物联网与工业物联网之间的不同之处？

物联网是人或设备的网络，经过传感器衔接到Internet，且能相互关联以及生成数据。从智能手机、汽车、冰箱等，这些衔接事物正在逐渐进入消费者的生活中，五年后，预计会有四百亿台相关设备互联，物联网的持久性智慧增加！下面看看物联网开发小编是怎么说的吧！
在过去的五年中，由于拥有强大的计算能力，数据处理技术的创新以及机器学习和自然语言处理算法的出现，物联网的采用已大大增加。物联网为客户打开了一个全新的舞台，以解决他们长期存在的设备连接问题，并使用生成的数据对决策流程产生积极影响。物联网还开辟了全新的用例范围，使客户可以实时操作物联网设备上的操作，而这在几年前是不可能的。

工业物联网或“ 工业4.0 ”是指将物联网技术和数据与制造和其他工业过程相结合，通常旨在提高自动化，效率和生产率。这是物联网在各个行业中实践应用的地方，例如：
用于制造的工厂设备，机器和设备。
医疗保健中的健康监测设备
石油和天然气生产中的传感器以及监控和数据采集（SCADA）系统
来自自动驾驶汽车的遥测数据
工业物联网帮助组织利用其机器多年来创建的数据的力量，并将其用于实时分析以推动更快，更准确的业务决策。
常见物联网和工业物联网用例
制造业中的工业物联网用例包括工厂自动化以提高运营效率；定位工具，零件和库存的位置跟踪；和预测性维护，以最大程度地延长正常运行时间和容灾能力。
零售中的物联网用例可扩展到在线和离线体验，包括基于客户购买时间，地点和地点的实时报价管理；改进行为分析；智能货架，当物品即将用尽或放错位置时会主动发出警报；和自动结帐系统。
医疗保健中的物联网用例包括使用医疗设备中的数据输入临床研究过程和治疗效率研究以改善患者预后；或跟踪房间/床位的占用情况以及员工的就近情况，以改善医院体验并改善护理水平。
为什么物联网数据管理很重要？
当客户着手解决物联网和工业物联网用例的旅程时，他们面临的第一个障碍是如何从物联网系统中检索数据并使数据可用于分析系统和决策。
从物联网系统将数据提取到数据湖或Apache Kafka等消息传递系统中的能力是关键的第一步。在大多数情况下，组织还希望充实和清理数据，以确保不良数据不会落入湖中，而分析师也为自己的分析充实了数据。在某些情况下，客户希望在支持物联网的设备上实时实施操作。例如，如果工厂环境变得太热而无法获得最佳的油漆附着力，他们可能希望自动停止喷漆机。这种情况如果在制造过程中未得到纠正，可能会导致主要的质量和保修问题。

从物联网设备管理数据是实时分析过程的重要方面。为确保您的数据管理解决方案可以处理物联网数据需求，请查找以下五个关键功能：
通用的连接性和处理各种数据的能力：物联网系统具有多种标准，并且物联网数据遵循多种协议（MQTT，OPC，AMQP等）。此外，大多数物联网数据以半结构化或非结构化格式存在。因此，您的数据管理系统必须能够连接到所有这些系统并遵守各种协议，以便您可以从这些系统中提取数据。解决方案同时支持结构化和非结构化数据同样重要。
边缘处理和扩展：良好的数据管理解决方案能够在将其吸收到数据湖之前，过滤掉来自IoT系统的错误记录（例如负温度读数）。它还应该能够使用元数据（例如时间戳或静态文本）来丰富数据，以支持更好的分析。
大数据处理和机器学习：由于IoT数据量很大，因此执行实时分析需要能够在亚秒级的延迟内运行充实和提取，以便可以实时使用数据。此外，许多客户希望实时操作ML模型（例如异常检测），以便他们可以在太晚之前采取预防措施。
解决数据漂移问题：由于固件升级等事件，来自物联网系统的数据可能会随时间变化。这称为数据漂移或架构漂移。重要的是您的数据管理解决方案可以自动解决数据漂移，而不会中断数据管理过程。
实时监控和警报：物联网数据的获取和处理从未停止。因此，您的数据管理解决方案应提供带有流程可视化的实时监控，以随时显示有关性能和吞吐量的流程状态。数据管理解决方案还应提供警报，以防在此过程中出现任何问题。