预测性维护
设置阈值报警，PC端或手机小程序端推送等多种通知方式，实时提醒设备异常和生产问题。报警与通知通过数据分析优化生产流程，提高生产效率和产品质
量，实现生产计划的智能化调度和资源优化。生产优化
1
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4
7
6
5
核心功能
功能亮点
01 02 03 04 05
按钮级权限控制
支持自定义IoT指令集支持策略自定义
IoT数据适配器驱动模型
物模型体系1、设备快速接入；2、数据采集支持秒级；3、数据储存可达10年；4、单设备支持自定义策略；5、菜单/页面数据/按钮等灵活配置；
产品优势
自主可控：完全自主知识产权，构建于华为鲲鹏处理器和统
信UOS、麒麟KylinOS系统之上，从硬件到软件全国产化，
安全可控，坚若磐石。
能效优化与成本节约：基于数据分析结果，制定并实施节能
方案，有效降低能源消耗和运营成本。
可扩展性：系统采用模块化设计，可根据用户需求进行灵活
扩展和升级，满足企业不断发展的需求。
系统兼容性：系统支持多端（手机、PC、平板）兼容，可多
个操作系统间平稳运行。
告警与预警：基于设定的阈值系统会自动发出告警。这有助于企业及时采取措施，防止能耗进一步上升。同时，系统还能进行预警，提前发现潜在的能耗问题和安全隐患，为企业的安全生产提供保障。
AI智能预测：基于飞桨时序模型利用海量历史数据并结合深度学习算法，训练预测模型，通过预测模型预测未来的数据走向而进行能源投放，避免能源浪费。自动化控制与远程管理：实现能源设备的远程监控和自动调控，提高管理效率和响应速度。可视化：提供丰富的图形化界面和自定义报表功能，方便用户直观了解能源使用情况，制定科学合理的节能措施。安全可靠与合规性：确保能源数据的安全性和隐私保护，符合国家和行业相关法规要求。1
3
5
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2
4
6
8
05产品价值
增强决策能力
提供数据驱动的决策支持，帮助企业快速响应市场变化。优化资源配置
通过能耗管理和生产优化，减少资源浪费，提升资源利用效
率。降低运营成本
实现预测性维护，减少设备故障和停机时间，降低维护成本。提升生产效率
通过数据分析和智能优化，减少生产瓶颈，提高设备利用率。
支持可持续发展
通过节能降耗和智能化管理，助力企业实现绿色生产和碳中
和目标。
产品价值
06经典案例
中声（武汉）科技有限公司通过物联网平台实现设备的实时监控和预测
性维护，设备故障率降低30%，生产效率提高20%。
中声（武汉）科技有限公司拟对超声波筛分设备进行云端远程
管理，实现数据采集、管理、分析及远程控制等强大功能，极
大提升了设备的集中管理水平。通过智能告警功能，系统能根
据采集的数据实时提醒用户设备状态，便于用户迅速响应，及
时进行设备维护。云端远程管理让用户轻松实现设备的高效运
维，进一步提升生产效率。
赣州环保局某风景区通过物联网平台实现景区环境的实时监控和预测性
预警，有效保障景区的环境质量。
赣州环保局某风景区拟通过物联网智能平台，对风景区的水质、
温湿度、负氧离子、PM10、PM2.5等关键环境指标进行云端
远程监测，确保对景区环境了如指掌。一旦发现异常，立即启
动人工干预，有效做到防患于未然，保障景区环境质量。
云电湖北建设发展有限公司通过物联网平台实现对商业区停车场进行全
面远程监控管理，使得管理效率提升了30%。
云电湖北建设发展有限公司拟利用云端平台对停车场进行全面
远程管理，集中监控光伏系统、储能装置、充电桩、停车位、
闸机以及摄像头等关键设备。这一举措显著优化了停车场充电
站的日常运营与管理流程，极大提升了工作效率。
感谢聆听！智领未来，连接无限
