工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。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，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。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。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。
1加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
5产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
8工业污染与环保检测
《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。
这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
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工业物联网越来越火 看看通用电气在做啥
所谓智慧制造、智慧机器，在硬体技术上如感测器等领域，其实都已经发展相当完备，目前最核心的关键，正如通用所关注的，是“软”的整合与服务方面，以 ServiceMax 来说，其物联网云端平台可接收物联网上各装置内建感测器的资讯，让使用单位或是维修公司了解哪个零件何时将要故障，据此排定检修更换时间，可大量提升维修效率，节省时间与成本，并且提高装置的可靠率。
现在物联网应用越来越普遍，在生活中很多见，电子标签应该也属于物联网技术应用吧。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频讯号自动识别目标物件并获取相关资料，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。
目前RFID技术在广州服装行业的应用越来越收到服装企业主的重视，通过RFID技术提供供应链管理的透明度，提高库存转转率，减少缺货损失，提升门店的消费体验 通过RFID技术基本上为服装行业带来四大类的利益：
快--物流效率快，货品交接点数快。
准--在供应链的各个环节对服装的流通资料采集准确。
防--通过嵌入理德RFID晶片到服装内部，实现防窜货和防伪功效。
服务--通过理德服装RFID智慧商店，提高消费者体验，通过互动，更多商品的展示，快速响应消费者需求来提高服务水平。
头不动 眼不眨 看看小猫在做啥 左看看 右看看歌名：《小花猫》小花猫喵喵喵，饿著肚子咕咕叫，左瞧瞧右看看，地上小鱼快吃掉。小花猫，跳跳跳，磨磨爪子喵喵叫。左扑扑右跳跳，发现老鼠别放掉。
谁来守卫工业物联网安全根据物联网自身的特点，物联网除了面对行动通讯网路的传统网路安全问题之外，还存在着一些与已有行动网路安全不同的特殊安全问题。这是由于物联网是由大量的机器构成，缺少人对装置的有效监控，并且数量庞大，装置丛集等相关特点造成的，这些特殊的安全问题主要有以下几个方面。
物联网机器/感知节点的本地安全问题。由于物联网的应用可以取代人来完成一些复杂、危险和机械的工作。所以物联网机器/感知节点多数部署在无人监控的场景中。那么攻击者就可以轻易地接触到这些装置，从而对他们造成破坏，甚至通过本地操作更换机器的软硬体。
感知网路的传输与资讯保安问题。感知节点通常情况下功能简单(如自动温度计)、携带能量少(使用电池)，使得它们无法拥有复杂的安全保护能力，而感知网路多种多样，从温度测量到水文监控，从道路导航到自动控制，它们的资料传输和讯息也没有特定的标准，所以没法提供统一的安全保护体系。
核心网路的传输与资讯保安问题。核心网路具有相对完整的安全保护能力，但是由于物联网中节点数量庞大，且以丛集方式存在，因此会导致在资料传播时，由于大量机器的资料传送使网路拥塞，产生拒绝服务攻击。此外，现有通讯网路的安全架构都是从人通讯的角度设计的，并不适用于机器的通讯。使用现有安全机制会割裂物联网机器间的逻辑关系。
看看物联网（IoT）如何让电网更加智慧智慧电网与能源参考设计
用于塑壳断路器 (MCCB) 的低功耗、低噪声模拟前端设计
高压 12V-400VDC 电流感测参考设计
用于 G3-PLC 电力线通讯的模组上系统（CENELEC 频段）
我这周在浏览物联网 (IoT) 时，想仔细看看IoT将如何使电网更加智慧（反之亦然），在整个基础设施和住宅内提供更多的资讯，实现更佳的互联互通。通过IoT，使用者、制造商和公共事业服务供应方将揭示一种全新的方法来管理装置，并最终节省资源和开销。让我们看一看世界上的智慧电表将智慧电网与你的住宅连线在一起的实现方式。
在全球都在关注能源管理和节能的当下，IoT将把智慧电网的连线优势扩充套件到公共事业供应方所完成的配电、自动化和监视之外。住宅和楼宇内，管理系统的使用将帮助使用者监视他们自己的用量并调整使用习惯。这些系统将最终通过在非高峰用电时间执行来自动调节，并且连线至感测器来监视使用者数、光照条件以及更多引数。但是，这一切都源自一个更加智慧和互连程度更高的电网。
智慧电网使IoT成为现实的第一个关键步骤是大量采用智慧仪表。目前已经连线了数百万个仪表，并且互连电网的势头仍在增长。然而，要发挥其最大潜能，智慧电网的第一步是从机械电表向智慧电子仪表的转变，其目的是建立仪表和公共事业供应方的双向通讯。
美国的智慧电子仪表的采用率接近50%，目前现场已经安装了数百万个电表，与电网互连并定期通讯。从本质上说，电表正在将它们的功能从电能计量装置扩充套件成为双向通讯系统。
