物联网与大数据：智慧城市之基
提要：家长打开手机就能看到孩子在幼儿园的生活情况，病人能通过电脑在家“看”医生，政府公务人员可通过在线信息了解民生需求，使政策的制定更接地气……信息化的时代，人们的生产、生活需求日益多元化与个性化，便捷的智能式服务广受青睐，在大数据、云计算等技术的促动下，智慧城市应运而生。
物联网与大数据：智慧城市之基
文/赖来利 编辑/魏晶晶
家长打开手机就能看到孩子在幼儿园的生活情况，病人能通过电脑在家&看&医生，政府公务人员可通过在线信息了解民生需求，使政策的制定更接地气&&信息化的时代，人们的生产、生活需求日益多元化与个性化，便捷的智能式服务广受青睐，在大数据、云计算等技术的促动下，智慧城市应运而生。
根据派克（Pike Research）对智慧城市的研究，到2020年，智慧城市的市场估值为千亿美元，每年的开支达到近160亿。智慧城市的应用十分广泛，宏观上有智慧能源、交通、建筑、教育等领域，微观上包括社区、保健、酒店管理、航空、零售、娱乐、废物处理等行业。面对如此庞大的开支与应用，智慧城市究竟何去何从？笔者认为，智慧城市已是大势所趋，在国家的资金和政策支持下，技术创新为先导，智能电力体系为保障，我国的智慧城市正迈向国际化舞台，参与世界市场的竞争。
智慧城市的&血管&与&大脑&&&物联网与大数据
信息化时代，智慧城市的构建需要良好的技术平台为支撑。传统的互联网技术在信息传输过程中只能是&一个萝卜一个坑&，即一个特定网络只部署在一个应用中，这样就使有用信息&禁足&于固定领域，得不到充分利用。智慧城市的技术架构可保证信息道路的多维畅通，使传感器在某种环境下相互作用，实现互联互通。在此，笔者主要探讨智慧城市的两大技术架构&&物联网与大数据，通过分析其发展的现状、问题，并提出相应的解决方法，为智慧城市的构建建言献策。
物联网在智慧城市的构建中扮演着重要的角色，它开拓最先进的通信技术，支撑城市管理和居民的增值服务系统。欧盟委员会于6月16日发布报告称,欧盟正式通过了2020可再生能源目标：到2020年，温室气体排放量减少20％。物联网有利于促进这一目标的达成，在公园、街道、商场等人群聚集地，物联网进行实时监测，空气污染数据通过传感设备收集、分析，为人们的户外活动提供便捷健康的指引路径，分散人群，保证道路通畅，从而降低车辆尾气排放量，实现节能减排。此外，通过物物连接、人和物的连接，物联网为人们的工作、购物、吃饭、娱乐等提供省时省力的方案，实现生活的智能化。
任何事物的发展都是一把双刃剑，物联网为人们的生产生活带来便利的同时，也存在着一些缺陷。当下，无线传感网络的设备可能无法抵抗一切形式的（物理和网络）攻击，涉及个人位置、财务等隐私信息面临着被泄露的危险。现有的安全技术和架构还不能解决物联网所带来的安全问题。在此，笔者认为，物联网的安全架构不能简单地照搬传统互联网的安全体系结构，在借鉴原有的安全策略之上，需要开辟全方位的防护体系。
如果说物联网是建构智慧城市的&血管&，大数据和分析技术则是构建智慧城市的&大脑&。如今，大数据的特点是容量大、品种多，高速度和高价值。这说明：网络的规则已经改变，即网络不再是简单的&数据传输&，更多扮演的是数据&智能&存储的角色，人们从中抽取有用的信息，从而实现更好的决策。公共和私营部门对新的业务的洞察、决策以及扩大管理范围都是基于网络数据的分析。
除了帮助人们更好的决策，大数据在市场的应用中也有着广阔的天地，就电力领域而言，到2020年，在欧洲安装智能电表的数量将达到2.4亿，而北美将达到1.5亿，中国预计要安装约4亿台智能电表。安装如此多的智能电表，电力公司数据中心的数据量将以每天几个TB的数量增加。此外，许多知名机构已更新了教学和研究方案，以培养肩负大数据研究和应用挑战的人才。
