京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据、云计算等服务的提供-工业4.0终极目标:借助通信技术,向智能化转型
CPS在不同的服务领域需要得到不同的通信模式支持,这需要ICT提供相应的不同制式的通信模式,实现大范围嵌入式设备之间的互联以及向虚拟世界互联。通过网络间的融合与协同,对异构网络分离的、局部的优势能力与资源进行有序整合,最终实现无处不在、无所不能的一种智能网络。在异构的网络中,每一个通信节点都具备自路由的功能,形成一个自组织、自管理、自修复、自我平衡的智能网络。各个设备因为异构异质的融合可以相互之间进行良好的通信交流,在不同的网络共存的情况下,还可以整合与优化资源配置,利用性能更好的网络进行通信,实现更高效的资源利用。
在工业4.0的大环境下,工业企业的信息化水平越来越高,信息数据量也越来越多,各种设备仪器产生的海量数据对信息处理的要求也提高了。现在新兴的大数据、云计算这类ICT技术刚好可以解决数据海量性的问题。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,其重点在于对数据的“加工能力”,对大量的数据进行专业化的处理,是之能转化成有用的信息。在工业环境中建立一个大数据的平台,这样能提高工厂对不同设备收集的海量信息进行及时的处理,增加信息系统的计算能力和数据消化能力,对工业4.0的发展是很有作用的。而且大数据最能迎合工业4.0需求的地方不仅仅是它的“大”,更关键的是在于它的数据的整合分析和利用。这也很好的突出了工业4.0智能化的方向。
云计算是一种商业计算模型,它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。我们可以像使用水电资源一样使用云计算提供的计算和存储资源,解决了在数据中心存储空间不能满足工业环境的需要的问题。
短距离低时延技术(实时性问题)
由于移动设备的接入会造成设备状态随机变化,所以需要对物理设备进行实时动态重组,这对计算过程的时间确定性和并行性要求很高,对网络实时性要求也非常高。目前有如下一些方法可以满足这些需求:
采用多跳转发方式进行通信,并结合先应式路由协议来降低路由请求的延迟。其优势有:即时通信、容易部署、节省能量或带宽资源、自组织能力与容错性强、具有自愈能力、组网成本低等。
在新的空口设计Soft Defined Air Interface (SDAI)方面进行积极创新,其核心是能够面向业务和内容,自适应地调整或重组帧结构、双工模式、多址方案、波形和调制编码等流程模块,以达到性能和资源配置的多重最优化。该方面目前也是5G的研究重点和热点。
还可以部署专用于短距离通信的传输技术,比较有代表性的是ZigBee。作为一种新兴的短距离、低速率无线通信网络技术,该技术主要用于距离短、功耗低且传输速率不高的各种电子设备之间的数据传输以及典型的有周期性数据、间歇性数据和低反应时间数据传输的应用。
通过ICT技术中的无线网络部署及通信方式创新、新型空口协议设计以及低成本低功率实时通信技术,可实现工业4.0对短距离低时延的需求。
移动通信网络承载工业4.0
工业4.0将引入大量具有互通信能力的物理组件,需要通过承载网络实现跨领域和跨地区的智能制造,同时还对安全可靠性具有较高的要求。而移动通信网络因其具有覆盖范围广、基础设施丰富、可靠度高的优势,有可能成为工业4.0的主要承载网络之一。此外,工业4.0对多种异构网络融合的需要,也与下 一代移动通信网络的发展思路相吻合。
创新的ICT技术是工业4.0稳步发展的基石。在其“助力”下,智能制造即使需要在广大区域里面解决各种纷杂的需求也不再是不可解决的难题。
世界各国争相发展科技融合,企图占据未来工业制高点。德国、美国、日本等国家先后在先进制造和先进工作上布局,而中国在工业4.0的浪潮中想抓住机遇,离不开信息通信技术的支撑。通过融合信息通信技术,未来社会的工业智能化一定能变为现实。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21