现代的电子仪表必须符合特定的标准才能在智慧电网和IoT中发挥如此关键的作用。首先，仪表需要在住所和楼宇中将能耗资讯报告给公共事业单位。在美国，合适的解决方案是低功耗RF (LPRF) 通讯，使用的是Sub-1 GHz网状网路。然而，根据国别和电网属性的不同，无线解决方案也许不是最佳选择，比如说在西班牙或法国等使用有线窄带正交频分复用 (OFDM) 电力线通讯 (PLC) 的国家。没有放之四海而皆准的互联互通解决方案。使IoT成为现实需要更大量的产品组合，能够支援从有线到无线，而有时需要将二者结合起来。
第二，仪表需要通过住宅内显示器或闸道器将有用的能耗资讯传送到屋内。这些资讯使得使用者相应地调整用电习惯并降低这方面的开销。在美国，ZigBee标准与智慧能源应用系统组合使用。其他像英国或日本等国，正在评估Sub-1 GHz RF或PLC解决方案，以实现更大的覆盖范围，或者混合RF和PLC的组合实现。所以，本质上说，电表正在成为智慧感测器，用于在住宅和楼宇内外进行双向通讯的IoT，以网状网路的方式互连，同时将基本能量资料报告给公共事业单位。
此外，智慧仪表需要支援诸如动态定价、需求响应、远端连线和断开、网路安全、无线下载和安装后升级等高阶功能，这样的话，公共事业供应方也就没有必要为每个仪表都派遣一名技师了。
如你所见，智慧电网在支援IoT方面发挥了关键作用—但这只是开始。将楼宇和住宅中的装置连线在一起是发挥智慧电网全部优势的下一件要做的事，而很多创新型解决方案和便利化应用已经向用户提供。专用家庭能源闸道器、智慧应用中心或能量管理系统将使使用者更快地感受到互连电网和IoT所带来的益处。
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智慧电网与能源参考设计
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通用电气6q管理
通用电气(GE)的电子商务战略
1GE概述
通用电气公司(GE)是一家多元化经营的全球性企业集团，它的历史可以追溯到1878年托马斯 A爱迪生建立的爱迪生电气照明公司。1892年，爱迪生通用电气公司和汤姆森-休斯顿电气公司合并，创立通用电气公司。一百多年来，通用电气公司秉承以科技带来美好生活的理念，始终保持科技创新，保持全球领先的技术优势。目前，通用电气公司拥有24414项专利，累计居全球第一。
GE集技术、制造和服务业为一体，致力于在其所经营的每个行业取得全球领先地位。GE在2004年1月，将原有下属的13个工业集团重组为目前的11个业务集团:能源集团、高新材料集团、消费者金融服务集团、商务融资集团、医疗健康集团、消费与工业产品集团、基础设施集团、全国广播公司、运输集团、装置服务集团、保险集团。若单独排名，至少有9个业务集团可名列全球500家最大公司。GE在世界各地160个国家开展业务，其中包括在26个国家运作的270家生产厂，全球拥有员工30多万人。GE的境外收入逐年上升，1999年该公司在美国以外地区取得的收入占其1070多亿美元总收入的41%，达439亿美元。2003年销售收入达到了1342亿美元。GE在中国有悠久的历史，目前它的11个业务集团都己在中国开展业务，建立了20家办事处和近30家合资或独资企业，总投资超过15亿美元。GE仍是世界上仅有的七家3-A级工业公司之一。连续六年被《金融时报》获得“全球最受尊敬的公司”称号。
2GE的电子商务战略
从一个传统型的产业公司转变为新的电子商务企业已经被GE列为公司发展的重点。1999年，GE在其原先的六个西格玛质量、全球化和服务三个战略的基础上，又将电子商务正式列为公司业务增长的又一个发展战略。电子商务实施的头一年就为公司获得了10亿美元的网上营业收入。这使得GE这家百年辉煌的公司在新世纪保持持续高速发展的动力。这一变化在整个西方企业界都产生了巨大的影响。GE希望通过推广电子商务，为这家一个世纪以来一直处于领导地位的公司找到并建立未来的业务发展模式。在2000年，GE公司的电子商务战略方向有三方面的内容：保证每一家GE企业集团有一个客户网路中心，以提供最高质量的线上服务、销售和支援；将内部采购和供应商资源转移到网上，以充分发挥高效率和低成本的优势；不断开发新技术和服务，以增加线上销售。
实际上，一向以科技领先的GE并不是电子商务的后来者，其下属的资讯服务集团在电子资料交换（EDI）、网际网路基础上的虚拟贸易环境等领域，一直处于全球领先的地位。近年来，GE的金融、塑料、医疗器械、飞机发动机、动力系统等部门都根据自己的业务，通过网际网路进行了网上销售、客户服务、资讯释出、远端装置监控与维护以及员工招聘、内部管理等活动，其中GE集团的一个销售网站Polymerland，在2000年一周的交易量就达到500万美元，2001年实现了15至20亿美元。
GE之所以将电子商务战略提高到决定企业发展的重要高度，其原因是GE的高层充分预见到网际网路络的发展将给所有经济实体带来的影响。网际网路的发展使企业与客户、企业与员工、员工与员工之间等一切关系变得透明，知识就是力量成为过去。因为所有的人都可以轻易地同时获得大量的资讯，企业传统的经营方式将必然受到冲击，包括中间商解体、集合竞争、虚拟商业社群、对客户的完全渗透、动态价格、针对性产品、协同市场、伙伴服务等已经初步显现的企业经营模式的变化。
GE推崇电子商务，正是为了及时把握和参与这些变化，通过在销售方(客户)、购买方(供应商)、投资业务以及内部程式等方面的变化，继续在“更快、更好地使客户满意”方面保持领先，从而保持企业发展的活力，巩固其领先地位，这也是GE视变革为机遇的企业精神的又一个切实的体现。
GE迄今为止仍是全球最优秀的公司，它正以最大的热情推动电子商务的革命。这不仅决定了这个百年巨人未来的命运，也必将产生全球性的深远影响。
美国最著名的网际网路和资讯科技杂志《因特网周刊》，首次对美国各大公司做了主题为“因特网周刊100强”的调查，选出了在10个主要工业领域里最领先的电子商务企业，GE被评为2000年“本年度电子商务企业”。
