工业数据链怎么样

❶ 工业大数据有哪些特征

数据容量大(volume)：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

多样(variety)：指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

快速(velocity)：指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

价值密度低(value)：工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

时序性(sequence)：工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

强关联性(strong-relevance)：一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

准确性(accuracy)：主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。

闭环性(closed-loop)：包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

关于工业大数据有哪些特征，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❷ 工业互联网项目建设背景及市场前景分析

行业发展背景

1、中国成为全球制造业第一大国

中国制造业发展迅速，根据IHS数据显示，2010年中国占世界制造业产出的比值第一次略高于美国，成为全球最大制造国。尽管体量巨大，但中国制造的综合实力与发达国家仍有较大差距，目前以劳动密集型的低端制造为主，在一定程度上限制中国制造业长期发展。高端制造能力不足、创新能力和制造能力不强、发达国家制造业回流、东南亚等国家低端制造业产能转移和国内人口红利下降给中国制造业发展带来巨大挑战。长期来看，中国人口老龄化必将导致人力成本的提升，削弱国内制造业的成本竞争力优势，加速制造业向印度、泰国、越南等国低人力成本国家转移。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

❸ 工业数据分析主要有哪些应用

1、从被动式到主动式维修

制造系统往往在超负荷状态下运行，任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此，大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止，这种反应性系统还在被采用，是因为显然缺少更好的替代方案。

2、提高机器利用率和有效性

制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链，但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调，各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。

通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合，企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链，或者探索不同的配置如何提高整体效率，这不是“痴人说梦”，而是必须要做到的。生成可操作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进，是将分析应用于制造业的主要优势。

3、更好地产品需求预测

每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品，而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。对于大多数公司而言，预测是基于前几年的历史数据价值，而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是，制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。

4、质量预测提高良率

质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需，属于虚拟量测的范畴。

❹ 工业大数据特征有哪些 大数据工程师来告诉你

【导语】工业大数据是智能制造的核心，以“大数据+工业互联网”为基础，用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展，那么工业大数据特征有哪些呢?下面大数据工程师来告诉你吧。

1、准确性(accuracy)：

主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量以及处理、分析技术和方法的可靠性。对数据分析的置信度要求较高，仅依靠统计相关性分析不足以支撑故障诊断、预测预警等工业应用，需要将物理模型与数据模型结合，挖掘因果关系。

2、闭环性(closed-loop)：

包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。

3、多样(variety)：

指数据类型的多样性和来源广泛。工业数据分布广泛，分布于机器设备、工业产品、管理系统、互联网等各个环节，并且结构复杂，既有结构化和半结构化的传感数据，也有非结构化数据。

4、数据容量大(volume)：

数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。工业数据体量比较大，大量机器设备的高频数据和互联网数据持续涌入，大型工业企业的数据集将达到PB级甚至EB级别。

5、快速(velocity)：

指获得和处理数据的速度。工业数据处理速度需求多样，生产现场级要求分析时限达到毫秒级，管理与决策应用需要支持交互式或批量数据分析。

6、强关联性(strong-relevance)：

一方面，产品生命周期同一阶段的数据具有强关联性，如产品零部件组成、工况、设备状态、维修情况、零部件补充采购等;另一方面，产品生命周期的研发设计、生产、服务等不同环节的数据之间需要进行关联。

7、价值密度低(value)：

工业大数据更强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。

8、时序性(sequence)：

工业大数据具有较强的时序性，如订单、设备状态数据等。

关于工业大数据特征，就和大家分享到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。

❺ 如何打通企业内部的数据孤岛

所谓数据孤岛，简单来说，就是企业发展到一定阶段时，各个部门各自存储数据，部门之间的数据无法共通，这导致这些数据像一个个孤岛一样缺乏关联性。 数据孤岛又分为以下两种类型：逻辑性数据孤岛：不同部门站在自己角度定义数据，使得相同数据被赋予不同含义，加大了跨部门数据合作的沟通成本。物理性数据孤岛：数据在不同部门相互独立存储，独立维护，彼此间相互孤立。面对这种情况，企业需要采用制定数据规范、定义数据标准的方式，规范化不同部门之间对数据的认知，创略科技智能客户平台CDP的主要功能之一就是打通数据孤岛。包括：1、打通第一方数据（包括 PC、移动端、线下门店、OTT、可穿戴设备、物联网等一切数字化触点中收集到的客户数据）为主。2、以用户的实时行为数据（比如用户浏览/点击了什么产品、在页面上停留了多久）为主。 同时，CDP 也可以与 CRM 中的非实时数据和第三方数据开放性地连通。3、应用场景不局限于广告投放。在客户体验、产品定价优化、促销活动，甚至非营销职能部门的业务范畴都有着宽广的应用空间。可以说，CDP 的出现对于那些手握海量数据、预算在千万级别以上的大品牌主来说，无疑是一大福音。因为他们最大的痛点并不在于缺少数据，而是在于如何联通零散的数据孤岛、利用好跨渠道和多数据源的庞大数据资产。

