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我国工业互联网发展面临的问题与挑战

作为工业互联网的独立单元,工业控制系统在工业互联网发展中起着决定性作用,如果工业控制系统没有向微型化、网络化、PC化和开放性方向发展,我国工业互联网发展将无从谈起;如果不能实现大规模互联感知,工业控制系统将无网可连,工业互联网将无从发展;如果没有大数据分析,没有云计算存储,工业互联网产生的大规模海量数据将毫无价值,网络应用层的业务将无法优化,工业互联网的发展模式必将单一。本文回顾工业互联网的发展历程,指出发展工业互联网在政策、产业、共赢模式及信息安全方面面临的问题与挑战,并结合我国实际,提出保障我国工业互联网安全发展的对策建议。 一、工业互联网简介 自2012年美国通用电气公司(GE)发布《工业互联网:打破智慧与机器的边界》白皮书以来,在全球掀起了工业互联网的热潮。GE并没有明确地提出工业互联网的概念,但从其对工业互联网的阐述中可以看出: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,并结合软件和大数据分析等技术,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。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...

重视BI分析工具 光有想法是不够的

虽然认知计算和互联网在数据分析领域常被人们提及,但很多企业仍然优先考虑传统的BI分析工具。 Dresner咨询服务的最新报告表明,即使是先进的商业分析工具,如认知计算、机器学习和互联网等蓬勃发展,企业仍然热衷于选择传统的BI分析工具。 2016年智慧商业智能市场研究报告(基于1524个企业用户的调查)指出,报告,仪表盘和自助服务成为企业BI和分析工具最受欢迎的前三甲。比较热门的话题,如物联网,社交媒体分析,认知智能和边缘计算,却排在倒数五位之中。大数据分析工具,如Hadoop和数据流分析,排在倒数第三位。 “报告虽然枯燥,但它正是人们所需要的,”首席研究官Howard Dresner说,“企业可以建立一个属于自己的数据湖,但仍然需要报告数据。” 他补充说,企业仍然想要利用机器学习和物联网分析适应它们的业务。这并不是说这些东西不能为企业提供价值。但在没有一个明确的使用方法的情况下,企业应该聚焦在更加传统的应用,这些应用能够为企业带来价值。 Dresner说,特别是一些认知计算和机器学习应用,炒作已超过实际的使用价值。 该报告还表明盈利机构正在使用分析工具。88%的受访者表示BI分析工具给...

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