3GE的电子采购系统
GE积极推进向电子商务企业的战略转型，取得了非常明显的效益。下面仅以GE下属的照明工程集团（注：该集团业务在2004年1月后合并入GE能源集团）采用了基于网际网路的电子采购系统后的情况为例：
GE的原材料成本在1982-1992年间增长了16%，而同期的价格却保持了不变甚至开始下降。为了抵消由于成本上涨带来的不利因素，GE全力以赴改进其采购方式，经过对采购过程的分析发现采购方式缺乏效率，中间交易过程过多。因为订单、收据和发货单上的资料不符，1/4以上的发货单需要重新填写。
GE照明工程集团过去每天需对许多低价机械零件向公司采购部发出询价申请。采购部每天都要向合作伙伴传送成百上千的询价单以获得最低的原材料价格。以往的手工采购程式是：对于每一笔询价申请，采购部都要对每一份询价申请附上设计图；设计图要从公司技术资料档案中检索出来，拿到影印室影印，摺叠后与询价申请一同装入信封寄出。该过程需要7天才能够完成并且非常复杂和浪费时间。由于程式繁琐、时间紧迫，公司采购部每次通常只将招标档案寄给两三家供货商。
自1996年GE启动了第一个网上线上采购系统(TPN Post)后，采购过程变得简单快捷了。如今GE照明工程集团电子采购的做法是：通过电子邮件的方式向采购部发出电子询价申请，采购部通过网际网路向全球供货商发出招标档案。该系统可自动检索出准确的设计图纸，并自动将正确的图表和附件附在电子询价单上。在采购部开始处理该采购过程的两个小时内，全球的供货商们就能以电子邮件、传真或EDI方式收到了询价单，有7天时间进行竞标准备并将标书通过网际网路传回，GE收到标书的当天就可完成评标工作，并最终选定中标人。
照明工程集团实施线上采购系统(TPN)后，获得了一系列的好处：线上采购系统使公司中60%负责采购的人员获得了解放并被重新安排了工作。采购部从大量的纸面、影印和邮寄工作中解脱出来，每月至少能够腾出6至8天的额外时间集中研究发展战略问题。由于能够线上与范围更广的供应商联络，采购中人工成本节省了30%，原材料成本也下降了5%至20%。过去通常需要18至23天来确认供货商、准备投标请求、与供货商谈判价格并签署合同等事宜，现在只需要9至11天。交易过程自始至终通过电子方式进行操作，收据与采购定单自动相一致，反映出整个过程发生的全部变动情况。世界各地的采购部门就最好的供货商的情况互相交流资讯。1997年2月，GE照明工程集团通过网际网路发现了7个新的供货商，其中一家的报价甚至比另一家的报价低20%。GE估计，仅全面转变采购方式一项每年就可以为公司节省5至7亿美元。
通用电气在上海所有的公司及其地址GEHC江娱德通用电气医疗系统贸易发展(上海)有限公司(TD)地址:
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通用电气药业（上海）有限公司
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电话：＋86 21 38954500
还有一些GE只列了电话号码的，就只能列电话给你了：
GE中国
(021) 6288-1088
GE中国 新闻中心
(021) 6288-1088
中国技术中心
(021) 5050-4666
GE基础设施集团
水处理
(021) 3222-4747
GE工业集团
Fanuc自动化
(021) 3222-4555
GE工业集团
(021) 2401-3333
感测与测量
(021) 3222-4555
家电
(021) 2401-3333
检测科技
(021) 3414-4620
照明
(021) 2401-3333
NBC环球
CNBC
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物联网可以应用在什么方面让我们的生活越来越美好在物联网时代，车载装置会及时提醒司机减速换道行驶;老人如遇意外跌倒、生病或异常状态都可以通过远端网路，传递给社群或子女;智慧化楼宇中的感测器检测到主人离开后，能自动通知控制器关闭水电气和门窗，并对住宅内的安全情况进行监控，实时向主人的手机发送异常情况报告。
你也可以去物联商业网上看下相关内容
现在通用电气总裁是谁杰夫·伊梅尔特(Jeffrey R Immelt)是通用电气(GE)公司现任董事长兼执行长。
如何用物联网资料来构建工业智慧得益于物联网和工业40的兴起，最近几年，不少企业已经通过物联网的手段，建立起了资料采集，监控和展示的平台。对于资料的深层次应用，例如利用最新的机器学习演算法，对资料进行智慧化提升，则是目前工业使用者进行数字化转型的必由之路。
从现在的趋势来看，人工智慧的热点领域都集中在语言、影象互动类， 或者商业应用类。对于工业领域，基于物联网获取的流式资料，如何通过人工智慧来实现效率提升？在使用这些资料的过程中，如何避免踩坑，顺利进行方案的部署？这是工业界需要解决的问题。为此，本期硬创公开课，雷锋网邀请了觉云科技CEO常伟来为大家讲解如何用物联网资料来构建工业智慧。详情可以咨询统一通讯官网网站
工业互联网已经在航空、石化、钢铁、交通、家电、服装、机械等多个行业得到了应用，网络协同制造、管理决策优化、大规模个性化定制、远程运维服务等新模式，提质、增效、降本、减存效果非常显著，向着“数据+平台+应用”新模式的转变，旨在打通不同系统间的功能、数据、环境，实现互联互通、资源共享、数据共享、功能共享。
其本质是以人、机、物之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。通过跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区、跨行业的全面互联互通，实现各种生产和服务资源在更大范围、更高效率、更加精准的优化配置，成本优势转向质量、效益优势，提高生产效率，充分解放和发展生产力。
