工業數據鏈怎麼樣

❶ 工業大數據有哪些特徵

數據容量大(volume)：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。工業數據體量比較大，大量機器設備的高頻數據和互聯網數據持續湧入，大型工業企業的數據集將達到PB級甚至EB級別。

多樣(variety)：指數據類型的多樣性和來源廣泛。工業數據分布廣泛，分布於機器設備、工業產品、管理系統、互聯網等各個環節，並且結構復雜，既有結構化和半結構化的感測數據，也有非結構化數據。

快速(velocity)：指獲得和處理數據的速度。工業數據處理速度需求多樣，生產現場級要求分析時限達到毫秒級，管理與決策應用需要支持互動式或批量數據分析。

價值密度低(value)：工業大數據更強調用戶價值驅動和數據本身的可用性，包括：提升創新能力和生產經營效率及促進個性化定製、服務化轉型等智能製造新模式變革。

時序性(sequence)：工業大數據具有較強的時序性，如訂單、設備狀態數據等。

強關聯性(strong-relevance)：一方面，產品生命周期同一階段的數據具有強關聯性，如產品零部件組成、工況、設備狀態、維修情況、零部件補充采購等;另一方面，產品生命周期的研發設計、生產、服務等不同環節的數據之間需要進行關聯。

准確性(accuracy)：主要指數據的真實性、完整性和可靠性，更加關注數據質量以及處理、分析技術和方法的可靠性。對數據分析的置信度要求較高，僅依靠統計相關性分析不足以支撐故障診斷、預測預警等工業應用，需要將物理模型與數據模型結合，挖掘因果關系。

閉環性(closed-loop)：包括產品全生命周期橫向過程中數據鏈條的封閉和關聯以及智能製造縱向數據採集和處理過程中，需要支撐狀態感知、分析、反饋、控制等閉環場景下的動態持續調整和優化。

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❷ 工業互聯網項目建設背景及市場前景分析

行業發展背景

1、中國成為全球製造業第一大國

中國製造業發展迅速，根據IHS數據顯示，2010年中國佔世界製造業產出的比值第一次略高於美國，成為全球最大製造國。盡管體量巨大，但中國製造的綜合實力與發達國家仍有較大差距，目前以勞動密集型的低端製造為主，在一定程度上限制中國製造業長期發展。高端製造能力不足、創新能力和製造能力不強、發達國家製造業迴流、東南亞等國家低端製造業產能轉移和國內人口紅利下降給中國製造業發展帶來巨大挑戰。長期來看，中國人口老齡化必將導致人力成本的提升，削弱國內製造業的成本競爭力優勢，加速製造業向印度、泰國、越南等國低人力成本國家轉移。

—— 以上數據參考前瞻產業研究院《中國工業互聯網產業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》

❸ 工業數據分析主要有哪些應用

1、從被動式到主動式維修

製造系統往往在超負荷狀態下運行，任何工作中斷都可能導致螺旋式上升的損失。即便如此，大部分公司採用的解決停機問題的最佳方案只不過是等故障發生後再解決的方式。到目前為止，這種反應性系統還在被採用，是因為顯然缺少更好的替代方案。

2、提高機器利用率和有效性

製造商遇到的最大問題之一是進入低效運轉的境況。雖然主觀上他們希望構建高效的製造鏈，但由於安裝不當、使用不當或僅缺乏停機時間協調，各種不同的因素都可能會成為降低生產線整體效率中的關鍵。

通過將現有的物聯網系統與強大的製造業預測分析相結合，企業可以實時洞察其生產線在微觀和宏觀上的運行狀況。追蹤單台機器的停機時間如何影響整個製造鏈，或者探索不同的配置如何提高整體效率，這不是“痴人說夢”，而是必須要做到的。生成可操作的數據以使企業在整個製造過程中實現真正的改進，是將分析應用於製造業的主要優勢。

3、更好地產品需求預測

每個製造商都知道他們不僅在為當前已有的訂單生產產品，而且還在為不久的將來可能出現的需求訂單生產產品。需求預測很重要，因為它們能夠指導生產鏈，如果預測失誤，可能產生“一邊是強勁的銷售量”，而“另一邊卻是工廠缺乏大量的相應配件庫存，無法滿足需求”。對於大多數公司而言，預測是基於前幾年的歷史數據價值，而不是基於更具可行性的前瞻性數據。但是，製造商可以將現有數據與預測分析相結合，以更精確地預測購買趨勢。這些預測性見解不僅基於先前的銷售，還基於流程以及生產線的運行狀況，從而可以更明智地進行風險管理並減少生產浪費。

