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LOGO！控制，甚至是您从来没有想过的。比如说在领域。
慕尼黑城外Ottobrunn 的Bulkow 俱乐部，每周四大约有100 名成员聚集在一起度过他们的之夜。运动手和黑色的手发出闪耀的火星，浓烟使目标变得模糊，空中飞过口径大小不一的。但是也需要有高的精确度，尤其是旁边的一个小房子里面，因为这里安装了25 米范围的控制中心。
LOGO！装在一个不显眼的白色控制箱里面，用来控制黑色和白色的目标。按下按钮后就可以开始对于使用者来说，控制命令中心并不是简单的事情。打开电源后，射手将选择器切换到规则要求的档上，选择目标组，并按下开始按钮。一旦活动开始，LOGO！全面开始自动控制电动机，并在设定的时间间隔后显示或者隐藏目标靶。比如，在手的精确“决斗”中，LOGO！总共五次显示目标，每次显示时间为三秒，用来让比赛者进行瞄准和。在显示时间之间，目标会消失7 秒。在活动结束后，目标靶可以很方便的移走。

“瞄准成本”
当然，刚开始没有人想到LOGO！能够用在这个场合。但是38 岁的该领域的发明家和业余射手Christian Steffen 却发现用LOGO！建立的灵活控制方案能完全取代老化的独立控制系统。
通信人员从网上下载了LOGO！Soft 的演示版本并在笔记本上运行后，他确信了根据所需要的定时器数量LOGO！24RL 是一的解决方案。在和1500欧元的同类独立控制系统进行价格比较后，他更加坚定了选择LOGO！的决心时刻准备行动
当Bamberg 的志愿者消防队重新部署并进行现代化改造时，通过用*程序控制器和在AS-interface 上使用LOGO！24RLB11，24 扇折叠门和车库的远距离操作被改进成全自动化控制了。
为了防止城市和居民发生火灾，Bamberg 的志愿者消防队必须24 小时有一个队在Margaretendamm 值班，还至少要有两人在消防控制中心值班。12 辆车随时准备应付紧急情况。在停车场的前后是机械折叠门，可以通过控制中心远距离操作或者由司机在当场进行手工操作。
分散的方案存在着潜在的节约
控制中心的88 个继电器和门控制的开关、电磁阀已经被一个*PLC，一个带CPU315-2DP 的SIMATIC S7-33，以及一个控制分散的门的LOGO！24RLB11。每个门上有10 条设备电缆，现在只需要一条AS-interface 总线电缆。PLC 和LOGO！由双绞线电缆进行控制和操作信号的交换。
消防站里的行动
如果控制中心发出警报，PLC 触发警报器发出铃声和PA 。站里和车库的灯被打开。只要消防车的压缩空气提供和灭火剂供应被打开，并且电缆滚筒操作，一个开关脉冲会进入控制门的LOGO！。开门的气体被起用。LOGO！通过总线为排气装置发出命令并自动打开出口的交通灯。在车辆开出之后，门自动关闭，灯和排气装置也再次关上。
包含的扩展选项
负责设计这个系统的消防队员和电工Sehrig，从LOGO！bus 解决方案中看到了很大的优点：需要的设备较少，电缆较少，安装也容易。系统能够逐步并且独立的进行建造，而且LOGO！的参数化设计能允许在操作中对不同变量进行测试，同时不需要修改硬件。然后，它能很方便让控制适应变化的条件。比如，正在计划进一步的措施，准备使用LOGO！来为停车场的照明和车库供热节约能量

**阶段是实现“机器与机器对话”，即现场设备的联网和底层数据的采集两个环节。在企业能够进行数据分析、建立模型之前，工厂内的软硬件基础设施还有很多准备工作要做。首先，工厂的机器都能够与工厂内和其他远程地点的所有其他机器和设备互相通信，并进行大量的数据交换，这是所有后续环节的基础。

