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基于工业数据工业智能发展 | 机器智能 | 趋势研判

工业智能的基础:工业数据 工业数据工业智能的基础,通过数据驱动实现工业智能是目前较为可行的途径,随着工业数字化、网络化的进程不断加快,工业领域收集的数据维度不断扩大,主要体现在三个方面 经过多年的生产经营,积累下来历年的产品数据工业数据、原材料数据和生产设备数据; 二是数据范围不断扩大。 企业经营的视角来看待这些工业数据。 一般意义上,大数据有具有数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高,在此基础上,工业数据还有两特点。 商业模式创新主要体现在两个方面,一是基于工业数据工业企业对外能提供什么样的创新性商业服务;二是在工业数据背景下,能接受什么样的新型的商业服务。

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国产工业机器人发展需破解四困局

---- 当前我国机器人产业发展面临四困局,这些困局来自内部与外部的双面夹击。 自主品牌薄:根据工信部统计,我国自主品牌工业机器人以三轴、四轴的坐标机器人和平面多关节机器人为主,六轴的多关节型机器人占全国工业机器人销量的比重不足6%。 而外资品牌销售的工业机器人中多关节型机器人占全国工业机器人销量的比重达到62%,自主品牌产品还远不能满足国民经济各领域的发展要求。 核心零部件研发滞:从精密减速器、伺服电机和驱动器三关键组成部分来看,目前,国内还没有能够提供规模化且性能可靠的精密减速器生产企业,而被少数几家国际巨头垄断。 目前国内或以企业为单位、或以区域为联盟,提出了不少繁荣机器人产业的发展目标,若能脚踏实地、勤勤恳恳地逐个实现,实现国产机器人产业振兴并非难事。

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    工业网关,赋能工业数字化发展

    在国家政策的指引下,5G与工业互联网的深度融合,将构建满足工业领域业务发展需求的带宽、低时延、海量连接的的无线网络通信基础设施,催生融合创新应用,推动传统工业数字化、网络化与智能化,为中国经济发展增加新动能 、微型工业级RTU TG501、物联网网关TG451、工业RTU TG511等,为其化解生产发展与生态保护之间的矛盾,高效解决工业领域中存在协议众多、标准缺失、兼容性差等问题,提质增效显著。 图片5.png 5G工业网关TG451 高速传输 接口丰富 TG451能够放置三运营商的各种SIM卡,兼容能力强;支持有线无线双备份、双卡链路备份和双卡网络带宽叠加,传输带宽提升两倍,上传与下载提速 图片11.png 物联网网关TG451 组网稳定 灵活便捷TG451支持三运营商5G/4G网络并往下兼容EDGE、CDMA 1X及GPRS网络,组网稳定,灵活便捷,满足工业数据传输需求和工业领域大量即时处理需求 图片14.png 工业RTU TG511 远程遥测 管理便捷 TG511融合多数据中心传输、工业数据采集、远程测控、数据存储、多种供电方式等功能于一体,满足普遍客户的需求;采用三级看门狗检测机制,CPU

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    2016数据发展7趋势

    数据已过时,算法正当道。数据已经成为一种商品,每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。 由于数据湖带来了相当多的挑战,在2016年,我们将看到数据湖管理的未来:数据湖服务作为一种解决方案,为您的数据湖提供一个完整的管理方案。 因此,高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据,所以,2016年我们会看到人力资源分析将迈出一步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域,但为了更好地提高人力资源的投资回报率,该业务增长极为迅速。 对于那些的商业组织而言,大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面,政府是缓慢的,但是在2016年,我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。 一个政府,或智慧政府,将会于实现目标做出重要贡献,在2016年,在全球范围内将会有越来越多的政府向智能政府方向发展。 我们已经看到一些例子。迪拜当局正努力把政府变成智能政府。

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    干货 | 工业数据发展态势与典型应用

    导读:本文从工业数据的概念、特征入手,对工业数据发展态势进行了探讨,指出工业数据可广泛应用于企业生产过程的各环节。 1 引言 2014年,美国发布《先进制造合作伙伴》报告2.0,提出优先发展的三技术领 域,即先进传感器、控制和制造平台(ASCPM)技术,可视化、信息化和数字化的制造(VIDM)技术,先进材料制造(AMM 其中可视化、信息化 和数字化的制造技术领域主要研究工业数据。德国《工业4.0研发白皮书》提出工业数据分析是工业4.0五交叉技术之一。 《新工业法国》指出,2015年,法国推出“新工业法国战略”,总体布局为“一个核心,九支点”。大数据经济是九核心支点之一。    经过 三年的发展,随着信息化和工业化融合的不断推进和大数据采集、集成、计算和分析技术的发展,很多工业企业已经进入工业数据实践阶段。大型工业企业在应用 方面走在前列。

