当前位置:首页 > 智能硬件 > 智能硬件
[导读]在这篇文章中,小编将对工业互联网大数据的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对它的了解程度,和小编一起来阅读以下内容吧。

在这篇文章中,小编将对工业互联网大数据的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对它的了解程度,和小编一起来阅读以下内容吧。

一、工业互联网大数据架构

工业互联网大数据应用的整体架构一般分为四个部分:采集后台、数据中台、应用前台以及运维管理。

1 采集后台

通常利用主动探测扫描、通信流量监测、被动蜜罐诱捕以及信息系统数据对接等技术手段,实现数据采集的功能,采集数据源一般包括互联网数据,工业互联网相关联网资产、资产漏洞、安全事件、威胁情报、关键信息基础设施数据等。

2 数据中台

智能大数据分析与建模平台,定位于降低数据洞察阻力、大数据使用门槛、数据交换成本、数据监控难度以及提升数据洞察广度、探索深度、交换速度和监控精度,满足各类数据的集成、计算、存储、挖掘、管理等需求。

3 应用前台

基于数据中台提供的底层数据,进行数据分析,支撑基础资源管理、网络安全态势感知、APP情报动态线索挖掘、工业互联网安全等多个顶层应用,一般可服务于多部门、多业务、多场景。

4 运维管理

实现系统自身的运维管理,一般包括系统管理、安全管理、智能监控、告警处理等功能。

二、为何要加强工业互联网大数据软件构建

工业互联网是发展先进制造业的必由之路,应抓住历史机遇期,以数字基建为契机,打牢工业互联网软件发展基础。从未来发展趋势来看,工业互联网是第四次工业革命的基石,是抢占产业未来制高点的战略选择,其本质是实现制造业质量变革、效率变革和动力变革。本次新冠肺炎疫情期间,工业互联网在疫情防控保障和企业复工复产支撑中发挥了重要作用,从需求发布到应急响应,从仓储物流到复产达产,从产业链协同到信息共享,多个环节都有成功应用案例。在新冠肺炎疫情全球化蔓延的趋势下,在提速数字基建的背景下,我国工业互联网等新型工业软件发展获得了难得的窗口机遇期,应以此为契机,创造制造业转型和升级的历史性拐点。

此外,工业互联网大数据软件是工业互联网的核心与基础,是推动工业互联网创新发展的重要支撑。基于软件定义的工业互联网将软件基础资源与硬件基础资源分离开来,通过工业全系统的互联互通实现全方位工业数据的采集,以数据为核心构建的智能化体系是支撑智能制造和工业互联网的核心动力,工业大数据软件正是其载体和工具。工业大数据软件利用数据和模型,优化制造资源的配置效率,支撑制造业的业务变革,使企业达到提质增效的目的,在自动化与信息化基础之上,实现数字化、智能化的制造体系,不仅为工业互联网在个性化定制、网络化协同、服务化延伸等工业互联网新模式场景提供了支撑,还承载了通过大数据的分析利用,从而承担了知识积累、复用直至创新的重任。

而且,应高度重视工业大数据软件基础设施建设,摆脱基建就是网络和硬件建设的旧思维,突出数字基建软装备的创新和跨越。新型基础设施建设内涵更加丰富,涵盖范围更广,区别于传统的基建,以5G、工业互联网、数据中心等为代表的新兴技术,由于技术特点和应用手段的不同,其基础设施突破了传统的以建筑和网络为代表的“有形”物理实体,而数据、平台和软件等“无形”的资源同样成为数字基建的重要建设内容。要克服“基建就是盖房子、做工程、建网络、买设备”的旧观念,重视对于技术和人才等的软性基础设施投入,做到“软硬兼施”,这样才能为真正夯实数字经济地基,切实推动工业实现数字化、网络化、智能化。

上述所有信息便是小编这次为大家推荐的内容,希望大家能够喜欢,想了解更多有关它的信息或者其它内容,请关注我们网站哦。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

北京——2024年4月18日 西门子中国和亚马逊云科技双方高层在西门子中国北京总部会晤,双方宣布签署战略合作协议,共同成立“联合创新团队”。基于亚马逊云科技在生成式AI领域的领先技术和服务,并结合西门子在工业领域的深厚积...

关键字: 生成式AI 机器学习 大数据

赛诺贝斯开创性"三位一体"商业模式:领跑MarTech行业的创新引擎

关键字: 数字化 大数据 大模型 生成式AI

随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升,机器学习作为人工智能领域的重要分支,正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术,其应用广泛且深入,为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么,机器学习具...

关键字: 大数据 机器学习 人工智能

随着大数据时代的来临,数据的价值日益凸显,如何从海量数据中提取有用信息并转化为实际价值,成为各行各业关注的焦点。机器学习和数据挖掘作为两大核心技术,在数据分析和处理中发挥着越来越重要的作用。本文将通过几个典型的应用案例,...

关键字: 大数据 机器学习 数据挖掘

随着互联网的迅猛发展,百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头逐渐崭露头角,成为了行业的领军者。这些公司在云计算、大数据、人工智能等领域积累了丰富的经验和技术实力,为开发者提供了丰富的服务和工具。在这样的背景下,BAT模块应运而...

关键字: 互联网 云计算 大数据

随着大数据时代的来临,机器学习作为人工智能的核心技术之一,已经深入到各个领域并展现出强大的潜力和价值。机器学习通过对大量数据的分析、学习和预测,为各个行业提供了前所未有的机遇。本文将详细介绍机器学习的常见任务,并探讨这些...

关键字: 机器学习 大数据

随着工业4.0时代的到来,智能工厂成为制造业转型的关键。本文旨在提出一套系统的智能工厂建设方案,涵盖了技术架构、实施步骤、关键技术及预期效益等方面,为企业实现智能制造提供参考。

关键字: 智能工厂 工业自动化 工业互联网

在现代工业4.0的浪潮下,智能工厂管理系统已经成为了制造业转型升级的关键。它不仅能够提高生产效率、降低成本,还能提升产品质量和灵活性。本文将深入探讨智能工厂管理系统的核心组成、工作原理以及其带来的诸多好处。

关键字: 智能工厂 工业自动化 工业互联网

人脸识别技术作为一种高效、准确的身份识别方式,近年来得到了广泛的应用和发展。随着人工智能、大数据等技术的不断发展,人脸识别技术的准确度和可靠性得到了显著提高。本文将探讨人脸识别技术的发展现状和未来趋势。

关键字: 人脸识别 人工智能 大数据
关闭