机器对机器（M2M）通信技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] 格兰仕（Glanz A.） 编，翁卫兵 译

图书标签:

• M2M通信
• 物联网
• 无线通信
• 传感器网络
• 工业互联网
• 智能家居
• 智慧城市
• 通信技术
• 嵌入式系统
• 数据通信

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118073874

版次：1

商品编码：10659965

包装：平装

丛书名： 物联网技术丛书

开本：16开

出版时间：2011-05-01

用纸：胶版纸

页数：121

字数：225000

内容简介

　　现代通信工具的发展促使我们生活的社会飞速前进。交流与沟通不仅仅存在于人类之间．科技的发展使得另一种交流形式应运而生：机器对机器通信（Machine to Machine，M2M）。通过机器对机器通信解决方案的应用，企业可以降低成本、提高效率、节约时间以及提高竞争力。
　　 　　阿克塞尔·格兰仕、奥利弗·荣格在书中首次介绍了这种新型交流模式带来的流程简化和相应的M2M技术解决方案，例如，可防止车祸发生的车辆对车辆通信系统。此外，M2M技术也是很多其他领域的创新基础，例如，它能够应用于家庭防盗，可在盗窃发生的第一时间自动向安全中心和房主发送警报。
　　 　　M2M通信技术是提高现代工业生产水平和经济效率不可或缺的手段，而这也正是本书要传达的内容。

作者简介

　　阿克塞尔·格兰仕（Axel Glanz）博士，德国创新研究院（0nnovationen Institut）创始人，曾担任Gruner+Jahr参股公司董事和Diebold企业咨询中心合伙人。他曾学习侧重于环境经济的企业经济学和国民经济学，并以“标准经济学”为题获得了博士学位，现居德国美因茨河畔的法兰克福市。
　　奧利弗·荣格（Oliver Jung），德国沃达丰（Vodafone）商业客户营销部工商部门负责人，负责新业务领域的开发，如M2M（Machine-to-Machine）和在线B2B（Business to Business）。他曾学习侧重于东亚地区的营销、监管和经济的企业经济学，现居德国杜塞尔多夫市。

目录

概述
第1章 M2M市场导论
互联经济中的一天
M2M世界中的市场
第2章 M2M市场的商业模式
网络决定市场行为
模糊的行业边界
M2M试用率管理
克服合作问题
客户期望管理
使用价格策略
利用互补优势
应用网络战略
第3章 建筑管理和能源管理
智能家居、智能电网和智能电表
发展现状
预测和前景
新型M2M辅助服务
第4章 交通管理和“Car2X”
如果交通工具可以进行交流
发展现状
预测和前景
行政手段的M2M标准化
第5章 金融服务和移动支付
究竟什么是移动支付
发展现状
预測和前景
横向M2M集成
第6章 贸易和物流
为什么要在物流中应用M2M
发展现状
预测和前景
纵向M2M集成
第7章 电动车和电动汽车
M2M式驱动和“加油”
发展现状
预测和前景
新的M2M商业模式
第8章 结论
Anmerkungen
注释