4、質量預測提高良率

質檢是對已經生產出來的產品的質量檢測，一方面可以保障企業能夠對外提供合格產品，另一方面也能通過質檢反映生產過程的疏漏。質檢出的殘次品無論多少對企業都是損失，如果能夠在產品產出之前就通過產線狀態及相關生產數據分析預測出產品質量，並將生產流程調整為最佳產出狀態以避免殘次品，這就是質量預測。質量預測的場景在半導體等高端製造領域是剛需，屬於虛擬量測的范疇。

❹ 工業大數據特徵有哪些 大數據工程師來告訴你

【導語】工業大數據是智能製造的核心，以「大數據+工業互聯網」為基礎，用雲計算、大數據、物聯網、人工智慧等技術引領工業生產方式的變革，拉動工業經濟的創新發展，那麼工業大數據特徵有哪些呢?下面大數據工程師來告訴你吧。

1、准確性(accuracy)：

主要指數據的真實性、完整性和可靠性，更加關注數據質量以及處理、分析技術和方法的可靠性。對數據分析的置信度要求較高，僅依靠統計相關性分析不足以支撐故障診斷、預測預警等工業應用，需要將物理模型與數據模型結合，挖掘因果關系。

2、閉環性(closed-loop)：

包括產品全生命周期橫向過程中數據鏈條的封閉和關聯以及智能製造縱向數據採集和處理過程中，需要支撐狀態感知、分析、反饋、控制等閉環場景下的動態持續調整和優化。

3、多樣(variety)：

指數據類型的多樣性和來源廣泛。工業數據分布廣泛，分布於機器設備、工業產品、管理系統、互聯網等各個環節，並且結構復雜，既有結構化和半結構化的感測數據，也有非結構化數據。

4、數據容量大(volume)：

數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。工業數據體量比較大，大量機器設備的高頻數據和互聯網數據持續湧入，大型工業企業的數據集將達到PB級甚至EB級別。

5、快速(velocity)：

指獲得和處理數據的速度。工業數據處理速度需求多樣，生產現場級要求分析時限達到毫秒級，管理與決策應用需要支持互動式或批量數據分析。

6、強關聯性(strong-relevance)：

一方面，產品生命周期同一階段的數據具有強關聯性，如產品零部件組成、工況、設備狀態、維修情況、零部件補充采購等;另一方面，產品生命周期的研發設計、生產、服務等不同環節的數據之間需要進行關聯。

7、價值密度低(value)：

工業大數據更強調用戶價值驅動和數據本身的可用性，包括：提升創新能力和生產經營效率及促進個性化定製、服務化轉型等智能製造新模式變革。

8、時序性(sequence)：

工業大數據具有較強的時序性，如訂單、設備狀態數據等。

關於工業大數據特徵，就和大家分享到這里了，中國社會發展至今，大數據的應用正在逐漸普及，所以未來前景不可估量，希望想從事此行業的人員能夠合理選擇。

❺ 如何打通企業內部的數據孤島

所謂數據孤島，簡單來說，就是企業發展到一定階段時，各個部門各自存儲數據，部門之間的數據無法共通，這導致這些數據像一個個孤島一樣缺乏關聯性。 數據孤島又分為以下兩種類型：邏輯性數據孤島：不同部門站在自己角度定義數據，使得相同數據被賦予不同含義，加大了跨部門數據合作的溝通成本。物理性數據孤島：數據在不同部門相互獨立存儲，獨立維護，彼此間相互孤立。面對這種情況，企業需要採用制定數據規范、定義數據標準的方式，規范化不同部門之間對數據的認知，創略科技智能客戶平台CDP的主要功能之一就是打通數據孤島。包括：1、打通第一方數據（包括 PC、移動端、線下門店、OTT、可穿戴設備、物聯網等一切數字化觸點中收集到的客戶數據）為主。2、以用戶的實時行為數據（比如用戶瀏覽/點擊了什麼產品、在頁面上停留了多久）為主。 同時，CDP 也可以與 CRM 中的非實時數據和第三方數據開放性地連通。3、應用場景不局限於廣告投放。在客戶體驗、產品定價優化、促銷活動，甚至非營銷職能部門的業務范疇都有著寬廣的應用空間。可以說，CDP 的出現對於那些手握海量數據、預算在千萬級別以上的大品牌主來說，無疑是一大福音。因為他們最大的痛點並不在於缺少數據，而是在於如何聯通零散的數據孤島、利用好跨渠道和多數據源的龐大數據資產。

