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工业物联网 (IoT) 整合了机器、云计算、分析和人员，以提高工业流程的性能和生产效率。借助 IIoT，工业公司可以实现流程数字化，转变业务模型，提高性能和生产效率，同时减少浪费。从事制造业、能源、农业、运输和公用事业等多个行业的这些资产密集型公司都在致力于 IoT 项目，这些项目可以连接数十亿台设备，并在各种使用案例中提供价值，包括预测质量和维护分析、资产状况监控以及流程优化。
一个典型的工业设施具有上千个用以产生数据的传感器。例如，借助 IIoT，制造商可以将来自单个生产线、工厂或站点网络（例如制造厂、装配厂和炼油厂）的机器数据集成在一起，在瓶颈、故障、生产流程中的缺陷和质量问题出现之前发现它们，从而主动提高性能。集成来自站点网络的数据还可以更有效地控制物流，及早发现和识别并消除生产或供应瓶颈，并优化所有设施中的机械和设备运行。
IoT 系统中使用的技术可能包括：
边缘计算
边缘计算是指让智能设备向 IoT 平台发送或从中接收数据以及执行其他操作的技术。它提高了 IoT 网络边缘的计算能力，减少了通信延迟并缩短了响应时间。
云计算
云技术用于远程数据存储和 IoT 设备管理，可以让网络中的多个设备访问数据。
机器学习
机器学习是指用于处理数据并根据相关数据做出实时决策的软件和算法。这些机器学习算法可以部署在云中或边缘。
AWS IoT 将 AI 与 IoT 相结合，改进业务成果。AWS IoT 是唯一一家将数据管理和丰富分析集成在易于使用的服务中的云供应商，这些服务专为庞大的 IoT 数据而设计。
AWS IoT 包括安全、数据加密和设备数据访问控制等服务。AWS IoT 构建在安全且经过验证的云基础设施和 IoT 网络之上，可扩展到数十亿个设备和数万亿条消息。AWS IoT 还与其他 AWS 服务集成，让您可以构建完整的解决方案。
使用 AWS IoT 构建
AWS IoT 提供面向工业、消费者和商业解决方案的 IoT 服务。您可以使用 AWS IoT 服务来构建应用程序，从而发掘新的商业价值、运行复杂的分析，检测来自大量 IoT 设备的事件并予以响应。
在过去的几十年里，灯泡、冰箱、咖啡机、微波炉、婴儿监视器、安全摄像头、扬声器、电视和恒温器已经从普通物体转变为未来的管道。嵌入式传感器可以看到、听到和触摸周围的世界，它们可以将物理信息转化为数字数据。这些设备——全世界有数十亿台——共同构成了“物联网”。
几乎任何具有网络连接性的东西都属于物联网。在“智能家居”中，这些支持互联网的小工具将我们从琐事中解放出来，给我们一些时间，并为日常体验增添一丝新鲜感。（“Alexa，打开迪斯科灯。”）但物联网不仅仅是用你的声音来预热烤箱或用你的手机关灯。物联网的真正承诺是让我们的数字计算机可以访问我们的物理环境，将传感器安装在世界上的所有事物上并将其转换为数字格式。联网对象可能是解锁从消费者行为到气候事件等一切预测的关键，但同样的对象可能会邀请黑客进入个人空间并泄露私密数据。取决于你问谁，不断增长的物联网要么代表技术的承诺——它将重塑我们所知道的现代生活——要么代表我们的技术毁灭。