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    图说 | 工业数据如何推动“智能制造”发展

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    【推荐阅读】工业数据发展态势与典型应用

    导读:本文从工业数据的概念、特征入手,对工业数据发展态势进行了探讨,指出工业数据可广泛应用于企业生产过程的各环节。 1 引言 2014年,美国发布《先进制造合作伙伴》报告2.0,提出优先发展的三技术领 域,即先进传感器、控制和制造平台(ASCPM)技术,可视化、信息化和数字化的制造(VIDM)技术,先进材料制造(AMM 其中可视化、信息化 和数字化的制造技术领域主要研究工业数据。德国《工业4.0研发白皮书》提出工业数据分析是工业4.0五交叉技术之一。 《新工业法国》指出,2015年,法国推出“新工业法国战略”,总体布局为“一个核心,九支点”。大数据经济是九核心支点之一。    经过 三年的发展,随着信息化和工业化融合的不断推进和大数据采集、集成、计算和分析技术的发展,很多工业企业已经进入工业数据实践阶段。大型工业企业在应用 方面走在前列。

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    2014年数据发展动态预测

    数据环境下,对大数据进行揭露和预测可谓是呈现出百家争鸣的情形。 2)对于(上市)公司来说,将如何去面对大数据? 3) 数据科学应用软件将会取代数据科学家吗? 4)借着大数据的东风,google将会成为新的美国黑水保安公司(Blackwater)吗? 而Skomoroch却说道,“如果CEO把所有精力都倾注在某一个旁支机构上,那么设立CDO这个工作岗位是否会获成功还尚无明朗”。 不,公司并不会在盈利报表上列出他们到底拥有多少数据。 Skomoroch也确实把数据当成是一种资产。而且数据越多,越好;数据越详细,越好;数据越稀缺或越受欢迎,越好。虽然如此,可是计算一家公司保存在许多数据仓库中的数据总量仍旧不是一件轻而易举的事。 并且还可能很难将数据报告标准化、规范化。最后,就是有些公司可能不想透露他们所拥有的宝贵数据。 不,数据科学应用软件无法取代真正的实时的数据科学家。

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    CDGA|为什么工业数据治理难度那么

    随着互联网、AI等新技术的发展、应用和普及,数据进入到一个爆炸性增长的时代,工业领域数据也不断发生规模化增长。 而对国内的大部分工业企业来说,对工业数据实现有效管理和合理应用绝非易事,原因有以下几点:一、工业数据的复杂性与其他行业相比,工业领域的数据更加复杂。 四、数据安全问题严重随着数字时代的发展和各种新技术的运用,越来越多与企业机器设备、生产制造、服务运维等相关的信息不知不觉脱离了掌控,暴露在工业互联网上,动摇着企业的数据安全。 同时,工业数据的类型和结构复杂、体量巨大,也对数据治理工作造成阻碍。所以工业领域的数据治理工作总是因难以有效推进而发展落后。 确立数据标准体系,对工业数据进行分类分级,可以在保证数据安全的基础上实现数据共享和价值挖掘,为企业未来的发展抢占主动权。

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    2019年数据产业发展如何?

    01 2019年中国大数据发展如何 2018年中国大数据产业规模推测达到5405亿元,较2017年4700亿元同比增长15%; 2019年有望达到6216亿元,并且未来几年中国大数据产业将保持在10-15% 的发展增速。 02 大数据顶层设计 2018年,全国各地加强贯彻落实《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020)》及相关政策,十多个地方已经设置了省级大数据管理机构,30多个省市制定实施了大数据相关政策文件 04 大数据行业应用 中国的大数据技术已经在电商、广告和搜索等行业得到比较广泛应用并不断深入。金融、电信、医疗、教育、制造等行业也正在以大数据作为重要抓手来发展跨界的应用。 05 大数据区域布局 中国已经建设了8个国家大数据综合试验区和5个国家大数据新型工业化示范基地,开展大数据方面的实践探索,区域布局持续优化。

