作为新一代信息技术与智能制造深度融合的产物，工业互联网的目的旨在结合软件和大数据分析，重构全球工业，将人、数据及机器各种元素互联起来，大规模提升工业制造生产力。正是智能机器、先进的数据分析工具、人机交互以及CPS 系统为工业互联网的实现提供支撑。
关键技术一：工业大数据
工业大数据基于工业云计算服务平台进行海量数据的存储、数据挖掘和可视化呈现。工业大数据推动互联网由以服务个人用户消费为主向服务生产性应用为主，由此导致产业模式、制造模式和商业模式的重塑。大数据与智能机床、机器人、3D打印等技术结合，推动了柔性制造、智能制造和网络制造的发展。工业大数据与智能物流、电子商务的联动，进一步加速了工业企业销售模式的变革，如精准营销配送、精准广告推送等。
关键技术二：数字化双胞胎
数字化双胞胎是指基于现实世界，利用数字化技术营造的与现实世界对称的数字化镜像。数字化双胞胎模型具有模块化、自治性和连接性的特点。利用数字化双胞胎模型，可以从测试、开发、工艺及运维等角度，打破现实与虚拟之间的藩篱，实现产品全生命周期内生产、管理、连接的高度数字化及模块化。
关键技术三：信息物理系统（CPS）
信息物理系统（CPS）正成为引领全球新一轮产业变革的核心技术体系。CPS本质上是在信息空间和物理空间之间构建的基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环赋能体系。CPS可以被定义为一个集计算系统、通信系统、感知系统和控制系统为一体的复杂系统，其目的是通过更广泛的互联互通，更透彻地认识物理世界、更有效地控制物理世界，使信息世界和物理世界紧密融合，实现对物理世界安全、可靠、高效、实时、协同的感知和控制。信息物理系统的实现需要经过四个环节，分别是：状态感知，实时分析、科学决策、精准执行。
关键技术四：人工智能
工业互联网带来工业数据的快速增长，传统数学统计与拟合方法难以满足海量数据的深度挖掘，大数据与机器学习方法正在成为众多工业互联网平台的标准配置。Spark、Hadoop、Storm 等大数据框架被广泛应用于海量数据的批处理和流处理，决策树、贝叶斯、支持向量机等各类机器学习算法，尤其是以深度学习、迁移学习、强化学习为代表的人工智能算法，正成为工业互联网平台解决各领域诊断、预测与优化问题的得力工具。
来源：搜狐优管网
暂无评论内容