应用工业互联网，可以对制造业企业的技术和管理模式等方面赋能，可以利用工业互联网技术实现行业工艺创新、质量监控、定制生产以及远程运维等活动。例如：在机械加工领域， 可以基于信息技术挖掘器械参数、革新现有工艺，实现参数优化、工艺仿真等技术操作，并进行大型装备的远程运维；在食品药品生产制造采用工业互联网技术可以实现产品追溯，提高制造工艺进而提高成品率。Hightopo 数据可视化技术搭建的智慧工厂为例：整合企业内部资源，将企业员工、机器和企业数据相连接，企业上下游的供应商和服务商的关系也在协同发展中发生变化。
例如，企业采用资源计划系统，生产数据的实时更新要求企业员工对不断变化的数据及时作出反馈，企业管理人员可以实时监控产业生产线、产品质量等信息，实现精益管理 。
在采矿行业数据应用方面，完善数字基础设施、应用工业互联网，可打通矿产资源开采、生产、运营数据流转的壁垒，提高资源配置效率，提升行业生产和管理能力。
应用可视化技术及大数据、物联网、云计算等，形成多因素风险分析能力，指导安全监管监察部门、矿产开发企业进行重点防控，并实现风险监测预警，提高安全防范水平。建立起包括安全监管监察部门、矿产生产企业在内的监测系统，应用工业互联网，打通各系统数据采集、传输、共享渠道，实现数据分析和风险评估，为精准监管提供有力支撑。
能源工业互联网目前围绕设备管理、综合能源服务、可再生能源预测、调度管理优化、网络安全保障等方面打造应用服务能力，支持能源“四个革命”。在能源输出环节，能源企业需要基于大量工业机理模型不断优化生产和环保工艺，减少能源生产成本和环保压力。
数字施工、智慧工地和智慧城市等工业互联网赋能建筑业的新兴产业形态正推动建筑业向工业级精细化方向转型发展，通过设计、制造、运维的全生命周期的数字化、智慧化改造，推动建筑空间高效化、人性化、个性化。
工业互联网基于海量数据采集、汇聚、管理和应用的服务体系, 以精准的数据分析替代传统的经验判断，全面优化生产流程、制造工艺和生产服务资源配置，有效降低设计、研发、材料、人力等运营成本，减少企业耗费，提升运转效率，增加产品产出，扩大企业营收。
物联网工程专业非常好找工作，物联网专业最大的特点就是技术链条很长，涉及到工控、通信、网络、数据库、云计算、系统集成等等，属于目前产业数字化数字经济的大趋势。
物联网工程专业从人才市场的需求来看，无论是物联网专业还是云计算专业的人才都是炙手可热的，但企业对人才的要求也是相当高的。很多单位和企业不但要求应聘者须是硕士以上学历，还要求有几年的相关工作经验。
对此，企业纷纷表示，做核心的研发工作或核心的基础架构是需要一些经验积累的，本科应届生一般不具备这些经验。
物联网工程专业是个交叉学科，涉及通信技术、传感技术、网络技术以及RFID技术、嵌入式系统技术等多项知识，但想在本科阶段深入学习这些知识的难度很大，而且部分物联网研究院从事核心技术工作的职位都要求硕士学历，因此物联网工程专业本科毕业生可从与物联网有关的知识着手，找准专业方向、夯实基础，同时增强实践与应用能力。
一、将真实的加工制造连接到工业40
如果使用了工业40技术，一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化，同时将产量提高10%，库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。
工业40是一场工业的革命，目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。这些科技提高了灵活度和速度，能够使产品更具有个性化，生产更高效且规模可扩展，以及在生产控制方面具有更高的可变性。机器与机器之间的通讯和先进的机器智能化，提高了工艺的自动化水平，并带来了更多的自我监控以及实时数据。开放的基于Web的平台会增加制造企业的竞争力。
1分布式智能
这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中，加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴，而不是从一个中央处理单元（CPU）来处理所有的动作。
拥有机器层面的过程数据并决定用它做什么，反映出了人们相信一台机器可以经过装备使用过程数据做一些事情并且独自改善工艺流程，诸如实现调整产量、更加有效率的利用能源等目标，而不是依赖“云”来处理所有这些任务。
联网的机器可以与更高的生产线级别、工厂级别以及企业级别的网络进行通讯，从而能够实现对特定事件或特定产品的实时调节。集成了传动的伺服马达和无机柜传动系统将传动组件和运动逻辑顺序放到了单独的轴向上。
2快速连接
那些允许数据在整个企业架构中自由流动的系统，往往需要持续的投资和改进。一家工业40工厂车间所产生的大数据和信息流，可能会让公司的网络不堪重负。我们该如何改进自动化系统中的硬件和软件的功能，使这种设计流程更简单、花费更少的时间以及更加开放？通讯路径随着其创建和实施而变得更加流畅。在决定应该使用现场总线的什么功能时，应该看一下生产平台是否支持例如OPC
UA（来自于OPC基金会）这样的标准。消除不同供应商系统的障碍，而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。
3开放标准和系统
重点是要思考系统到底“开放”到什么程度，是否支持新兴的通讯协议和软件标准，以及开放的独立组件如何让工业40成为现实。
开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成，并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。开放的控制和工程软件也沿着这个方向将自动化和IT软件程序之间的间隙弥合。一个开放的控制器核心能够使用常用的高级IT语言（例如Java和C++）来创建自动化应用程序。