目前，大部分企业仍处于这个阶段，实现现场设备互通互联，同时确保数据和信息沟通的准确性、可靠性、完整性和及时性，这是工业物联网的基础，也是工业企业要首先解决的问题。在很多工厂中，已有的自动化设备，比如驱动器、传感器、控制器、仪表等都已经使用多年，甚至十几年，企业用户不会推倒重来用新设备来替代已有设备，而都会在不影响生产的前提下，扩充已有设备的通信能力。然而，已有设备来自不同的制造商，并没有采用统一的通讯协议，需要采用协议转换设备对原有设备和产线进行改造，实现设备之间的无缝通信，比如支持不同协议的高级HMI、协议转换器，或其他自动化产品，连接这些采用不同**通信协议的设备。

根据IHS Markit较新数据，**联网自动化设备的联网数量在2017年已经达到950亿个，其在2017至2021年的年复合增长率会保持在11．6％。IO－Link sensor和IO－Link master市场的快速增长也能反映将现场层信息可视化的旺盛需求。IHS Markit预测IO－Link联网节点数在2017至2021年这5年期间将以25．7％的年复合增长率增长。

*二阶段是实现数据的价值输出，包括第三、*四和*五环节，即数据的存取、分析和价值输出。对企业而言，在解决了如何搜集数据的问题后，数据的存取和利用是接下来更为重要的问题。客观来看，工业企业内部的业务逻辑并没有标准化，自动化水平也不同，并不能用一套通用软件平台来解决每家企业的问题，都需要定制化的软件开发，这也需要工业企业用户有更多的资金投入。目前，我们能看到几乎所有工业技术厂商都已经推出了自己的工业物联网解决平台，比如IBM有Waston，GE有Predix，Schneider有EcoStruxure，Honeywell也有了Sentience。

在该阶段，如何解决工业物联网安全问题，如何合理利用机器学习和人工智能技术，怎么使用边缘计算和云计算，以及怎样发挥移动设备在工业物联网中的积极作用都将成为行业更为关注的话题。

2、网络安全是工业物联网实施的一大困扰

举个例子，比如OEM厂商提供的质保内容正在发生变化，所提供的质保内容由过去的“一年内可以更换故障配件”，过渡到“保证设备可以一年中正常运行的时间”，如果设备出现问题，OEM厂商需要在规定的时间内响应。但前提条件是OEM厂商能够实时地、安全地连接进入工业控制网络，查关数据。工业网络会越来越开放，与IT网络进行融合，与此同时，网络安全问题将更为凸显。IT系统所受到的任何威胁都会对OT系统造成严重的影响。安全问题已经成为工业物联网的一大障碍。近年来发生的入侵电力公司网络，阻断电力供应，劫持工业控制设备，篡改PLC中的程序和数据，造成产线停产的事件大大提升了工业企业用户对工业物联网安全的关注度。

虽然自动化设备制造商已经在硬件产品和软件平台中都增加了网络安全措施，比如在PLC和I／O模块产品中增加了SSL／TLS加密。但距离终端用户能够广泛接受，并使用工业物联网来采集、监控、处理和存储各种数据和信息，还有很长的路要走。此外，扩充现有OT系统的网络安防能力所需的成本和培养训练有素的人员的投入也是不可忽视的因素。根据IHS Markit的研究，实施物联网方案担忧的主要问题是网络安全和隐私保护，其次是项目的实施成本和其复杂性。

3、边缘计算和云计算协同合作更能满足工业物联网的需求

云计算处于数据中心的核心网络中，通过层层网络设备搜集终端的数据，凭借强大的存储和计算能力进行大数据分析。边缘计算是指在贴近数据源的设备中的计算能力，进行实时、短周期数据的分析，能更地对本地数据进行实时智能化处理和执行，同时能够缓解网络中的数据和云端的工作量。

当海量的数据需要存储、分析时，云计算更合适。比如需要大量数据输入的人工智能离线训练，这些数据要通过合适的训练方法，验证和完善人工智能算法模型。

边缘计算可以说是对云计算的一种补充和优化。很多工业现场条件恶劣，设备分散，很难实时传送大量数据，这个时候边缘计算就更为适用。以风电场为例，具有边缘计算能力的现场设备能够实时地采集和分析数据，并能及时做出判断，调整风机以收集更多的能量。因为整个过程都在本地完成，处理速度比采用云计算提升很多。

目前，工业产线中的数据中仅有约3％的数据是有使用价值的，通过边缘设备过滤、处理后，到达云端的数据价值更高，相应的计算和分析过程也会更