专访记者：书中讲到“现在我们分析第四次工业革命已经不再是未雨绸缪，因为这场新的革命已然拉开序幕，甚至已经开始切实地影响你我的生活。”您认为工业4.0能够得以快速向前推进的驱动力是什么？...专访记者：对于工业4.0的智能制造转型而言，工业大数据的核心价值目标是什么？它是如何颠覆原有商业体系的？ 李杰：工业大数据本身并不是目的，而是一个技术手段。...企业如何顺利跨越6M到6C的鸿沟，进入工业4.0时代？最急切的步骤是什么？...而中国最大的机会在于市场，因为中国的市场不仅够大，而且是弹性增长的，这样弹性的市场其实给了中国企业很好的创新环境，因为市场的包容性特别大，人们对于新鲜事物的接受能力和购买欲望远远高于发达国家。...专访记者：德国是工业4.0的首先倡导的国家，也是利用工业4.0平台集中发力的国家。而您认为，工业4.0的中心将会在中国，这让德国“情何以堪”。这背后的依据是什么？
工业网关包括能应用在复杂工业环境的通信网关、协议转换器、远程终端单元等，可在工业物联网中作为现场设备与系统平台之间连接的枢纽，实现数据的互通互联，最大程度实现数据的价值。...工业网关的功能有以下六个方面 1、数据采集、转发功能工业网关可以连接不同的网络协议，实现网络之间的互通互联。...网关本身也具备I/O接口，可以将采集到的数据通过4G/5G、工业总线接口、网络接口等方式上送到系统平台，适应工业现场更复杂的控制需求。...2、实时监控和断网数据补传工业网关可以实时地收集外部设备发送的数据，并将其传输到上位机进行处理。通过实时监控，可以更好地掌握设备的运行状态。...工业网关可以把采集的数据存在自身的存储器中，断网时储存，与平台形成双备份，平台可以随时调用历史数据。
导读：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，工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用，本文将分析工业大数据发展中的三大挑战和今后的五大商业趋势。 ...三大挑战 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，工业大数据有三大挑战...德国工业4.0体系中明确指出了三大集成，工业4.0研究院利用产业经济学和双边市场经济学的理论把三大集成进一步深化为其发展路径。...从字面上理解，工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用，也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景，当然，还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据...大数据未来中国五大商业趋势 高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五大趋势：包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。
什么是工业大数据？ 工业大数据，很难从内涵角度来作出一个定义，因为它涉及到很多各种各样的数据。 但从外延角度来看，比较容易。...每一个行业的管理都需要工业大数据，在工业行业又生存了很多企业，做好工业数据管理需要这样一个链条，所以“3+3”构成了工业大数据的外延，每一个环节，使用的和需求的中间是交集，这样才对工业大数据的发展提供了基础...小结 首先，3+3加起来的组合就是工业大数据； 第二，产生、使用和进一步发展的需求的工业大数据是不同的，是交集； 第三，进一步发展需求的大数据最大； 最后一句话最重要，工业大数据，工业是主体。...为什么要发展工业大数据？ 同样是三个层面，从三个由小到大的层面，加上一个需求，来看一下工业大数据的作用和意义。...因为今天的大数据，每一个环节的形成都有它的实效，这件事情从开始到做完以后，效果究竟是什么？
工业网关+云平台，实现工业数据采集上云。...工业5G网关对设备开关、模拟量及其他上报数据进行采集，通过配置传感器，还可以实现对设备温度、震动及环境湿度等多种数据进行采集;通过配套计讯物联云平台系统，用户既可以在工控机上实现数据监测和设备控制，也可以通过手机...图片1.png 工业数据采集上传云端工业物联网网关http://www.top-iot.com/list-55-1.html 1、通过直接连接设备或部署传感器，实现工业制造业检测环节的环境信息、设备信息的检测...图片3.png 工业数据采集上传云端优势 1、降低存储成本：从设备传感器上采集的数据点往往是时序连续的过程量，随着采集频率的提高和周期延长，数据量是非常大的，如果考虑对海量的数据的存储、备份和还原全生命周期的管理...4、数据共享更便利：企业应该把自身看成“大数据”价值链中的一部分，那么企业既是贡献者也是受益者，工业大数据的价值可以共享给企业上下游使用，采用统一的公有云平台，促进数据资源的融会贯通，使得数据共享更方便
TRICONEX 3700 工业数据方面为工业4.0图片由Softing Industrial开发的新edgeConnector系列使客户能够将其生产集成到全面的工业4.0环境中。...)和MQTT(消息队列遥测传输)作为数据传输和集成的主要通信协议。...西门子边缘连接器支持访问西门子SIMATIC S7-300/400和SIMATIC S7-1200/1500控制器，用于生产数据采集、制造参数分析和预测性维护。...边缘连接器840D供SINUMERIK 840D Solution Line和Power Line CNC控制器从NC区域读取过程参数(轴、刀具和程序数据等。)...PLC区域(状态、程序段、报警)和驱动数据(转矩、电流、rpm)。