前言/序言

《工业物联网：从感知到决策的赋能之路》 内容简介 随着科技的飞速发展，我们正步入一个万物互联的智能时代。在这一浪潮中，工业物联网（IIoT）作为连接物理世界与数字世界的关键桥梁，正以前所未有的深度和广度渗透到工业生产的各个环节，重塑着传统制造业的面貌，驱动着效率、安全和可持续性的革命。本书《工业物联网：从感知到决策的赋能之路》并非简单罗列技术名词，而是旨在为读者构建一个清晰、系统且具有前瞻性的工业物联网知识体系，深入剖析其核心理念、关键技术、典型应用场景及其带来的深远影响，引领读者踏上从海量数据感知到智能决策赋能的完整旅程。 本书开篇，我们将首先对工业物联网的宏观图景进行描绘，阐释其产生的历史背景、发展驱动力以及与消费级物联网的区别与联系。我们将深入探讨工业物联网的核心价值，不仅仅是设备之间的简单连接，更是通过数据采集、分析和应用，实现生产流程的优化、资源的精细化管理、运营成本的降低以及新商业模式的创新。读者将理解，工业物联网的目标是打造一个高度自动化、智能化、柔性化的现代工业生态系统。 第一部分：感知层——工业数据的“眼睛”与“耳朵” 本书的第一个核心部分将聚焦于工业物联网的“感知层”，这是连接物理世界与数字世界的起点，也是一切智能化的基础。我们将深入探讨构成感知层的关键技术和设备： 工业传感器技术：详细介绍各类工业传感器的工作原理、技术指标、选型原则及其在不同工业环境中的应用。这包括但不限于温度传感器、压力传感器、流量传感器、位移传感器、振动传感器、气体传感器、视觉传感器等。我们将分析不同传感器的精度、响应速度、功耗、耐用性以及抗干扰能力等关键特性，并探讨先进的传感器技术，如MEMS（微机电系统）传感器、光纤传感器、生物传感器等，以及它们在工业物联网中的潜在价值。 工业执行器技术：作为传感器输入的“对立面”，执行器是实现物理世界响应的关键。本书将阐述各类工业执行器的分类、工作原理（如电磁、液压、气动、压电等）、控制方式和应用。我们将重点关注伺服电机、步进电机、比例阀、执行阀门等，分析它们在自动化生产线、机器人控制、过程调节等场景下的作用，以及如何通过物联网实现远程、精准的控制。 现场总线与工业以太网：为了实现传感器和执行器之间的高效、可靠通信，现场总线和工业以太网是不可或缺的。我们将深入解析各种主流的现场总线标准（如PROFIBUS, PROFINET, EtherNet/IP, Modbus, CAN bus等）的特点、拓扑结构、通信协议以及各自的优缺点。同时，我们将探讨工业以太网的优势，如高带宽、低延迟、确定性通信等，并分析其在现代工业自动化中的应用趋势。 RFID与条形码技术：在物品追踪、库存管理、物料识别等领域，RFID（射频识别）和条形码技术扮演着至关重要的角色。本书将详细介绍RFID技术的不同类型（低频、高频、超高频、有源/无源）、工作原理、数据编码方式及其在资产管理、供应链追溯、人员定位等方面的应用实例。对于条形码，我们将探讨其不同类型（一维、二维码）的优劣势，以及在生产过程中的标识和追踪应用。 边缘计算节点与网关：在海量传感器数据被收集后，并非所有数据都需要立即上传至云端进行处理。本书将详细介绍边缘计算在工业物联网中的重要性，以及边缘计算节点和工业网关的作用。我们将分析边缘计算如何实现数据的预处理、过滤、聚合和初步分析，从而降低网络带宽压力，提高响应速度，并增强数据安全性。我们将探讨不同类型工业网关的硬件架构、通信协议转换能力以及在设备互联互通中的关键作用。 第二部分：网络层——工业数据的“神经系统” 本部分将聚焦于工业物联网的“网络层”，即如何将海量感知数据可靠、高效地传输到处理和决策层。我们将探讨支持工业物联网的网络通信技术： 有线网络技术：除了前述的工业以太网，本书还将深入探讨其他有线通信技术在工业环境中的应用，例如光纤通信在长距离、高带宽传输中的优势，以及在特定恶劣环境下的可靠性。 