一台机器的操作应该支持与智能手机或平板电脑进行简单的连接。软件可以借助控制器与3D模型软件的连接来加快自动化系统的设计和调试。一个运动控制器可以与模型之间发送指令以及接收反馈，使得机器的功能性在机械设计阶段通过运动控制就得到优化。这也让机器测试和编程可以在调试之前进行。在部件订货、组装机器之前，虚拟机器可以用来进行测试并完善设计。
4实时数据整合
在工业40的工厂里，可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据，支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更，以实现产品满足特定客户需求的愿景。
5自适应性
现实世界中的主动性可以让生产更加连贯并以需求为导向。科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。
在一个制造液压阀的工厂里，一套新的自适应组装生产线在每一件被加工件上都使用射频识别芯片。生产线上的9个智能站会识别出最终产品是如何被装配的，以及哪些工具设置和操作步骤是必须的。每个相关加工件都带有蓝牙标签，会自动将信息传送给装配站。装配步骤信息会根据不同的产品以及相关加工件的技术水平不同而显示出来。该生产线可以生产一批相同尺寸的液压阀，也可以不需要人工干预就能生产25种不同产品型号。不再需要设定时间或者多余的库存。这使得生产线的产量增加了10%，库存减少了30%。
二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行
工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备（从传感器到大规模控制系统）、数据和分析之间提供更好的连接性，Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon
Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据，分析有助于做出更明智的决策。
物联网主要包括4个基本元素：实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析。设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接，以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息，其结果是让人们做出精明的决策。
在IIoT的实际应用中，
企业通过将设备或资产连接到云或者本地信息技术(IT)设施上来进行数据的采集和传送。然后对采集到的数据进行分析，可以发现设备或资产更多的潜在信息，防患于未然。
例如
，监控机械组件运行温度的传感器可以追踪任何异常状况或者偏离底线的情况。这使公司可以主动地处理不希望发生的行为，从而在可能造成有害危险的系统故障加剧之前进行预测性维护，否则这些系统故障可能会导致工厂停机以及生产收益损失。这种类型的信息有助于企业新产品的设计、系统性能效率的提高以及实现利润的最大化。
工业40让加工制造更灵活
在一个生产制造流程，甚至是整个供应链中，通过连接性推动更多的新发现和系统优化，这是工业40的核心概念之一，这种科技进步也被称为第四次工业革命。
工业40工作组成员、德国国家科学与工程院Acatech，将18世纪蒸汽机的发明和广泛使用定义为第一次工业革命。第二次革命是20世纪早期在装配线上使用传送带。第三次革命是在20世纪中叶开发出来的微电子学、PC和可编程逻辑控制器(PLC)。第四次革命是将PC和机器连接到互联网，并启用信息物理系统（CPS）。
工业40要求传统的生产制造工业实现计算机化。使用物联网和信息物理系统的概念会帮助实现“智能工厂”的目标，使生产制造具有前所未有的灵活性和非常高的精益生产效率。在生产制造中，一个显着的特点是重点关注的领域从产品本身扩展到了生产这些产品的工艺上。
制造商需要灵活的生产线来适应快速变化的客户需求。灵活的机器运行能够生产很多类型的产品，通过调整批量大小来获得更高的生产利润，这使得同一个生产线可以运行更复杂的混合产品以适应客户不断变化的需求。
American test tube baby
德国工业40如火如荼，中国也推出了“中国制造2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划。“中国智造”成为未来制造企业的发展方向。 然而，传统的计算模式、工厂网络模式已经无法满足“智能制造”对于运算速度、数据交互速度、数据即时性、M2M等方面的要求。经过多年的发展，物联网已被业界广泛理解和接受，但在企业应用层面可以为企业带来哪些提升，在具体应用和整体运营管理模式上可以带来哪些变化，仍然值得业界探讨。
在工业互联网白皮书中，将工业互联网描述为：致力于工业控制系统联网，使之形成大型的端对端系统。工业互联网系统能与人联接，能充分集成企业内部系统、工艺流程和分析工具。这样的端对端系统被称为“工业互联网系统（IISs）”。
工业互联网的架构，从商业利益诉求开始（联盟的发起者都为大型企业），基于各类应用，进行生态体系的研究，并通过简化方式对系统架构进行解释，便于各领域组织和个人的理解。
不同于工业40在“集成”之上，更注重供应链（价值链）的研究，工业互联网则更偏向于对利益相关者-“角色”的研究。生产分工的“角色”，不仅仅是指产业链上下的企业和组织，还包括了企业中的各类职业人士，包括商业决策者、技术工程师、产品经理等。在工业40中也有大量内容关于对“劳动者（人）”的调研和阐述，但主要是从社会学、人力资源管理学进行整体性的思考。
从“角色”的需求出发，工业互联网提出了四层“视角（Viewpoint）”的结构（有些文章中也称之为“组件”）。
1业务视角（Business Viewpoint）