机遇与挑战相辅相成，大数据如火如荼发展的同时也面临着数据泄露和损坏等挑战。随着城市化的发展，数据正以指数递增，但信息处理方法的改进相对缓慢。这其中，人才短缺是软肋，大数据分析师必须具有较强的数学基础和相关的专业知识，这类专家的培养需要几年甚至几十年，专业化的资源是决定数据管理能否成功的关键因素，这就更加需要专业性和创新型人才的支持。创新是科技发展的动力和源泉，要把科研工作做好，必须具备开阔的视野，站到国际前沿上去，才能把握住前进的方向。在此，笔者建议，年轻人可以在国际知名机构或社团做志愿者，这样可获得与高层次专家交流的机会，从而了解他们的意见和建议，为以后的自己的发展取得真经。
物联网和大数据技术是信息化时代的产物，也是支撑智慧城市的骨架，在发展的过程中，我们需要扬长避短，解决技术上的难题，为我国智慧城市的建构打下扎实的基础。
城市资源智能配置的&保护伞&&&城市电力系统
&智慧城市在本质上是一种对城市的重构，这种重构改变了传统的以资源投入为主、强调发展速度和数量的方式，而是以资源配置为主、强调供需匹配和发展质量的方式。在物联网与大数据的技术支撑下，构建智慧化的城市电力系统，对实现城市资源的智能化配置起着举足轻重的作用。笔者认为，我们需要为其插上&智力的翅膀&&&清洁能源与智能电网。
&清洁能源系统的建设是城市电力系统智能化管理的一只&手&,在深入研究国外发展低碳经济的意图、理论、方法和模型的基础上，为我国清洁能源发展决策提供依据。长期以来，我们致力于清洁能源的研究，旨在实现国内能源的高效利用与合理分配，保障在高度的安全、清洁、经济方式下的电力供应，为中国的绿色发展以及应对世界性的气候变化做出贡献。为此，笔者认为，我们应积极推动太阳能、地热能、生物质能等可再生能源在建筑中的应用，加强公共建筑能耗统计、能源审计和能源消耗的宣传工作。建立绿色建筑技术开发项目，加快绿色建筑关键技术的研究并进行绿色建筑技术集成的示范。来自社会技术、经济和政策的支持是绿色建筑走向大规模发展的基石。
智能电网是城市电力系统智能化发展的另一&羽翼&，该系统的建设是为了给我国科学制定和实施智能电网发展战略提供依据。系统建成后将形成一个以国际智能电网发展的资料信息为基础，以智能电网有关分析模型、方法、工具为核心，支撑国家智能电网的发展，该系统主要包括国际智能电网信息数据库和我国智能电网发展分析平台。
&根据国家电网的规划，中国要建设&以特高压电网为骨干网架，各级电网协调发展，具有信息化、自动化、互动化特征&的&坚强智能电网&，其难度不言而喻。笔者坦言，能源与智能电网的发展存在着诸多不确定性。这些不确定性既可能来源于科学技术领域的重大突破或发现，也可能是政策法规的重大调整与变更，抑或是某处偶然的事故或危机。因此，我们需要明确能源的发展方向，在诸多的不确定性中坚定自己的脚步，跟踪最新的数据、政策变化、能源与经济形势等信息，探索其中的规律，提供情景分析，制定与时俱进的能源战略和发展思路。
&清洁能源与智能电网是&低碳经济&与&绿色经济&的题中之义，有了这&两翼&，我国智慧城市的电力系统将会是一个质的飞跃，城市的资源将得到智能有效的配置，智慧化的生活指日可待。
我国智慧城市的国际化之路&&借鉴与发展并存
2012年，科技部（MOST）成立了中国智慧城市产业技术创新战略联盟。去年，工业和信息技术部（MIIT）成立了另一个团体&&中国智慧城市产业联盟，并宣布今年投资5百亿人民币（约80亿美元）用于智慧城市的研究。国家巨大的资金和政策支持，技术的快速进步，来自国内外公司针对智慧城市产品积极向上的营销，创造了一个既蓬勃发展又面临挑战的市场。对此，笔者认为，一方面我们需要借鉴发达国家智能化的技术和管理经验，也要看到我国在&智慧地球&中发展的机遇，顺应信息化时代的潮流，积极参与国际竞争，将我国智慧城市的建设推向国际舞台。
诚然，智慧城市不是一个单一的产业，而是涉及多种行业和技术，一些公司如IBM已经将智慧城市的概念作为其在世界各地营销工作的核心。目前，很多不同的公司都在通过伙伴关系和收购进行拓展。
