
关于工业互联网和工业大数据
虽然各国的战略不太一样,但是核心都是推动制造业的转型升级,结合了新一代的信息技术,推动装备升级以及工艺材料方面的升级。在工业互联网的发展下,会产生很多新的业务和模式,我们总结成“四化”,智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸。四化的内涵有很多,包括互联网内部和公众网上会有一些大的演进和变革,最终为了实现我们的节能减排目标。首先对工业互联网内涵的理解。工业互联网是产业和应用的生态,是互联网新一代技术与工业系统的全方位深度融合形成的产业和应用的生态。互联网是全球互联的基础设施,工业互联网架构在现有的公众网络上,针对工业有增强和演进。所以信息基础设施是很重要的一环。在网络层面,除了大网还要考虑工厂内部网络信息化和信息控制系统的发展建设。数据是很重要的一环。网络互联只是一个基础,但是不是目的,目的应该是数据基于各种网络链接能够流动起来,形成全方位各个层次的数据链条。在此基础上,通过建模分析产生各种智能化的应用。数据涉及到很多层面,包括底层数据传送。另外,不同的层次采集数据,包括工业数据的自执行,跨系统数据的共享、流动和建模分析。数据和工业互联网是非常紧密的关系。
目前工业互联网体系架构还在研究,希望在5月份的时候能够发布体系架构。这个体系架构包括了定义,怎么看待工业互联网。目前达成了一些共识,首先数据是非常重要的核心,它涉及很多环节,包括数据采集,在微观层面数据实时的集成处理,保证工业处理的实时性。往上有数据的建模分析,再结合各个层次,车间工厂企业层面利用数据实现运营生产的优化。另外还要考虑数据在大网上的闭环。工业互联网大的体系架构就是把数据作为核心的要素,跟物理的连接,包括应用采集层面。
另外是网络化安全,网络是基础,安全是很重要的保障。网络含了网络的互联,还有标识解析和应用支撑,IaaS、PaaS、SaaS都有相关的支撑,还有系统的服务化。这是我们对整个工业互联网系统的认识。
分享工业互联网的一些进展。德国工业4.0推动的比较快,工业4.0平台政府发挥重要的作用,另外企业、高校、研究机构,几大协会等,共同推动工业互联网的发展。2015年10月份发布标准路线图2.0版,提出成立工业4.0标准化理事会,发布了参考架构和详细描述,还包括案例库的收集和测试床。
美国工业互联网联盟组织目前进展非常快,成员涵盖251家,涵盖了十大类型,有大数据企业,工业企业,系统集成企业等。40%多是美国,但德国、亚太的企业也在纷纷加入IIC,发展非常快。美国工业互联网联盟的目标是提出参考架构,在此基础上引领标准的制定和相关的研发。中国已经有11个单位加入和组织活动。美国工业互联网联盟组织梳理的核心工作,一个是测试床,进展非常快,待通过的20多个,已经通过的15个左右。另外也征集了很多的案例,提炼共性的需求,展示业界具体的经验。IIC已经和70来个组织建立了关系,希望能够深化标准组织的影响力,把IIC的成果反映到标准组织里面去,开展标准化的工作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13