无线网络技术：无线通信在工业物联网中扮演着越来越重要的角色，尤其是在移动设备、柔性生产线和难以布线的场景。我们将详细介绍Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等短距离无线技术在工业场景下的应用，以及它们的优缺点。更重要的是，我们将重点分析LoRa、NB-IoT、LTE-M等低功耗广域网（LPWAN）技术，探讨它们如何以低成本、高覆盖的方式连接海量工业设备，以及在远程监测、资产追踪等领域的潜力。 5G技术在工业物联网中的应用：5G作为新一代通信技术，凭借其超高带宽、超低时延和海量连接能力，为工业物联网带来了革命性的变革。本书将深入分析5G在工业互联网中的关键应用场景，如增强型移动宽带（eMBB）用于高清视频监控和远程协作，超可靠低时延通信（uRLLC）用于实时控制和自动化生产，以及海量机器类通信（mMTC）用于大规模设备连接。我们将探讨5G如何赋能工业自动化、无人驾驶、远程手术等前沿应用。 网络安全与可靠性：在工业物联网环境中，网络安全和可靠性至关重要，任何一个环节的故障或安全漏洞都可能导致巨大的经济损失甚至安全事故。本书将专门辟出章节，探讨工业物联网网络安全面临的挑战，包括设备认证、数据加密、访问控制、入侵检测等。我们将介绍常用的网络安全协议和实践，以及如何构建安全可靠的工业网络架构，包括冗余设计、容错机制等。 第三部分：平台层——工业数据的“大脑”与“中枢” 当数据汇聚到平台层，如何对其进行有效的管理、分析和应用，是工业物联网实现价值的关键。本部分将深入探讨平台层构建的核心要素： 工业物联网平台（IIoT Platform）：我们将详细介绍工业物联网平台的概念、架构和功能。一个典型的IIoT平台应包含设备管理、数据接入与存储、数据处理与分析、应用开发与集成、安全管理等模块。我们将分析市面上主流的IIoT平台（包括公有云、私有云和混合云解决方案）的特点，以及如何根据企业需求选择合适的平台。 数据采集与集成：如何从异构的设备和系统中高效、可靠地采集数据是平台的基础。本书将探讨数据采集的策略，包括实时采集、周期性采集、事件驱动采集等，以及如何利用各种协议（如OPC UA, MQTT, CoAP等）进行数据集成。 大数据存储与管理：海量的工业数据需要高效的存储和管理方案。我们将介绍关系型数据库、NoSQL数据库、时序数据库等在工业物联网数据存储中的应用，以及数据生命周期管理、数据清洗、数据治理等重要概念。 数据处理与分析：这是将原始数据转化为有价值信息的核心环节。本书将详细介绍各种数据处理技术，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。在数据分析方面，我们将深入探讨： 统计分析：利用统计学方法对历史数据进行描述性分析，发现趋势和规律。 机器学习与人工智能（AI）：重点讲解机器学习算法在工业物联网中的应用，如预测性维护（故障预测、剩余寿命预测）、异常检测（生产过程异常识别）、产品质量检测、生产过程优化、资源调度优化等。我们将介绍监督学习、无监督学习、强化学习等主流算法，并结合工业场景进行案例分析。 深度学习：探讨深度学习在图像识别（产品缺陷检测）、自然语言处理（设备故障诊断报告分析）等领域的应用。 实时数据流处理：介绍流式计算技术（如Apache Flink, Apache Spark Streaming）如何在数据产生的同时进行实时分析，实现快速响应和预警。 数字孪生（Digital Twin）：数字孪生作为一种强大的建模和仿真技术，能够创建物理实体的虚拟副本，并在数字空间中进行模拟、分析和优化。本书将深入阐述数字孪生的概念、构建方法、关键技术（如3D建模、仿真软件、实时数据同步），以及其在产品设计、生产过程模拟、设备状态监测、预测性维护、人员培训等方面的广泛应用。 