工作环境比较恶劣并且有较多干扰源的环境做视觉识别一般都使用工业相机，大恒水晶相机是比较常用的一种。比起来进口相机，虽然用起来会更麻烦，但好在价格便宜，各项指标也不低。...大恒水晶相机是提供SDK的方式跟OPENCV类的系统做集成，还做不到像很多进口相机一样直接就有了系统级的驱动，这方面的资料还是不少的，下面是在网上摘的一个例子：（来源） // test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点...NULL; } emStatus = GXCloseDevice(m_hDevice); emStatus = GXCloseLib(); return 0; } 一般在工业设备上使用...，需要进行监控及智能图像识别的点往往会多于一个，这时候这种使用网络进行数据传输的相机就显示出来优势了。...从大恒相机的开发手册上可以查到,函数调用：status = GXUpdateDeviceList(&nDeviceNum, 1000);返回的nDeviceNum就是当前网络上存在的相机数量。
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。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 ...，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。...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。...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...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，如果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。
运动控制和电机协会概括了包括工业物联网（IIoT）、大数据和预见性维护在内的几个技术在2016年的发展趋势。 现在的技术趋势都与连通性以及连接日益紧密的世界中信息的获取有关。...2016年制造商应密切关注的技术包括大数据、预见性维护、工业物联网及透明工厂运作的智能能量监测。 ? ?...大数据及其在工厂的角色 大数据技术有助于企业对数据流进行筛选，找出有用的信息并帮助企业得出有益的结果。那些制定计划、明确想要解决的问题、确定所需数据和有效利用信息的公司将会获得竞争优势。...大数据还要求严格的计算资源还有了解最新发展和趋势的信息技术人员。 ? 工业物联网 所有的讨论将我们引到了工业物联网和价值据说有2800亿的连接器件市场。...工业物联网不包括传感器、智能运动部件、通信节点、环境控制及其他设备。工业物联网的目的是削减停工时间、交货时间，减少库存水平，简化客户定制和提高效率。 ? ?
工业大数据也是一个全新的概念，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。...不管是工业自动化、还是工业智能化（工业 4.0）、或者是工业互联网概念，他们的基础 是工业数据。随着行业发展，工业企业收集的数据维度不断扩大。主要体现在三个方面： 一是时间维度不断延长。...工业大数据未来应用推进方向 （1）加强政策引导，提高工业大数据应用技术与水平 一是加强工业大数据顶层设计，尽快组织出台《关于促进工业大数据应用的指导意见》， 壮大大数据产业发展规模，明确大数据应用需求迫切的技术...（4）工业供应链的分析和优化 生产、需求、服务的三大方面来实现。首先从市场需要着手，通过工业大数据，分阶段实现 需求预测，做好需求与库存对接的优化工作，实现分配最优。...同时，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。
作者：胡典钢 来源：大数据DT 01 加速泛在连接 工业物联网通过自主感知数据采集、学习、分析和决策闭环，支撑工业资源泛在连接、弹性供给和高效配置，其中数据采集和泛在连接是基础。...时间敏感网络既支持高速率大带宽数据传输，又兼顾实时控制信息传输，向下兼容标准以太网，从概念和设计理念上来说，它比以往的工业以太网更先进，因此成为业界研究热点。...02 工业大数据 不可否认，大数据和云计算的普及，加快了人们追逐数据驱动、数据应用的步伐。数据存储能力和算力的大幅提升，使得很多限制都已经消除了。...对于工业物联网，可以将因果关系和相关关系相结合，如图2-2所示，例如数据模型对机理模型进行校正、数据模型对机理模型结果进行后处理、将机理模型的部分结果作为数据模型特征等。...在物联网、边缘计算、工业大数据领域从业10余年，有丰富的实践经验。
小编邀请您， 先思考： 1 如何用数据？ 工业大数据的九个方面的应用。 第一是加速产品创新设计，传统的产品设计模式是基于设计师的灵感和经验，揣摩消费者的需求喜好，设计产品，针对性不强，不精确。...案例一是波音公司，案例二也不展开了，案例三是宝钢大数据应用。 三是供应链的分析和优化，产品电子标识、物联网、移动互联网等技术能帮助工业类企业获得完善的产品供应链的大数据。...基于大数据技术，利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据，企业可准确地预测全球不同区域的需求，通过跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，从而可节约大量的成本。...在工业类企业对产品进行管理与分析时会产生大量的数据，利用传统的分析方法难以发现数据之间复杂的隐性关联关系。...九是基于通信大数据的金融征信判别。通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。目前，国内互联网金融发展的一大壁垒是信用体系的缺失，而运营商拥有的宝贵大数据将是较好的解决渠道之一。
