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人与机器数据互联需要哪些关键技术?
发布时间:2016-03-28        浏览次数:127        返回列表

 人与机器数据互联需要哪些关键技术?

  在商务、金融等传统行业引发巨变后,互联网将触角伸到了工业领域。通过大量运用感知器、控制器、人工智能等软硬件系统和 进技术,工业互联网将人和机器,物理和虚拟 连接起来,构成 个智能的网络,为实现智能制造奠定了基础。工业互联网是横跨通信、计算机和自动化等多个学科的技术融合,必将掀起新 轮的工业革命。本文从技术的角度对工业互联网进行阐述,希望能对读者所有启发。

   、工业互联网关键技术

  工业异构异质网路的融合技术。现代工业环境中包括多种异构异质网络,从网络拓扑来分,既有各种智能设备组成的专用协议局域网,也有基于通用TCP/IP协议的公共互联网;从网络传输介质来分,既有各类无线传输网络如Zigbee、WiFi等,也有有线IP网。工业互联网要实现这些网络间的互通协作,异构异质网络的融合是 要考虑的问题。由于异构异质网络的融合具有高度的复杂性,不同的网络在通信协议、数据格式、传输速率等方面的差异性, 些设备将作为通

  信节点发挥智能路由器的作用,同时还需要 个统 的通信机制,将数据融合在IP网络中传输和控制,实现设备间的良性沟通,资源的合理配置以及生产效率的 大提高。工业装备和产品的智商技术。工业互联网实现了智能设备之间的通信协作,大大提高了工业装备的智商。生产装备和产品开始有了自己的“思维”,产品需要告诉生产设备关于自己的信息和制造细节以协助生产,生产设备之间需要沟通来合理安排自己的时间和动作。同时,信息物理系统(CPS)通过无处不在传感网络,将物理设备联网,使之具备感知、通信、计算、远程控制、自我管理的功能,实现人、产品、设备、网络之间新的互动关系, 大的提高了工业互联网的智能化水平。

  机器人

 

  工业大数据的存取和利用技术。工业互联网时代,随着传感器的大量使用,智能设备的普及,这些设备生成了海量的数据,与此同时,设计、研发、物流、供应链、销售、服务等各个环节也都在源源不断的产生数据。对这些数据的消化处理能力成为未来制造企业竞逐的关键。 ,工业互联网环境下智能设备间需要频繁的数据交互,对数据传输的实时性和可靠性要求很高,这将大大促进海量数据存取技术的进步以满足生产需求。其次,利用数据挖掘等技术从海量数据中提取有价值的信息,并用于优化生产流程,完善服务体系,是实现智能制造的关键。

  工业互联网体系架构技术。工业互联网是多个系统的集成,就像很多人体器官组合在 起构成健康的人体系统,各个系统不是简单的堆砌而是高度耦合。工业互联网的集成包括横向集成和纵向集成。纵向集成是指制造企业内部、智能工厂内部的集成,包含从需求制定、设计、生产研发、物流、运营等各环节内部的集成,也包括跨环节的集成。横向集成是指企业间的集成、产业链的集成,通过企业间信息的共享,资源的整合,实现产供销全流程的业务无缝对接。工业互联网集成化的实现,不仅需要标准的系统间接口,还需要 个统 的体系架构,为各个系统的集成化运作建立规范,就像冯诺依曼体系架构之于计算机系统的作用 样。

  二、政策建议

  加快工业互联网相关标准制定,以标准化推动工业产品、技术、服务的互通融合。工业互联网涉及异构网络的融合,系统的集成,设备的互联互通以及安全性等问题,对标准化工作提出很高要求,各国都将标准化作为战略重点优 发展。比如德国制定了标准路线图,为工业4.0标准制定提供引导。我国应借鉴发达国家的经验,高度重视标准化在工业互联网产业发展中的引领作用,优 制定标准路线图,明确电子、装备、网络、软件等行业的标准化需求,在异构网络间的融合、系统集成、智能设备的交互、安全和服务规范等方面加快标准体系的建设。同时,还要加快我国在工业互联网标准方面的国际化步伐,提高国际标准制定的话语权,在全 范围内赢得工业互联网发展的 发优势。构建产学研协同创新体系,以协同化加速产业化进程。美国、德国等发达国家在发展工业互联网方面高度重视产学研的协同创新,通过持续的政策扶持和资金投入,逐步形成了政府、产业界、学术界和各种社会科研机构相互合作的协同创新体系。

  我国也应该高度重视产学研协同创新对工业互联网发展的重要促进作用,加强顶层设计,通过政策引导,资金支持大力推动协同创新体系的构建。在工业互联网的重点领域和行业,鼓励建立以企业为主导,联合大学和科研机构力量的机构,将高校的科研成果及时产业化,产业的需求及时反馈给研究机构,形成良性互动,合力突破工业互联网关键领域的关键技术难题,共同促进工业互联网的发展。构建工业互联网产业联盟,以联盟助推产业生态圈式发展。工业互联网是技术和产业跨界融合的产物。

  2014年AT&T、思科、通用电气、IBM和英特尔在美国宣布成立工业互联网联盟,旨在打破技术壁垒,促进物理 和数字 的融合。我国政府应积 学习和借鉴发达国家的产业联盟运作模式,组织建立跨行业的、公私合作的多样化的工业互联网技术联盟和产业联盟,引导行业之间、企业之间、政府和企业之间加强交流合作,突破关键技术障碍,形成统 的工业互联网系统架构,推动标准化进程,共建工业互联网产业生态圈。加大政策扶持力度,营造工业互联网发展良好政策环境。工业互联网中的智能设备由于技术含量高,往往价格昂贵,这给中小制造企业打造智能化生产体系带来很大资金风险。

  德国为了实现工业4.0的跨越,出台了相关政策、税收,帮助企业实现智能化生产,分担企业风险,带来了良好的社会效益。中国在学习发达国家经验的同时需要注意到,我国工业基础相较德国还有很大差距,制造企业在智能化升 改造过程中所需要承受更大的风险。政府应针对工业企业提供 系列政策倾斜和资金保障,建立国家工业互联网投资基金和专项资金,探索工业企业智能化升 风险管控模式,降低企业创新风险,帮助企业稳步提升智能化水平,加强工业互联网的推广应用。

 人与机器数据互联需要哪些关键技术?