对于国际公司而言，在中国既有机遇也有挑战。国家信息局最近宣布，将对国外信息技术产品和服务的安全性（尚未确定）进行检验，并禁止那些不合格的产品，进一步强调国际公司在中国发展的规范。但国际公司最大的挑战可能是我国迅速成熟的国内竞争，在智慧城市的发展中，中国不再是一个只有国际企业相互竞争的发展中国家的市场，许多国内的企业、制造商和软件应用提供商也都瞄准了智慧城市的市场。对基于基础设施的提供者如西门子和施耐德电气，他们的竞争对手往往是国有企业，大型基础设施项目通常是本地和国际公司之间的合作。中国的两大电网公司，国家电网和南方电网，以及三个主要的电信商，都在积极发展智能电网的产品，并资助试点项目。这足以说明，我国企业在智慧城市的构建中有着巨大的潜力。
放眼世界，国际公司对智慧城市进行全球范围的开发与扩展，凭借技术和品牌优势赢得了一些市场先机。但我们也应看到，随着中国新兴企业大举进入发展中国家市场如东南亚，印度，非洲和拉丁美洲以及少数发达国家市场，企业是城市的依托，高科技产业的不断涌现并走向世界也让我国的智慧城市跨入国际竞争的舞台。
无论是国内的规划还是参与世界市场的竞争，我国的智慧城市的发展面临着诸多的挑战，有很大一部分来自于技术层面，一个很大的技术挑战是如何最好地开发标准协议，保证平台的安全开放。在此，笔者以为，技术为先，人为大，智慧城市的核心在于人，有志者事竟成。在信息化时代的今天，政府的正确引导和社会共同进步下，我们有责任做好当下，为子孙开辟新的路径，培养下一代智慧城市的建设者。我们有理由相信，在&中国梦&的号召下进行技术创新，智慧城市不再是一个遥远的梦。
赖来利，国家&千人计划&专家、国家电网能源研究院能源决策支持技术研发中心主任
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合作单位：摘要：来源：引石安评INSComment物联网智库整理发布转载请注明来源和出处------【导读】------物联网中，安全措施需要从传感器开始实施，全程保护直到存储数据的部分，包括所有传输中的数据以及暂时
引石安评INSComment
物联网智库 整理发布
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物联网是无限终端设备无限链接建立的网络，在今后人类科技高速发展的时代里，物联网将无处不在。如果说像婴儿监视器这种无关紧要的设备遭到黑客入侵，人们一定不会太当回事，甚至还会开玩笑说，谁会想偷听小孩子的尖叫啊。但如果汽车系统被远程控制，在行驶过程中突然被黑客停了下来，大家又有什么想法呢?有人会说近期360也已经在开始解决现这样的问题了吗？但不得不说的是，安全问题已经出现并且将会动摇这个“永远开机，永远在线”的人类世界最根本基础。
国际知名的安全公司RSA、Symantec和Webroot等正为物联网(IoT)市场提供安全保障，以帮助保护各个公司的物联网，但物联网安全问题并不只限于端点。思科、戴尔及英特尔等公司的网关也非常需要得到保护，因为它们都是网络的入口点。另外，存储海量数据的数据库由于包含大量有用信息，也将会是黑客们关注的目标，因此这也是公司需要重点保护的一部分。
婴儿监视器被“黑”的例子告诉人们“只因为可以连接就接入，并不一定是明智的做法。”事实证明，并没用过婴儿监视器(尤其是联网的监视器)的我们都一样好好地长大了。连接是为了带来便利，但事实上它却具有很大的安全隐患。 这是因为物联网的端点都依赖于信任而存在。然而在实际操作的过程中，一旦某个设备通过认证并连接到你的网络，就很可能不会再重复验证过程了。 设备要上传数据时，不会被要求每次都输入密码。假如黑客可以真的入侵你的婴儿监视器，那他们的目标多半不是哭闹的婴儿，而可能是你的银行信息。如果一个黑客可以骗过这个设备，那么在网络上他又可以获取哪些资源呢?