❻ 如何打破数据孤岛难题

“数据孤岛”现象简单来说，就是企业内部的数据间缺乏关联性，彼此无法兼容。

一切活动都会产生数据，但这些海量的数据由于组织战略、架构设置、数字化建设等原因，分散存储在组织的各个部门、业务系统、应用之中，彼此无法互联互通、共享，也无法被利用，形成了一个又一个孤立的数据岛屿，一旦公司风向、人员及系统发生大的变动，以往通过项目建立起来的数据资产可能会面临重头再来的局势。

万物互联时代，数据可视化技术的诞生，能从生产计划到采购执行、从生产成本构成到订单分析、从原材料到各个环节的质量数据分析等都实现智能化、可视化分析展现。

同时将 3D 建模与数据结合，3D 可视化选用虚拟化技术情景，提升视觉的易用性，促使数据信息显示信息越来越栩栩如生，提高数据信息的形象化精确性、提升其使用率。

异构数据轻松整合：同一个可视化数据展示看板，支持多数据源接入，轻松整合 ERP/SCADA/MES 等多业务系统以及传感器、视频监控的数据，打破信息孤岛，实现智能识别、智能感知、智能研判等AI模型算法，建立综合可视化分析平台，让决策更清晰。

友好易用强大交互：支持集群信息同步、多节点操作指令联动，支持台位、触控屏、电子沙盘、平板电脑等交互终端，提供强大且友好易用的交互功能，为可视化应用提供友好易用的交互控制体验，轻松应对各种复杂生产工序的应用需求。

跨平台灵活部署：拥有强大的跨平台发布能力，支持大屏、PC端、移动端等多平台发布，灵活应对各种使用场景。

❼ 工业互联网是指什么

工业互联网产业主要上市公司：目前国内工业互联网的上市公司主要有中兴通讯(000063)、卫士通(002268)、东方国信(300166)、荣联科技(002642)、浪潮信息(000977)。

本文核心数据：企业产能、企业产量

工业互联网产业产业链全景梳理：网络、软件、设备、平台的有机结合

根据信通院的产业范围理解，工业互联网存在着狭义和广义之分。从狭义范围来看，工业互联网核心产业只包含工业互联网平台、新型网络、边缘计算等融合创新带来的全新产业领域。从广义范围来看，工业互联网核心产业基本等同于工业数字化的相关产业，其根植于传统制造支撑体系，又融合数据感知、互联互通、先进计算、智能分析等能力，带来了传统产业的升级和新产业环节的诞生。

工业互联网产业链可分为设备层、网络层、平台层、软件层、应用层和安全体系等六大部分构成。

其中：设备层是指包括智能生产设备、生产现状智能终端、嵌入式软件及工业数据中心，代表企业有华中数控、拓斯达、弘讯科技等;

网络层是指包括工厂内部和外部的通信，代表企业有思科、中国移动、中国电信、中兴等;

平台层包括了协同研发、协同制造、信息交易和数据集成等工业云平台，代表企业有阿里云、华为、腾讯、浪潮信息等;

软件层包括了研发设计、信息管理和生产控制软件，是帮助企业实现数字化价值的核心环节;

应用层是包括了垂直行业应用、流程应用及基于数据分析的应用，代表企业有徐工信息、三一重工等;