AnomalyGPT介绍 异常GPT是第一种基于视觉大模型（LVLM）的工业异常检测方法，该方法可以在不需要手动指定阈值的情况下检测工业图像中的异常。...现有的工业异常检测方法只能提供异常分数，需要手动设置阈值，而现有的视觉大模型无法检测图像中的异常。异常GPT不仅可以指示异常的存在和位置，还可以提供有关图像的信息。...模型结构 异常GPT利用预先训练的图像编码器（卷积神经网络）和大型语言模型（LLM），通过模拟的异常数据来对齐工业异常检测图像及其相应的文本描述。...异常GPT使用了一种轻量级的、基于视觉文本特征匹配的图像解码器来获得定位结果，并设计通过提示学习的方式来为大语言模型(LLM)提供细粒度的语义，使用提示词嵌入实现对视觉大语言模型的迁移学习微调。...源码地址： 对比测试 模型基于Halcon的工业异常缺陷数据集训练以后，在提示工程提示词辅助下 异常GPT展现出了惊人的零样本缺陷检测能力与缺陷定位能力，从此 算法工程师再也不用为找不到缺陷样本而烦恼了
工业互联网的本质是通过工业互联网络采集海量工业数据，并提供数据存储、管理、呈现、分析、建模及应用开发环境，汇聚制造企业及第三方开发者，开发出覆盖产品全生命周期的业务及创新性应用，以提升资源配置效率，推动制造业的高质量发展...因为智能制造转型升级，需要新的平台化工具，例如工业数据的爆发式增长，需要新的数据管理工具、企业自动化需要新的应用创新基础，新型制造模式需要新的业务交互手段，这也是为什么国家要重点打造工业互联网平台的主要原因...工业互联网平台提供工业APP支撑的是工业PaaS平台，工业PaaS平台主要是集成了工业数据分析与建模的能力。...而且很多时候解决问题的第1个模型没有公式，另外一个模型是有公式的，但是解决问题需要一大堆模型合到一块来解决。但一大堆模型的方程，以目前的算力解决不出来，解不开这个方程，所以这个模型也用不了。...工业PaaS平台与工业APP 工业互联网的逻辑 前面我们从连接对象不同、技术要求不同讲解了工业互联网与消费互联网的区别，最后我们再从发展模式上讲讲工业互联网的逻辑到底是什么？
export \ --数据库连接参数 --HDFS或者Hive的连接参数 --配置参数 数据库参数 –connect jdbc:mysql://hostname:3306 –username –password...Oracle数据量不符 原因 sqoop以文本格式导入数据时，默认的换行符是特殊字符 Oracle中的数据列中如果出现了\n、\r、\t等特殊字符，就会被划分为多行 Oracle数据 id name...，压缩比不如Orc，但是查询性能接近，支持的工具更多，通用性更强 SparkCore缺点：RDD【数据】：没有Schema SparkSQL优点：DataFrame【数据 + Schema】 Schema...：列的信息【名称、类型】 Avro格式特点 优点 二进制数据存储，性能好、效率高 使用JSON描述模式，支持场景更丰富 Schema和数据统一存储，消息自描述 模式定义允许定义数据的排序...特点：既导入新增的数据也导入更新的数据 场景：一般无法满足要求，所以不用 代码 sqoop import \ --connect jdbc:mysql://node3:3306/sqoopTest \
01：油站维度设计 目标：掌握油站维度的需求与设计 路径 step1：需求 step2：设计 实施 需求：构建油站维度表，得到油站id、油站名称、油站所属的地理区域、所属公司、油站状态等 设计 数据来源...公司名称】 select ygcode, companyname from one_make_dwd.ciss_base_baseinfo group by ygcode, companyname; 数据有重复...油站维度表' PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS TEXTFILE LOCATION '/data/dw/dws/one_make/dim_oilstation'; 抽取数据
大数据文摘出品 编译：张驰、倪倪 随着工业4.0的到来，新数字工业技术的兴起将带来制造业的巨大转变。...通过机器来收集和分析数据，以更低的成本通过更快速、更灵活、更高效的流程，生产出更高质量的商品，这在工业4.0时代都成为了可能。...—Olivier Scalabre，资深合伙人和常务董事 9大技术转变工业生产 先进的数字技术早已在制造业中得以使用，但是随着工业4.0时代的到来，它将转变工业生产。...9大技术趋势奠定了工业4.0的基石。 大数据和分析能力 在工业4.0的环境中，对一些不同来源的数据（生产设备和系统以及企业和顾客管理系统）的收集以及综合评估将标准化，用以支持实时决策。...水平和垂直系统集成 随着工业4.0到来，公司、部门、职能和能力将变得更加紧密，因为跨公司的通用数据集成网络不断发展并能够真正实现自动化价值链。
工业4.0概念和起源 工业1.0是机械制造时代，工业2.0是电气化与自动化时代，工业3.0是电子信息化时代。...工业4.0内涵 工业4.0项目主要分为三大主题，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者；三是二是...工业4.0中大数据的应用 工业4.0核心是将大数据，云计算以及物联网等新技术应用到工业生产中，从而提高企业，行业的整体效率和竞争力。...在实现智能制造，设备和生产过程中产生的大量数据需要有效的加以利用，这里面就需要构建现金的制造云平台，提供生产数据的大数据分析和处理，优化生产流程，保证产品质量，提高生产效率和生产安全。...随着智能化程度的越高，生产过程中产生的数据会越来越多，大数据应用的需求会越来越强。
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