資料介紹
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物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)(IIoT)提供了一個(gè)設(shè)備共享遠(yuǎn)比過(guò)去更大數(shù)量的數(shù)據(jù)平臺(tái),使流程更復(fù)雜的控制和管理,機(jī)械維護(hù)計(jì)劃。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集方法,如SCADA系統(tǒng),其中被動(dòng)傳感器通道數(shù)據(jù)返回到一個(gè)中央控制器,將讓位給IIoT的解決方案,可以提供更快的響應(yīng)時(shí)間,有效的數(shù)據(jù)收集能力和大數(shù)據(jù)服務(wù),如預(yù)測(cè)性維護(hù)和自治系統(tǒng)自?xún)?yōu)化。
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Figure 1 illustrates a traditional industrial sensor network, in which the SCADA system receives and processes the sensor data and takes responsibility for subsequent decision making. In the new model made possible by the IIoT, embedded intelligence processes the sensor data locally to make decisions in real-time that are relevant to completing the current process. In addition, refined sensor information will be forwarded to The Cloud. Here, Big Data applications perform deep analysis based on the full set of information received from throughout the sensor network.
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Analytics performed in The Cloud are able to identify trends and patterns that human operators or analysts are unable to detect, generating higher-level intelligence that enables processes, equipment, factories and the enterprise to operate more efficiently, productively and cost-effectively. Typical Cloud-based analytic services useful to a manufacturing enterprise, for example, may include generating diagnostic data, automatic re-optimization of equipment settings, ordering new supplies or machine parts, scheduling maintenance, and management querying or reporting services. In this way, the IIoT will enable enterprises to increase productivity, lower costs, reduce stoppages and servicing costs, and share more and better intelligence throughout the business to guide strategic decisions.
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