可视化与仪表盘：如何将复杂的分析结果以直观、易懂的方式呈现给决策者是平台层的重要功能。我们将探讨各种数据可视化技术和工具，包括仪表盘设计原则、报表生成、实时监控界面开发等。 第四部分：应用层——工业物联网的价值释放 在数据被处理和分析后，如何将这些智能化的洞察应用于实际的工业场景，实现业务价值，是工业物联网的最终目标。本部分将深入探讨工业物联网在各个行业的典型应用： 智能制造：这是工业物联网最核心的应用领域。我们将详细分析其在以下方面的应用： 预测性维护：通过传感器监测设备运行状态，利用AI算法预测潜在故障，提前进行维护，减少非计划停机时间，降低维护成本。 生产过程优化：实时监控生产过程中的各项参数，通过数据分析优化工艺参数，提高生产效率、产品合格率和能源利用率。 质量控制与追溯：利用传感器、机器视觉等技术实时监测产品质量，实现全程质量追溯，减少不良品率。 柔性生产与个性化定制：通过物联网技术实现生产线的快速重构和信息快速传递，支持小批量、多品种的生产模式，满足个性化定制需求。 供应链协同：连接供应商、制造商、分销商和客户，实现信息共享和流程协同，提高整个供应链的效率和响应速度。 智慧能源：包括智能电网、智能电表、能源管理系统等。本书将探讨如何利用工业物联网实现能源的精细化管理、提高能源利用效率、优化电网调度、实现分布式能源（如太阳能、风能）的接入和管理。 智能交通与物流：包括车队管理、资产追踪、智能仓储、自动驾驶等。我们将分析物联网技术如何提升物流效率、降低运输成本、提高运输安全性，以及在智慧城市交通管理中的应用。 智能楼宇与基础设施：包括建筑能源管理、环境监测、安防系统、智能运维等。本书将探讨工业物联网如何提升建筑物的智能化水平、降低运营成本、提高居住舒适度和安全性。 智慧农业：包括精准农业、农田环境监测、自动化灌溉、病虫害预警、农产品溯源等。我们将分析物联网技术如何帮助农民提高产量、降低投入、保障农产品安全。 环境保护与安全生产：包括环境监测（空气质量、水质、土壤）、工业废气排放监测、危险品管理、安全生产事故预警等。我们将探讨工业物联网在提升环境质量、保障人员安全方面的作用。 第五部分：挑战、机遇与未来展望 本书最后部分将超越具体技术的讨论，从战略和宏观层面探讨工业物联网的发展。 面临的挑战：我们将理性分析工业物联网在推广过程中遇到的实际挑战，包括： 互操作性与标准化：不同厂商、不同设备之间的数据格式和通信协议的差异。 数据安全与隐私保护：海量工业数据的安全风险和合规性问题。 成本与投资回报（ROI）：初期投入成本高，投资回报周期长的问题。 人才短缺：缺乏具备跨领域知识的复合型人才。 遗留系统集成：如何将老旧的工业设备与新的物联网系统集成。 组织变革与文化适应：企业内部的组织结构、管理模式和员工技能的转型。 产业机遇与发展趋势：我们将分析工业物联网为企业和整个社会带来的巨大机遇，并展望未来的发展趋势，包括： AI与物联网的深度融合：AI将成为工业物联网的核心驱动力，实现更高级别的自主化和智能化。 边缘智能的普及：将更多的计算能力下沉到边缘，实现更快的响应和更低的延迟。 工业元宇宙与虚拟现实（VR）/增强现实（AR）的结合：创造沉浸式的远程操作、培训和协作体验。 可持续发展与绿色工业：利用物联网技术推动能源效率提升、资源循环利用，实现绿色生产。 个性化与柔性化生产的深化：进一步满足消费者日益增长的个性化需求。 开放生态系统的构建：通过开放平台和标准，促进产业链上下游的协同创新。 本书旨在为工程师、技术人员、管理者、研究者以及对工业物联网感兴趣的读者提供一个全面、深入的学习平台。我们希望通过本书的阅读，读者能够深刻理解工业物联网的价值，掌握其核心技术，并能够将其应用于实际工作中，共同推动工业的智能化转型和可持续发展。 《工业物联网：从感知到决策的赋能之路》不仅仅是一本书，更是一张通往未来工业世界的路线图，它将引导您探索数据驱动的智能决策，解锁无限的工业潜能。