在工业互联网的搭建中，业务视角关注于识别利益相关者的商业视野、价值观和目标。相关人员（包括行业用户）需要思考如何通过工业互联网提供的基本功能来实现商业目标。
2 应用视角（Usage Viewpoint）
应用视角定位于可靠、复杂的系统应用（功能）。通过专业用户或逻辑用户自助式的一系列操作（使用过程），能够获取到系统的基本功能或服务，并将其拼装成成熟的商业应用。
3功能视角（Functional Viewpoint）
功能视角聚焦于工业互联网系统中的基本功能模块（系统的零部件），以支持上层应用组件的运行。功能视角主要研究模块之间的关联关系、组合结构、信息交互接口、使用流程和步骤，以及功能模块和系统外界环境的关联关系。
4 执行视角（Implementation viewpoint）
执行视角主要关注的是功能视角中的信息技术元素，包括具体的工业控制系统、通信方案和软件程序。执行组件（视角）关注于工业物联网最基本、核心的技术架构，功能（视角）在执行视角的技术架构上搭建，使得多个应用（视角）能够协同工作，并实现业务的完整交付。
工业互联网认为，工业领域的控制系统（ICS）已经能够实现跨产业部门的工业自动化。它们通过对物理世界的感知，获得信息的“激励”，并通过“固化”、明确的逻辑运算，向执行器发布指令信号，从而由设备上的机械装置改变物理世界和环境的状态。这种“控制”过程由工程师精心设计，使得自动化设备的所有行为都明确并固定下来。但如果生产环境发生改变，生产产品需要升级，那么必须由工程师重新设计并调整系统，这有可能需要启动一个生产线的“精益”项目。
要适应生产环境和商业需求的变化，控制系统中的信号处理元器件，首先需要与外部信息系统组网通信，其次需要建立共通的“语言”（通信协议、数据规范），还要能够接受上层应用的调配和指挥，以此实现灵活的“柔性生产”，与其他商业系统协同“智造”。
四层视角之中，“执行视角”主要是构建信息流的通道。在“执行视角”中的独立设备和系统，会按照接口规范输出传感信号或接受指令信号，在“功能视角”中形成数字化映射，即在虚拟世界获得一个“身份”，能被其他信息系统进行查询、访问、调用、关停等。
四个视角中的系统和能力是相互交织，只是看待的角度层面不同。商业视角和应用视角更多的是从商业的角度来看待生产活动，它更关心的是资金、客户关系、供应链、人力资源、企业资产、产品的生命周期等等，是从上（需求）向下（实现）看待工业物联网。功能组件和执行组件是从信息技术、行业技术的角度来看生产活动，它聚焦于如何调配计算资源、如何传递信息、如何操作设备、系统的维护和运营、技术构架的健壮性和安全性，更层次化、深入化地理解工业物联网系统，关注于它的“有机性”。
在工业互联网的四个组件中，功能视角和执行视角都是从技术的角度来拆解工业互联网。其中，功能视角关注工业整体系统，是顶层的技术架构，定义并展现了工业核心能力的相互关系；执行视角关注信息系统结构，是支撑功能视角的数字化基础，它对工业物联网的信息/网络能力进行了层级划分。
通俗的来说，执行视角描述了一个人（工业）的“神经网络”，而功能视角则呈现了一个人（工业）的“器官组织”。工业互联网通过这两种视角，注重于理清信息技术与工业技术之间的关系。就目前来看，工业40的架构思路倾向于将信息技术进行改进和叠加。相对而言，工业互联网则更关注未来工业系统的重构，使得信息和工业深度、有机的融合。
1功能视角
工业互联网对工业领域和信息领域的技术进行了融合，并定义和划分相应的功能模块，提出了“功能视角”的概念，这便是工业互联网的顶层功能架构：功能域模型。
功能域模型由五个基础的功能域组成。企业的信息系统可以包含所有的功能域，也可能是其中几个，还可以是单独一个功能域，每个功能域都是相对独立、完整的系统。当然，实际的业务系统会根据应用特色，删减或修改功能域中的某些细节性技术，但这不会影响工业互联网的整体结构。
（1） 控制域
控制域整体部署在物联网边缘，贴近实物和环境，在物联网结构之中处于边缘位置。控制域包括：
感测，是传感器对设备、环境的感知；
驱动，就是指通过传递指令信号，使得设备上的机械部件或电路开关实施规定动作。此外，向电子标签等存储设备注入数据也是驱动的一种类型。
交流，是指信息在边缘网络中传递。
实体抽象可以理解为物的“数字化”，即物的（状态或属性）实体信息由统一、规范、有实际意义的数据（即数字化信息）来表示，这样上层系统就可以解读感测信息、改写设备状态（驱动）。实体抽象是物理系统和信息系统的桥梁，完成虚拟和现实相互间的映射。在物联网领域中，“数字化”的狭义理解就是“实体抽象”。
建模，是对物理世界的系统性描述。建模的对象可以是生产设备，也可以是外部环境。建模的数据源来自下层的“实体抽象”。复杂的建模需要融合高深的行业技术知识，并通过高等计算（人工智能到等）来实现。
执行者通过对控制目标的解读，按照自有的控制逻辑，实施一系列的操作（向驱动和感测传达指令）。执行者具有自主性，具有一定的决策权和智能，可以动态、灵活地完成任务。当然，对于一些特别重要或简单的控制目标，执行者会不经过逻辑判断，直接执行。
整个控制域实现了（控制）目标和（物理）行为的统一。
（2）操作域
操作域是对控制域系统的集中化运营，它可以远离控制域，实现远程的监管。操作域主要的职责包括：
为功能（组件）的实现，调配和部署资源并进行相应管理。
为保证功能的健壮性，操作域还需要具备监测和诊断分析的能力：通过分析系统的关键性能指标，来评估系统的健康，针对系统故障、性能下降等问题，及时上报或预警。
操作域除了“反应式”的运营方式外（出现告警后再处理），还需要支持预测和优化：预测故障和系统瓶颈，在故障和问题发生前处理（预测性维护）；掌控各类资源的利用率和下层系统设备的情况，通过调整资源分配来实现生产优化（例如动态地关闭一些空载运行的机器，来节省工厂的电力消耗）
在预测分析方面，操作域需要信息域的帮助，以弥补他可能在计算能力上的不足。
（3） 信息域
从不同的域中采集信息，并将这些大量的异构信息进行转换、建模、存储，最终实现高级分析的功能（分析系统瓶颈或预测产业链趋势）。