❻ 如何打破數據孤島難題

「數據孤島」現象簡單來說，就是企業內部的數據間缺乏關聯性，彼此無法兼容。

一切活動都會產生數據，但這些海量的數據由於組織戰略、架構設置、數字化建設等原因，分散存儲在組織的各個部門、業務系統、應用之中，彼此無法互聯互通、共享，也無法被利用，形成了一個又一個孤立的數據島嶼，一旦公司風向、人員及系統發生大的變動，以往通過項目建立起來的數據資產可能會面臨重頭再來的局勢。

萬物互聯時代，數據可視化技術的誕生，能從生產計劃到采購執行、從生產成本構成到訂單分析、從原材料到各個環節的質量數據分析等都實現智能化、可視化分析展現。

同時將 3D 建模與數據結合，3D 可視化選用虛擬化技術情景，提升視覺的易用性，促使數據信息顯示信息越來越栩栩如生，提高數據信息的形象化精確性、提升其使用率。

異構數據輕松整合：同一個可視化數據展示看板，支持多數據源接入，輕松整合 ERP/SCADA/MES 等多業務系統以及感測器、視頻監控的數據，打破信息孤島，實現智能識別、智能感知、智能研判等AI模型演算法，建立綜合可視化分析平台，讓決策更清晰。

友好易用強大交互：支持集群信息同步、多節點操作指令聯動，支持台位、觸控屏、電子沙盤、平板電腦等交互終端，提供強大且友好易用的交互功能，為可視化應用提供友好易用的交互控制體驗，輕松應對各種復雜生產工序的應用需求。

跨平台靈活部署：擁有強大的跨平台發布能力，支持大屏、PC端、移動端等多平台發布，靈活應對各種使用場景。

❼ 工業互聯網是指什麼

工業互聯網產業主要上市公司：目前國內工業互聯網的上市公司主要有中興通訊(000063)、衛士通(002268)、東方國信(300166)、榮聯科技(002642)、浪潮信息(000977)。

本文核心數據：企業產能、企業產量

工業互聯網產業產業鏈全景梳理：網路、軟體、設備、平台的有機結合

根據信通院的產業范圍理解，工業互聯網存在著狹義和廣義之分。從狹義范圍來看，工業互聯網核心產業只包含工業互聯網平台、新型網路、邊緣計算等融合創新帶來的全新產業領域。從廣義范圍來看，工業互聯網核心產業基本等同於工業數字化的相關產業，其根植於傳統製造支撐體系，又融合數據感知、互聯互通、先進計算、智能分析等能力，帶來了傳統產業的升級和新產業環節的誕生。

工業互聯網產業鏈可分為設備層、網路層、平台層、軟體層、應用層和安全體系等六大部分構成。

其中：設備層是指包括智能生產設備、生產現狀智能終端、嵌入式軟體及工業數據中心，代表企業有華中數控、拓斯達、弘訊科技等;

網路層是指包括工廠內部和外部的通信，代表企業有思科、中國移動、中國電信、中興等;

平台層包括了協同研發、協同製造、信息交易和數據集成等工業雲平台，代表企業有阿里雲、華為、騰訊、浪潮信息等;

軟體層包括了研發設計、信息管理和生產控制軟體，是幫助企業實現數字化價值的核心環節;

應用層是包括了垂直行業應用、流程應用及基於數據分析的應用，代表企業有徐工信息、三一重工等;

而安全體系則是滲透於以上各層中，是產業重要的支撐保障。

從產業鏈劃分來看，設備層、網路層屬產業鏈上游，應用層屬產業鏈下游，其餘部分均歸入產業鏈中游。

工業互聯網產業產業鏈區域熱力地圖：北京分布最集中

從我國工業互聯網產業鏈企業區域分布來看，工業互聯網產業企業主要分布在北京地區，其次是以廣東為代表的珠三角地區，隨後是以上海、浙江、江蘇為代表的長三角地區。

從代表性企業分布情況來看，以北京為總部的網路公司、以山東濟南為總部的浪潮信息、以江蘇徐州為中心的徐工信息、以浙江杭州為總部的阿里巴巴公司、以廣東深圳為中心的華為知名度較高。

