基于物联网的智能工厂自动化监控系统研究

一、引言

随着“工业 4.0”与“中国制造 2025”等战略的推进，传统工厂正面临由信息化向智能化转型的历史机遇。智能工厂作为智能制造体系的重要组成，其核心特征在于通过自动化技术、信息集成与智能决策，实现对整个生产过程的动态感知、智能控制与优化管理。而物联网作为连接实体设备与数字系统的关键技术基础，正在逐渐成为智能工厂建设中不可或缺的技术支柱。

在传统自动化监控系统中，信息采集多依赖于独立系统，数据孤岛问题严重，设备协同能力差，系统响应滞后。基于物联网的自动化监控系统则通过分布式感知、无线通信与边缘计算等技术，打破信息壁垒，实现生产系统的互联互通与协同优化，显著提升了系统的敏捷性与智能化水平。

二、物联网技术与智能工厂融合概述

2.1 物联网基本概念

物联网是以传感器、射频识别（RFID）、无线通信、云计算与大数据等技术为基础的泛在网络，其核心目标是实现“万物互联”。在工业场景下，物联网通过对设备运行状态、环境参数、产品流程等数据的实时采集与处理，为自动化监控与智能决策提供数据支撑。

2.2 智能工厂的特点

智能工厂的核心特征体现在其高度融合的信息技术与制造技术基础之上，通过物联网、大数据、人工智能等先进技术的深度集成，实现对生产过程的全面感知、动态监控与自主决策。在智能工厂中，设备之间实现了高度互联互通，信息系统之间具备良好的数据集成能力，使得生产运行更加灵活、高效，并能根据市场需求快速调整产线结构与生产策略。同时，智能工厂强调过程的透明可视化，所有生产环节的数据均可追溯与分析，从而提高了质量控制水平和资源利用效率。更重要的是，其具有较强的柔性与自适应能力，能够在复杂多变的生产环境中实现自组织调度、预测性维护和智能优化，推动制造企业向高端化、绿色化、智能化方向迈进。

三、基于物联网的自动化监控系统架构设计

基于物联网的自动化监控系统一般分为三层结构：感知层、网络层与应用层。

3.1 感知层

感知层是系统的数据来源，主要由各类传感器、RFID 标签、摄像头、工业控制器（如 PLC）等构成。其核心功能是采集生产现场的物理量与环境数据，如温湿度、振动、能耗、设备运行状态等。

3.2 网络层

网络层负责感知层与应用层之间的数据传输。根据工厂场景特点，常采用工业以太网、Wi-Fi、5G、LoRa、NB-IoT 等多种通信协议，实现对异

构设备的数据接入与汇聚。网络层还可搭配边缘计算网关，实现初步的数据过滤与预处理，缓解中心系统压力。

3.3 应用层

应用层为系统的管理与决策中心，包括监控平台、故障诊断系统、能耗分析系统、预测性维护模块等。通过与 MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）等系统集成，实现生产的计划、执行与反馈闭环控制。

四、关键技术分析

在基于物联网的智能工厂自动化监控系统中，关键技术的融合应用是系统高效运行的核心支撑。首先，数据采集与融合技术是实现精准感知的基础，通过多类型传感器对设备运行状态、环境参数等信息进行实时采集，并利用数据融合算法提升数据的准确性与稳定性，为后续分析提供可靠依据。其次，边缘计算技术在靠近生产现场的节点进行快速计算与本地决策，显著降低了系统延迟与带宽压力，特别适用于对实时性要求较高的控制场景。此外，大数据分析与人工智能技术赋予系统强大的数据挖掘与智能识别能力，通过对历史运行数据的深度学习，系统不仅可以实现故障预测与健康评估，还能对生产过程进行智能优化与策略调整。与此同时，系统的信息安全防护技术也不容忽视，随着物联网节点数量的增加与系统复杂性的提升，必须通过身份认证、数据加密、访问控制等手段构建多层次安全机制，保障整个系统的数据完整性与控制权的安全性。上述技术的有机结合，不仅提升了系统的智能化水平，也为智能工厂向高可靠性、高效率和高柔性方向发展提供了技术支撑。

五、结论

本文系统探讨了基于物联网的智能工厂自动化监控系统的整体架构、关键技术与应用成效，指出其在提升生产效率、降低运维成本、推动管理智能化等方面具有显著优势。尽管当前仍存在标准化不足、数据整合困难与安全隐患等挑战，但随着边缘计算、人工智能与工业互联网的持续发展，物联网将更加深度地嵌入工业系统之中，成为智能工厂建设的关键驱动力。未来，应加强系统平台协同、推动关键技术突破，构建开放、安全、智能的一体化工业物联网监控体系。

参考文献：

[1]郭开.基于 AI 技术的智能化工厂自动化控制系统设计[J].化工安全与环境,2024,37(12):38-41.

[2]徐志涛,胡玉玲,刘慧,等.基于Anylogic 的智能工厂立体物流系统仿真与优化研究[J].制造业自动化,2023,45(5):129-134.

作者简介：张辉培（2004.4—），男，汉族，籍贯：广东，本科在读，就读于哈尔滨石油学院智能工程学院。