信息域具备的数据处理能力包括：
采集（汇集）传感器和操作状态的海量数据
数据质量管理（数据过滤、去重、挑拣垃圾数据）
（异构）数据格式转换
语义化处理（在原始数据中注入备注信息，关联其它数据集等，比如位置信息、时序信息等）
存储和数据持久化（data persistence，内存数据模型和存储模型的相互转换）
数据分发处理（包括流分析处理-streaming analytic processing）
控制域也有数据采集和建模的能力，但主要是用于即时的计算、实时的反馈、连续的操作，其关注点在于设备的“物理行为”。信息域的建模主要是用于“后计算”的，即通过大数据分析、智能预测，制定一个长期的优化目标，并通过调整控制域的执行策略，实现系统整体的性能提升。
信息域对控制域具有“引导”作用，如果将控制域看做“生产者”，那么信息域就是“管理者”。
（4）应用域
应用域是所有“功能（function）”（也称之为“函数”）的集合，包含对“控制域”进行操作的功能。功能在应用域中表示为一个个相对独立的应用程序，业务则是多个应用程序的系统性组合。虽然在软件应用的底层代码中也有“功能（函数）”的概念，但应用域所指的“功能”是高度抽象（语义化）和复杂的逻辑程序，它可以包含一组协同的物理操作或一系列流程化的数据处理行为。
操作功能发出的操作请求并不是无条件执行的，它必须接受控制域的条件约束，例如违反作业安全的操作指令会被控制域“拒绝”。
（5） 业务域
业务域即是企业各类的业务系统，例如：企业资源管理（ERP）、客户关系管理（CRM）、资产管理系统、人力资源管理系统（例如人力资源的共享中心）、项目管理系统等等。这些信息业务是通过完整的一套软件程序来实现闭环的业务流程，也被称为：实现“端到端”的操作流程，例如用户从客户端到电商平台（服务端）下订单购买商品。
2执行视角
功能视角作为顶层技术架构，本质上是从工业领域的整体视角看待工业互联网的技术架构，而执行视角则是从“具体实现”的视角看待工业互联网，它其实属于功能视角的一个基础部分，不过以作者看来，“实现”的本质就是物理信息和虚拟信息的相互转换，所以执行视角所展示的功能拓扑看起来更像一种“服务于信息的组网和计算方式”，其强调了协议、接口，以及系统动作、设备状态的信息化映射。对于通信领域的人士来说就很容易读懂执行视角之下的架构，而且能够和物联网网络架构进行对应。
（1）三层架构
执行视角下的工业互联网分为三个基本层级：边缘层、平台层、企业层，它们分别对应不同的网络和功能特性。
边缘层收集各类设备数据并汇总转发至平台层，或由平台层反向发送数据（例如操作指令）至边缘层中的设备。
平台层，一方面具有设备和资产的管理监控功能，可以向上层应用（企业层）提供这些能力。另一方面，它可以接受并执行企业层下达的操作指令：数据分析、信息查询或控制设备运作。平台层整合了工业领域中的各类信息能力，并形成具有开放性的服务系统。
企业层，就是行业应用层。它可以是商业决策系统，也可以是提供给外部用户的设备监控系统，还可以是给内部运营人员用于产品质量分析的软件应用。它可以从平台层获取大量的底层生产数据，也可以通过平台层控制海量的设备，但它并不“关心”这些功能（查询、操控）具体是如何实现的，它只负责高层应用的逻辑实现。
（2）三层网络
在三层架构模式之中存在三层网络：邻接网络（Proximity Network）、接入网络（Access Network）、服务网络（Service Network）
邻接网络，通过一定数量的转发节点连接一定区域范围内的边缘节点（包括传感器、驱动器、设备、资产、控制系统和边缘服务），并且在区域内形成局部网络。邻接网络可以理解为物联网的边缘网络，不过它更强调了在一个场景化的空间范围内。
接入网络，实现资产、终端、设备连接到平台层的网络。接入网络可以是企业专网，也可以是商用的运营商网络，例如4G LTE网络。所有终端都需要通过网关设备连接到服务网络。
服务网络，实现平台层和企业层连接。它可以是互联网，也可以是运营商的移动网络，或是企业私有网络，还可以是建立在各种网络之上的虚拟专线网络。其实，企业系统之间的互联也可以通过服务网络。
在美国GE发布的相关白皮书中，对于工业互联网的应用范畴是有明确的界定的。GE公司发表的白皮书中指出，Industrial Internet是要延展机器与人的边界。这篇白皮书中描述的工业互联网的核心要素包括：智能机器、高级分析和工作中的人。实质上，还是强调通过物联网联通机器、产品和人，从而提升企业的设备健康状态和生产绩效，实现预测性维护，最大限度地降低意外宕机，实现能源高效利用等。相比而言，我国的工业互联网产业联盟发表的工业互联网体系架构白皮书中，对于工业互联网的诠释似乎过于宽泛、过于复杂。该白皮书认为，工业互联网与制造业融合将带来四方面的智能化提升。实际上网络化协同和个性化定制，属于一种制造业+互联网的应用，但不应当属于工业互联网（准确来说是工业物联网）的范畴。
因此，通过上面论述，我认为工业互联网应当有其具体的内涵与外延，其实质还是应当聚焦物联网在工业的应用，而不应过于泛化，不能什么东西都往里面装。服务商也不应把什么云平台都叫做工业互联网平台，以免误导用户。建议未来还是将名词术语统一到工业物联网，或者物联网的工业应用。
眼神阅读:
富士康工业互联网明日打新 发行价定为每股1377元
新京报快讯(记者 梁辰)5月23日，富士康工业互联网股份有限公司(以下简称“工业富联”)在上证路演中心举行了首次公开发行A股网上投资者交流会。该公司昨日晚间更新招股书披露，将以每股1377元的价格发行197亿股股票，募集总额约为2712亿元。
经过5月17、18日初步询价，22日晚，工业富联披露，除去本次发行费用4亿元，募集资金净额将达267亿元，对应市盈率为1709倍。5月24日，投资者开始网上申购。
