
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
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23