工業互聯網產業代表性企業產能/產量情況

目前。工業互聯網產業產業鏈上的其它代表性企業產能/產量情況如下：

註：統計的企業為公布相關產能/產量數據的上市企業，未公布具體產能/產量數據的上市企業未納入統計中。

工業互聯網產業代表性企業最新投資動向

2020年以來，工業互聯網產業代表性企業的投資動向主要包括戰略投資、戰略收購、股權投資等。工業互聯網產業代表性企業最新投資動向如下：

以上數據來源於前瞻產業研究院《中國工業互聯網產業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》

❽ 2021年了，未來我國區塊鏈技術發展趨勢怎麼樣

當前，全球科技創新正處於空前密集活躍的時期，數字經濟正深刻地改變著人類的生產和生活方式，成為經濟增長的新動能。區塊鏈技術發展與產業應用，正在引領全球商業模式、組織形態，甚至思維方式的全方位變革。

工信部原黨組成員、中國綠色供應鏈聯盟理事長金書波在致辭中表示，我國將區塊鏈作為核心技術自主創新的重要突破口，並在今年將區塊鏈納入新基建范圍，表明區塊鏈正式升級為國家戰略，必將為正在轉型升級的中國經濟帶來強勁新引擎。

中國電子信息產業發展研究院黨委書記、副院長宋顯珠在發言中表示，區塊鏈作為數字經濟發展的重要基礎設施，正在不斷與5G、物聯網、大數據、人工智慧、雲計算等新一代信息技術快速融合，推動我國由信息互聯網向價值互聯網迭代升級。「重慶市高度重視區塊鏈技術創新和產業布局，在多個方面已走在全國的前列，中國電子信息產業發展研究院將繼續加強區塊鏈的研究工作，引領國家區塊鏈發展的新風向。」

成果發布：重慶區塊鏈發展位居全國前列

重慶市墊江縣人民政府縣長賈暉，就地方政府在區塊鏈與產業發展中的作用發揮，發表了主題演講。墊江作為一個農業大縣，在100天內「換道超車」，已取得矚目成效。100天內，破零實現600多家轄區企業同上一張網、3萬多台設備同上一朵雲；採集140餘萬條工業數據，為數據資源化打下了有利基礎。重慶墊江，這塊數智實驗田，值得企業和資本的深度關注。

賽迪區塊鏈研究院院長劉權，在峰會上發布了《2020年中國區塊鏈發展現狀與展望（上半年）》《2020年上半年中國區塊鏈企業發展報告》《2020年中國區塊鏈典型企業名錄》《公有鏈、聯盟鏈安全技術指南》。

2020年以來，多地印發了區塊鏈專項扶持政策，探索區塊鏈產業發展路徑。截止到2020年6月底，已有湖南、貴州、海南、上海、北京、南京、長沙、廣州、福州、寧波、泉州、重慶等12個省市印發區塊鏈專項政策。重點省市區塊鏈產業競爭越發激烈。

從產業發展現狀來看，新成立企業8000餘家，分布於四大聚集區：環渤海聚集區、長江三角洲聚集區、珠江三角洲聚集區，以及以重慶、四川為主的湘黔渝聚集區。

具有投入產出的企業303家，同比增長274.07%。其中北京、廣東數量不相上下，以300多家企業位居第一梯隊；上海、山東、江蘇、浙江、四川、重慶企業數量超40家以上，屬第二梯隊；其他中部地區、西部地區以及東北地區數量明顯較少，屬第三梯隊。上半年僅8家獲得投融資，初創企業融資困難問題依舊突出。

對下半年區塊鏈發展趨勢展望，賽迪區塊鏈研究院院長劉權認為，在新基建背景下，區塊鏈基礎設施建設將不斷加快，與工業互聯網等新技術融合趨勢漸顯，有望推動數據要素流通，賦能數字經濟，與實體經濟融合更加深入。

❾ 為什麼大多數工業數據通信沒有網路層和傳輸層

因為網路層只是根據網路地址將源結點發出的數據包傳送到目的結點。
通過路由選擇演算法，為報文或分組通過通信子網選擇最適當的路徑。該層控制數據鏈路層與傳輸層之間的信息轉發，建立、維持和終止網路的連接。
具體地說，數據鏈路層的數據在這一層被轉換為數據包，然後通過路徑選擇、分段組合、順序、進/出路由等控制，將信息從一個網路設備傳送到另一個網路設備。