资料介绍
物联网产业(IIoT)提供了一个设备共享远比过去更大数量的数据平台,使流程更复杂的控制和管理,机械维护计划。传统的数据收集方法,如SCADA系统,其中被动传感器通道数据返回到一个中央控制器,将让位给IIoT的解决方案,可以提供更快的响应时间,有效的数据收集能力和大数据服务,如预测性维护和自治系统自优化。
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.
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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