评分☆☆☆☆☆

我一直对物联网（IoT）这个概念非常感兴趣，而M2M通信技术无疑是物联网的基石。当我在书店里看到这本书，立刻被它所蕴含的深度和广度所吸引。这本书的开篇就详细介绍了M2M通信的发展历程，从早期的简单点对点连接，到如今复杂的蜂窝网络、Wi-Fi、蓝牙等多种技术的融合应用，清晰地勾勒出了M2M技术演进的脉络。接着，书中深入探讨了各种M2M通信协议，例如MQTT、CoAP、HTTP等，并且详细分析了它们的优缺点以及适用场景。这部分内容对于我理解不同M2M应用场景下选择合适通信协议至关重要。最让我惊喜的是，书中还触及了边缘计算和传感器网络的部分，这正是我在实际工作中遇到的难题。如何有效地在设备端进行数据预处理，减少网络传输负担，以及如何构建高效稳定的传感器网络，这些都是我急需解决的问题。我想，这本书一定会给我提供宝贵的解决方案和思路，帮助我更好地理解和实践M2M技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字“机器对机器（M2M）通信技术与应用”就足以燃起我探索的兴趣。我对手工绘制的电路图和代码实现的技术细节并不特别在意，我更关注的是这些技术是如何落地，如何为社会带来实际价值的。从我粗略翻阅的章节来看，这本书在理论研究的基础上，着重强调了M2M技术的实际应用。书中对于M2M通信在不同行业中的具体案例分析，让我眼前一亮。例如，在智慧农业中，传感器可以监测土壤湿度、温度，并根据数据自动进行灌溉，大大提高了农作物产量和资源利用率；在智能物流中，M2M技术可以实现货物的全程追踪和状态监控，确保货物安全高效地送达。这本书的内容似乎充满了实践性的指导意义，让我看到了M2M技术在解决现实问题方面的巨大潜力。我相信，通过阅读这本书，我将能够更清晰地认识到M2M技术如何推动社会进步，并为我未来的职业发展提供新的方向。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的封面上“机器对机器（M2M）通信技术与应用”几个字，我的脑海里立刻浮现出一幅幅场景：从智能家居里自动调节温度的空调，到工厂流水线上精密协作的机器人，再到城市交通系统中无缝对接的信号灯，以及物流行业里实时追踪货物的传感器网络。这本书，简直就像一把钥匙，为我打开了通往一个由无数智能设备互联互通的未来世界的大门。我迫不及待地翻开目录，里面的章节名称深深吸引了我：《M2M的演进之路》、《核心通信协议深度解析》、《传感器网络与边缘计算》、《海量数据处理与分析》、《M2M在智慧城市中的实践》、《工业4.0与智能制造中的M2M应用》、《智能家居与可穿戴设备的安全挑战》，等等。每一项都直指当前科技发展的热点和未来趋势。我特别期待能在这本书里找到关于如何构建一个安全可靠的M2M系统，以及如何从海量M2M数据中挖掘有价值信息的方法论。同时，我也对书中可能涉及的商业模式和发展前景感到好奇，毕竟，M2M技术的广泛应用必将带来巨大的商业机会和产业变革。这本书似乎不仅仅是技术手册，更像是引领我们走向智能化未来的指南。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，能够找到一本能够系统梳理和深入剖析某一技术领域的书籍是多么不易。当我看到这本书的时候，我立刻感受到了一种专业和前沿的气息。“机器对机器（M2M）通信技术与应用”，光是书名就暗示了其内容的深度和广度。我对于M2M技术在网络安全和数据隐私方面的挑战尤为关注，因为随着连接设备的数量呈指数级增长，安全问题也变得越来越严峻。我希望这本书能够提供关于M2M网络安全架构、威胁检测与防护策略，以及数据加密与访问控制等方面的深入探讨。同时，我也对书中可能涉及的M2M通信协议的标准化进展、未来的技术发展趋势，以及新兴的M2M应用领域，比如车联网、智能电网等，充满了期待。这本书似乎不仅仅是对现有技术的总结，更是对未来发展方向的展望，能够为我提供一个全面而深刻的M2M技术认知框架。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴技术充满好奇心的爱好者，我一直在寻找能够系统性地了解M2M通信技术前沿的读物。当我看到这本书的封面时，我便知道自己找到了。从前几页的内容来看，这本书的编写风格非常严谨，但又不失生动。它不仅仅罗列技术术语，而是试图将复杂的概念化繁为简，并且通过大量的图表和实例来辅助说明。我尤其期待书中关于M2M在各个行业应用的章节，比如智慧城市、工业自动化、智能医疗等。想象一下，通过M2M技术，我们可以实现城市交通的智能化管理，提高能源利用效率；在工业领域，可以实现生产流程的优化和设备的远程监控，大大提升生产效率和安全性；在医疗健康方面，可穿戴设备通过M2M技术将用户的健康数据实时传输给医生，实现远程诊断和个性化治疗。这本书似乎能为我打开一扇全新的窗口，让我看到M2M技术如何深刻地改变我们的生活和社会。