而安全体系则是渗透于以上各层中，是产业重要的支撑保障。

从产业链划分来看，设备层、网络层属产业链上游，应用层属产业链下游，其余部分均归入产业链中游。

工业互联网产业产业链区域热力地图：北京分布最集中

从我国工业互联网产业链企业区域分布来看，工业互联网产业企业主要分布在北京地区，其次是以广东为代表的珠三角地区，随后是以上海、浙江、江苏为代表的长三角地区。

从代表性企业分布情况来看，以北京为总部的网络公司、以山东济南为总部的浪潮信息、以江苏徐州为中心的徐工信息、以浙江杭州为总部的阿里巴巴公司、以广东深圳为中心的华为知名度较高。

工业互联网产业代表性企业产能/产量情况

目前。工业互联网产业产业链上的其它代表性企业产能/产量情况如下：

注：统计的企业为公布相关产能/产量数据的上市企业，未公布具体产能/产量数据的上市企业未纳入统计中。

工业互联网产业代表性企业最新投资动向

2020年以来，工业互联网产业代表性企业的投资动向主要包括战略投资、战略收购、股权投资等。工业互联网产业代表性企业最新投资动向如下：

以上数据来源于前瞻产业研究院《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》

❽ 2021年了，未来我国区块链技术发展趋势怎么样

当前，全球科技创新正处于空前密集活跃的时期，数字经济正深刻地改变着人类的生产和生活方式，成为经济增长的新动能。区块链技术发展与产业应用，正在引领全球商业模式、组织形态，甚至思维方式的全方位变革。

工信部原党组成员、中国绿色供应链联盟理事长金书波在致辞中表示，我国将区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，并在今年将区块链纳入新基建范围，表明区块链正式升级为国家战略，必将为正在转型升级的中国经济带来强劲新引擎。

中国电子信息产业发展研究院党委书记、副院长宋显珠在发言中表示，区块链作为数字经济发展的重要基础设施，正在不断与5G、物联网、大数据、人工智能、云计算等新一代信息技术快速融合，推动我国由信息互联网向价值互联网迭代升级。“重庆市高度重视区块链技术创新和产业布局，在多个方面已走在全国的前列，中国电子信息产业发展研究院将继续加强区块链的研究工作，引领国家区块链发展的新风向。”

成果发布：重庆区块链发展位居全国前列

重庆市垫江县人民政府县长贾晖，就地方政府在区块链与产业发展中的作用发挥，发表了主题演讲。垫江作为一个农业大县，在100天内“换道超车”，已取得瞩目成效。100天内，破零实现600多家辖区企业同上一张网、3万多台设备同上一朵云；采集140余万条工业数据，为数据资源化打下了有利基础。重庆垫江，这块数智实验田，值得企业和资本的深度关注。

赛迪区块链研究院院长刘权，在峰会上发布了《2020年中国区块链发展现状与展望（上半年）》《2020年上半年中国区块链企业发展报告》《2020年中国区块链典型企业名录》《公有链、联盟链安全技术指南》。

2020年以来，多地印发了区块链专项扶持政策，探索区块链产业发展路径。截止到2020年6月底，已有湖南、贵州、海南、上海、北京、南京、长沙、广州、福州、宁波、泉州、重庆等12个省市印发区块链专项政策。重点省市区块链产业竞争越发激烈。

从产业发展现状来看，新成立企业8000余家，分布于四大聚集区：环渤海聚集区、长江三角洲聚集区、珠江三角洲聚集区，以及以重庆、四川为主的湘黔渝聚集区。

具有投入产出的企业303家，同比增长274.07%。其中北京、广东数量不相上下，以300多家企业位居第一梯队；上海、山东、江苏、浙江、四川、重庆企业数量超40家以上，属第二梯队；其他中部地区、西部地区以及东北地区数量明显较少，属第三梯队。上半年仅8家获得投融资，初创企业融资困难问题依旧突出。

对下半年区块链发展趋势展望，赛迪区块链研究院院长刘权认为，在新基建背景下，区块链基础设施建设将不断加快，与工业互联网等新技术融合趋势渐显，有望推动数据要素流通，赋能数字经济，与实体经济融合更加深入。

❾ 为什么大多数工业数据通信没有网络层和传输层

因为网络层只是根据网络地址将源结点发出的数据包传送到目的结点。
通过路由选择算法，为报文或分组通过通信子网选择最适当的路径。该层控制数据链路层与传输层之间的信息转发，建立、维持和终止网络的连接。
具体地说，数据链路层的数据在这一层被转换为数据包，然后通过路径选择、分段组合、顺序、进/出路由等控制，将信息从一个网络设备传送到另一个网络设备。