物联网技术在工业电子信息采集与数据处理中的应用

引言

物联网技术的成熟应用，为摆脱上述困境提供了历史性的技术契机。物联网通过构建一个将物理设备、传感器、控制系统与云计算深度互联的泛在网络，实现了对工业全要素、全价值链数据的实时、自动、精细化采集。因此，深入研究物联网技术在工业电子信息采集与数据处理中的应用，是响应国家智能制造战略号召的理论需要，更是广大工业企业提升运营效率、降低生产成本、实现预测性维护与商业模式创新的迫切实践需求，对于推动我国制造业高质量发展具有重大的现实意义。

一、物联网技术在工业电子信息采集中的应用

（一）工业物联网架构构建

工业物联网在数据采集领域的应用本质是一场由系统性架构重构所驱动的工业感知革命。典型的工业物联网架构可分为感知层、网络层与平台层，三者各司其职又紧密联动，共同奠定了全面数据采集的基础。感知层作为部署于生产一线的神经末梢，其构成早已超越了传统温度、压力传感器的范畴，演进为一个包含高精度视觉传感器、激光雷达、RFID 读写器、智能执行器乃至振动与声学传感器的庞大体系。网络层则如同贯穿全局的神经系统，负责将感知层捕获的海量比特流可靠、实时地向上汇聚，面对工业现场复杂苛刻的电磁环境与对确定性时延的极致要求，多种网络技术构成了互补的混合范式，例如在需要可靠性与硬实时控制的车间内部，工业以太网 TSN 仍为主流选择，而对于大规模设备远程监控、移动资产追踪及广泛环境监测等场景，5G 网络的 uRLLC 和mMTC 特性，以及 LoRa、NB-IoT 等低功耗广域物联网技术则大放异彩，共同解决了数据从边缘到云端“最后一公里”与“最后几公里”的传输难题。平台层则通常以工业云平台或本地化部署的物联网平台形式存在，其承担了协议解析、数据接入、设备管理、海量异构数据的存储与初步清洗等任务，为上层应用提供标准化、可调用的数据服务。（二）多源异构数据采集技术

在构建了坚实的架构基础后，物联网技术实现工业电子信息采集的突破在于其对多源异构数据的强大兼容能力，彻底解决了传统工业数据体系中类型单一、维度欠缺的痼疾。现代智能制造过程所产生的数据是极其多元的，从时序性的设备状态数据、到环境参数、再到非结构化的视觉数据，以及位置与标识数据，数据在格式、产生频率、数据量与价值密度上存在巨大差异，构成了典型的“多源异构”特性。对于各类模拟量与数字量信号，高性能的工业物联网关内置多种工业协议库，能同时轮询连接在现场总线上的 PLC、CNC 机床、仪器仪表等设备，将不同协议的数据统一转换为 IP 数据包，实现数据的标准化上行。在标识与追踪领域，超高频 RFID 技术实现了对物料、在制品、托盘及工装夹具的非接触、批量自动识别，极大提升了仓储物流与生产追溯的准确性，而 UWB 技术则通过厘米级的高精度定位，实现了对厂区内人员、AGV、叉车等移动资产的实时轨迹追踪。

（三）边缘计算的引入

边缘计算的引入成了工业物联网数据采集与处理范式的一次关键发展，其主要思想是将计算、存储与分析能力下沉到更靠近数据源头的网络边缘侧，从而实现业务的快速响应。在工业数据采集的语境下，边缘计算具体体现为部署于车间现场的工业物联网关或边缘服务器，边缘节点能在数据上报之前执行一系列重要的预处理任务，其对原始数据进行清洗以剔除因传感器瞬时干扰产生的异常值，对高频采集的数据进行滤波与聚合以降低数据冗余度和上行带宽压力，甚至能够基于内置的轻量级 AI 模型实时运行复杂的算法，如图像识别、频谱分析或异常检测，仅将处理后的结果等关键事件与摘要数据同步至云端，而将大量的原始波形或图像数据留存于本地。因此，边缘计算与云端协同构成了一个集边缘的实时敏捷与云端的全局洞察于一体的高效能体系，真正释放了工业物联网数据采集的全部潜力。

二、物联网技术在工业数据处理中的应用

（一）工业大数据的集成处理

在工业物联网环境中，数据从数以万计的传感器、智能设备、控制系统和企业信息系统中奔涌而来，这些数据在格式、协议、时序和语义上存在着巨大差异：时序数据流来自设备传感器，非结构化的图像和视频数据来自视觉检测单元，半结构化的日志文件来自控制系统，而结构化的业务数据则来自 ERP、MES 等 IT 系统。物联网平台通过内置的多种协议适配器首先解决了“连通性”问题，不同协议的数据流统一接入到一个公共的数据总线之上。随后，数据集成处理的步骤，数据清洗与融合便展开了，平台要运用规则引擎和算法模型对原始数据进行去噪、滤波、异常值剔除以及时间戳对齐，以消除因采集环境干扰或设备时钟不同步导致的数据质量问题。

（二）实时数据流处理

与传统面向静态数据集的批处理模式不同，实时流处理面对的是永不停止、持续高速生成的数据流，其核心要求是低延迟、高吞吐量 的处理语义，在数据到达的瞬间就能被处理并得到结果。在工业场景中，诸如生产线的质量在线检测、设备的预测性维护、生产参数的实时优化调控等应用，都需要在毫秒到秒级的时间内完成从数据采集、分析到执行反馈的闭环。实时流处理与边缘计算协同工作，可以把最紧迫的实时分析任务下沉到边缘节点完成以追求极致的低延迟，同时将更宏观的聚合分析结果持续上传至云端，形成了“边缘实时响应 + 云端全局洞察”的高效分工，共同驱动工业系统向着自决策的智能化方向发展。

（三）安全传输技术

工业环境相比消费物联网存在更为严峻的安全威胁，一旦遭受攻击可能导致巨大的经济损失甚至安全事故，而数据传输作为连接感知层、边缘层与云平台的环节，极易成为攻击者窃听、篡改或破坏的目标。因此工业物联网体系采用了纵深防御的安全策略，在传输层面部署了多重加密与认证技术，普遍采用的 MQTT 等通信协议普遍集成 TLS/SSL 加密隧道，为所有在网络中流动的数据包提供端到端的强加密，有效防止了数据在传输过程中被窃听或中间人劫持；严格的身份认证与访问控制机制确保了接入主体的合法性，每一个试图向平台发送数据的设备或网关都必须通过基于数字证书、令牌或预共享密钥等方式的身份验证，杜绝了非法设备的接入与数据污染。在数据完整性方面，哈希校验算法等技术的应用使得接收方能够验证数据包在传输途中是否遭到了任何篡改。针对工业控制协议的深度安全集成，不仅实现了通信加密，更提供了消息级别的安全功能，从而满足了工业场景对可靠性的极致要求。

结语

制造业的数字化转型已从可选项变为生存与发展的必由之路，在这一宏大背景下，数据的采集处理的深度直接决定了工业智能化的天花板。物联网技术的发展促使我们重新思考传统工业体系的边界，而未来的工业竞争，必是数据能力之争，而物联网所构筑的感知、传输与处理体系，正成为这场变革中最关键的基础设施。

参考文献

[1] 张太军 , 王致峰 . 电子信息在物联网技术中的关键作用研究 [J]. 微型计算机 , 2025(3):76-78.

[2] 谢添 , 王清璇 . 工业物联网环境下的实时数据采集与传输优化技术研究 [J]. 移动信息 , 2025(2):256-257.