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    中国工业互联网发展历程

    工业互联网是开放、全球化的网络,通过将人、数据、智能资产和设备连接起来,达到提高生产力和工作效率、降低成本、减少资源使用的目标,从而促进新一轮的工业革命。 我国工业互联网发展历程 在我国,无论是IT界还是工业界,无论是学术界还是产业界,都对工业互联网产生极大的关注。我国工业控制自动化的发展,大多是在引进成套设备的同时进行消化吸收,然后进行二次开发和应用。 目前,工业控制自动化技术正在向智能化、网络化和集成化方向发展。 ? 发展建议 (一)充分利用工业互联网带来的工业革命 我国处于工业转型发展的关键阶段,机器、设备组、设施和系统网络组成的工业互联网,如果能在更深的层面将连接能力、大数据分析能力完美结合,并贯穿于设计、生产 ,选择哪些行业先期发展工业互联网,如何提前规划和布局才能充分利用工业互联网的优势,以带动传统行业的创新发展值得进一步思考。

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    工业机器人发展

    Unimation机器人的应用虽然是简单的重复操作,但展示了工业机械化的美好前景,也为工业机器人的蓬勃发展拉开了序幕。 工业机器人在欧洲也兴起得相当快,ABB机器人公司1974年研发了世界上第一台全电控式工业机器人IRB6,主要应用于工件的取放和物料搬运。1975年生产出第一台焊接机器人。 KUKA机器人公司1973年也研制开发了的第一台工业机器人。 到了1980年,日本工业机器人经历了短暂的摇篮期,劳动力的短缺加上政府的支持,便很快进入实用阶段, 工业机器人在日本得到了巨大发展,日本也因此而赢得了“机器人王国”的美称。 三、 纵观这场波澜壮阔的工业机器人发展史,技术虽然在美国诞生,但随着日本和欧洲企业发展壮大,新生的或者有潜力的美国机器人公司被并购,而且美国还陷入了工业机器人会使失业率上升的争论,以及Unimation

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    工业互联网发展现状

    根据工信部发布的数据指出,截至今年8月底,企业数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别达74.7%和54.2%,具有一定行业和区域影响力的工业互联网平台超过100家,连接工业设备总数达到7600万台 然而制约离散制造业转型的瓶颈仍有很多,如工业设备间协议的多样异构、数据类型的异构异质、工业现场的“信息与数据孤岛”、设备之间互联不通、数据收集与处理缺乏实时性等,这些因素都为离散制造业的转型升级造成了巨大的困难 随着工业互联网的快速发展,这些问题也迎刃而解。 同时,企业借助物联网、人工智能、大数据新等数字技术对其运营流程进行改造升级,搭建基于数据分析的决策体系与管控系统,提升决策的精准性与时效性,从而降低企业运营成本、提高运营效率,强化现有核心业务的优势,驱动企业利润的增长 然后大数据分析可以加快企业决策过程,缩短企业响应时间,提高企业整体的运营效率。这样数字化企业能够有效运用消费者数据和生产数据优化自身的生产和决策的过程,提高生产效率。

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    回顾2016年数据发展,盘点十热门数据岗位

    2016年的尾声即将到来,我们是时候回顾一下大数据发展,盘点十最热门的数据岗位。 ? TOP1 首席数据官(CDO) 三军不可无帅也,所有想在大数据项目中取得成功的公司都需要首席数据官坐镇指挥。 因此,首席数据师必须个人能力出众,同时还需要具备足够的领导力和远见,找准公司发展目标,协调应变管理过程。 TOP2 营销分析师/客户关系管理分析师 客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据,很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。 TOP6 软件研发工程师 这个也是大数据相关岗位?随着大数据发展,很多公司都开始打造基于大数据平台的网页应用。 通常,他们都会和产品部门、市场部门紧密合作,运用数据编程工具来整合大数据集,得出分析结论,支持发展客户群,制定维持客户关系策略。

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    2018年数据发展趋势十预测

    在2017中国大数据技术大会(BDTC)上,CCF大数据专家委员会副秘书长、北京永信至诚科技股份有限公司高级副总裁潘柱廷发表了《2018年数据发展趋势预测》的主题报告, 主要内容 ✦报告对2018年数据发展趋势进行了十预测 ,包括:机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点;数据科学带动多学科融合;数据学科虽然兴起,但是学科突破进展缓慢;推动数据立法,重视个人数据隐私;大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式 ;数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题;基于海量知识的智能是主流智能模式;大数据的安全持续令人担忧;基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景等。 ✦ 报告还显示,2018年取得应用和技术突破的数据类型是:城市数据、视频数据、语音数据、互联网公开数据、图形图像数据等。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。 报告认为,我国大数据发展的主要推动者来自于大型互联网公司和政府机构。