从A股历史首次公开募股(IPO)历史情况来看，此次工业富联IPO募集资金总额排名第12位，但是最近3年以来最大规模IPO。与药明康德和宁德时代在IPO募资过程中出现“缩水”不同，工业富联最终募集金额与之前IPO审核报告基本一致。
资料显示，工业富联脱胎于2015年2月成立的福匠科技，过去一年左右，其股东鸿海精密将旗下诸多子公司注入工业富联，直接或间接持有31家境内子公司和29家境外子公司，包括9家位于中国大陆的苹果手机零部件产业链公司。
在交流会上，工业富联董事长陈永正表示，公司正在研发应用于智能手机机构件的一系列开发项目、应用于电信网络设备的技术及应用程序，5G 技术研发、物联网及工业互联网解决方案、面向应用场景的多种应用服务、业务功能组件、大数据处理和分析、数据采集、应用到工业机器人的治具自动化串杆技术、云计算服务及存储设备的解决方案等。
工业富联计划，投入264亿元用于上述20个投资项目，并结合投产安排和公司业务实际情况，另投入募集资金约324亿元用于补充营运资金，优化公司的财务状况，不足部分由发行人通过银行贷款或自筹资金等方式解决。
对于战略投资者，陈永正表示，充分考虑了投资者资质以及公司长期战略合作关系等因素后综合确定，包括大型国有企业、保险公司、国家级投资基金等。
此前，21世纪经济报道称，工业富联已完成IPO战略配售投资者的初步遴选，入围标准首先考虑是否与业务能够形成战略协同，合作提供软硬结合、虚实结合的科技服务解决方案。以BAT为代表的国内互联网巨头都在最终确定战配投资者名单内。
5月16日，工业富联股东鸿海精密董事长郭台铭曾与博时基金总经理江向阳会面，博时基金是央企招商局集团金融板块成员公司。招商局官网内容显示，会谈中，郭台铭表示，本次在A股上市，将为鸿海集团注入更多互联网基因。
郭台铭称，这将带领代工基因的鸿海转向以大数据为导向、AI分析为驱动，以及机器人运作为基础的工业互联网平台企业，加速在智能制造、工业40机器人生产、人工智能大数据等新领域的发展。同时，通过富士康工业互联网云，提高中小企业的制造能力，为3000万中小企业赋能。
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1、中国工业互联网行业竞争格局
从软件企业来看，工业互联网主要代表企业有用友、东方电信等，以Saas服务转型为战略目标。在制造业企业中，以三一重工、海尔等企业为代表，其优势是熟悉生产制造流程但云计算技术较为薄弱;在互联网企业，以BAT为代表，虽然云技术领先但是缺乏专业和全面的工业知识;在系统解决方案服务商方面，华为和宝信软件等带领行业可以制造企业提供基础设施、平台、应用服务等整体信息化服务，但云计算技术稍弱;此外，初创企业以昆仑数据、树根互联等代表企业为主，其领域专注度高，创始团队通常来自头部信息科技和工业企业，但资金实力较弱。
从我国工业互联网产业链企业区域分布来看，工业互联网产业企业主要分布在广东地区，其次是在浙江、北京地区;中部地区，如湖北、安徽、山西、河南等省份虽然有企业分布，但是数量较少。
从代表性企业分布情况来看，以北京为总部的百度公司、以山东济南为总部的浪潮信息、以江苏徐州为中心的徐工信息、以浙江杭州为总部的阿里巴巴公司、以广东深圳为中心的华为知名度较高。
2、中国工业互联网行业市场集中度
2019年8月工信部发布了国内前十大跨行业、跨领域工业互联网平台Top10清单，并对工业互联网平台研发创新能力、应用实现能力、发展能力做出评估，并表示中国重点工业互联网平台平均工业设备连接数达65万台。因此，前瞻通过对我国工业互联网平台设备总连接数测算中国工业互联网行业设备连接数集中情况。可见行业CR5占21%的市场，其中华为FusionPlant工业互联网平台设备连接数占比达14%。
3、中国工业互联网行业市场排名
2019年8月，工信部发布了国内前十大跨行业、跨领域工业互联网平台，确立了行业标杆。行业领先平台在设备联接数、数字模型数、工业APP数、活跃用户数、活跃开发者数等指标方面对比18年均有大幅提升。在2018-2019年，综合上述指标计算得出的“平台活力指数”从553提升至624。时隔一年，工信部于2020年12月发布《2020年跨行业跨领域工业互联网平台清单》(排名不分先后)，列举出国内领先的15个工业互联网平台。时隔一年，我国工业互联网平台迅速发展。
4、中国工业互联网行业企业布局及竞争力评价
从各公司销售布局来看，除启明信息业务范围仅在国内，多数厂商在境内、境外均有布局，产品销售范围较广。
从企业业务竞争力来看，目前浪潮信息、用友网络在工业互联网行业的竞争力较大，二者工业互联网相关业务占比均为100%。剑桥科技、东方国信等厂商工业互联网业务营业收入紧随其后。汉得信息业务覆盖范围较单一、启明信息工业互联网主营业务产值较低，二者竞争力较弱。
5、中国工业互联网行业竞争状态总结
从五力竞争模型角度分析，由于工业互联网行业具有很强的规模效应，我国工业互联网行业企业较少，行业竞争较温和;工业互联网下游应用为制造业，相关企业规模较大，实力雄厚，对服务产品有较高的要求，具有较强的议价能力;行业提供的产品和服务对下游企业的生产运营产生的影响较大，行业内产品进入市场有较高的壁垒，也在一定程度上阻碍了新进入者，行业存在较少的新进入者威胁;从替代品威胁来看，行业处于起步阶段，且其下游需求应用具有特殊性，多数产品为定制性产品，行业外基本不存在替代产品。综合而言替代品威胁较低。
根据以上分析，对各方面的竞争情况进行量化，5代表最大，0代表最小，工业互联网行业的竞争情况如下图所示。
—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
以上就是关于物联网时代 工业大数据八大应用场景全部的内容，包括:物联网时代 工业大数据八大应用场景、工业物联网越来越火 看看通用电气在做啥、工业互联网如何赋能产业发展等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