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    咖说】工业数据工业4.0时代的价值创造

    专访记者:工业4.0体现的是技术突破和生产力的跨越式发展,而这种发展着力解决的问题包括哪些方面?将在哪些方面产生革命性变化? 李杰:工业4.0是一理想世界也是全世界工业努力的方向。不同国家不同企业所注重的地方会不一样。但是我们一定要了解我们社会与工业发展的目的進而從基本上做起。 在实施方案的规划上,德国提出了“二维战略”的发展思路,从横向和纵向这两个维度推进工业体系的智能化进程。 工业数据发展能起到什么样的作用? 李杰: 从世界竞争力报告中的这幅雷达图中我们可以看出,中国目前的短板主要在创新能力、高等教育、人力效率、和基础技术可用性这几个方面。 而中国最大的机会在于市场,因为中国的市场不仅够大,而且是弹性增长的,这样弹性的市场其实给了中国企业很好的创新环境,因为市场的包容性特别,人们对于新鲜事物的接受能力和购买欲望远远高于发达国家。

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    2018年数据发展趋势十预测

    钱塘号期待您的入驻和来稿 热门推荐:【干货】45G微信小程序开发合集 主要内容 报告对2018年数据发展趋势进行了十预测,包括:机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点 ;数据科学带动多学科融合;数据学科虽然兴起,但是学科突破进展缓慢;推动数据立法,重视个人数据隐私;大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式;数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题;基于海量知识的智能是主流智能模式 ;大数据的安全持续令人担忧;基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景等。 报告还显示,2018年取得应用和技术突破的数据类型是:城市数据、视频数据、语音数据、互联网公开数据、图形图像数据等。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。 报告认为,我国大数据发展的主要推动者来自于大型互联网公司和政府机构。

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    《2020工业互联网产业经济发展报告》10要点总结

    一是强化传统产业产品的数字化功能,如为工业装备提供了数据采集、传输和分析能力,形成工业数字化装备产业;二是创新融合技术下的新型产品,如工业互联网平台、工业边缘计算等近年来蓬勃发展,有望成为未来关键新兴产业 ,更加强化数据分析与应用创新的工业软件与 APP 子领域,以及工业装备叠加数据采集和智能分析功能形成以设备感知连接、数字化控制、数据智能分析部分为主的工业数字化装备子领域。 工业互联网融合带动的经济影响部分发展迅猛,是工业互联网发展的重要引擎。 工业互联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建形成基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,是支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台,包括边缘、平台 (工业 PaaS)、应用三核心层级 工业软件指应用于工业领域或工业场景下的各类软件,主要包括研发设计、生产管理、经营管理三类。 ?

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    工业数据应用的三挑战和五商业趋势

    导读:随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用,本文将分析工业数据发展中的三挑战和今后的五商业趋势。    通过信息技术、物联网技术的发展,通过传感器技术,实时感知数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,使得生产过程中的这些因素能够被精确控制,从而真正实现生产的智能化。 三挑战   工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高,工业数据有三挑战 德国工业4.0体系中明确指出了三集成,工业4.0研究院利用产业经济学和双边市场经济学的理论把三集成进一步深化为其发展路径。 大数据未来中国五商业趋势   高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五趋势:包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。

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    如何发展工业互联网平台?

    工业互联网这张大网如今已经覆盖了大半个制造业了,它以智能技术为主要支撑,通过打通设计、生产、流通、消费与服务环节,构建基于云平台的海量数据采集、汇聚、分析服务体系,支撑制造资源的泛在连接、弹性供给和高效配置 虽然在国家政策引导和企业数字化转型驱动下,我国工业互联网已经进入了快速发展期,形成了一个个平台,但其中真正有效益增长的并不是很多,那么阻碍我们发展的原因有哪些呢? 企业内部之间、产业链上下游之间、跨领域各类生产设备与信息系统之间还存在很多“信息孤岛”,导致制造资源数据难以实现集成和共享,影响了进一步的协同应用。 所以要想发展工业互联网平台,不仅仅是要强化平台建设,还要强化企业上云和平台的试点应用。平台建设是工业全要素全链条的枢纽和工业资源配置的核心,不可或缺,但一味地只发展,没有场景使用,那也是白费力气。 应该根据国家政策,大力推动企业上云,推进企业智能化改造,打造数字化车间和智能工厂,让企业能用起来,实现“造”与“用”的良好结合,才能更好的发展工业互联网平台。

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