消费级可穿戴设备以及环境传感器为黑客创造了又一系列具有吸引力的攻击目标。例如，我手腕上戴了一个小米手环，家里装了一个Google Nest恒温器，和一个Kwikset Kevo智能门锁。通过这三个设备，别人就可以对我的生活模式了解得一清二楚，比如我一天都在什么地方，或者更重要的是，什么时候我会长时间不在家。现实中大概没人愿意费力侵入这3个不同的数据流，但这并不意味着这种事情不可能发生。
除了物联网设备和传感器，网关是入侵物联网的另一个途径，通过它，安全威胁从消费者转移到了公司里。 无论公司的网关是依赖于运营商网络或者云，传感器的数据都是通过网关传输的。由于这些解决方案旨在实现自动化，这种“M2M(机器对机器)”连接对端点到网关的验证是默认的，所以认证只需要进行一次。这意味着，如果这种连接被利用，网关就会成为黑客入侵公司网络的跳板。这就是现在的网关占用更多CPU功率的原因——网关需要更高的安全保障级别，以确保物联网系统的整体安全。
但即是传感器是安全的，网关也被封锁了，海量的物联网数据怎么办?这些数据也是价值连城的。 在这个属于工业间谍的时代(他们都得到了国家或私人的支持与资助)，这正是他们争相掠夺的一笔新财富。设想一下，一家刚刚起步的家电公司有能力筛查到了竞争对手的数据，了解到谁在买什么，在哪里买，使用周期如何，错误代码出现的频率以及在何种环境下会出现错误代码——这恰恰是市场营销部门和设计工程师所梦寐以求的信息。而随着数据库的不断扩大，获得数据库信息的途径日益珍贵。大部分公司都制定了数据保存政策，但这些政策都是这些公司预想到数据中心的传感器数据不断激增前所制订的。这些最关键的数据是不是得到了应有的保护?这种数据应该被当作“客户源代码”对待，但实际上却多半被视为了无关紧要的数据，采用最低的安全级别，而并没有得到应有的安全保护。
物联网常见的威胁
1、监听攻击。 这种攻击会用到监听程序(sniffer)，窃听任何通过网络传送的未加密信息再加以窃取。
2、阻断服务攻击。 网络犯罪分子利用这种攻击来封锁或阻慢对某些网络或设备的使用。
3、密钥攻击。 在此类攻击中，用来加密通信的密钥被窃并用于解译加密过的资料。
4、基于口令的攻击。 网络犯罪分子利用猜测或窃取口令密码这类攻击来入侵网络或连到特定网络的设备。
5、中间人攻击。 在此类攻击中，第三者会窃走双方或设备间传输的数据。
INS的安全建议
1、启用智能设备上所有的安全功能。这些都是由制造商提供,以帮助确保您的安全,并且强烈推荐使用它们。
2、购买会定期更新产品固件的厂商出的物联网产品。产品的缺陷和漏洞在任何产品中都会存在，会定期推出固件更新补丁来加以修补的厂商出的产品通常比较安全。
3、研究自己的智能设备是否能够正确地加密其固件更新和网络通信。即使智能设备宣称具备加密能力，但有些可能加密不当或不完全。记得要去搜寻设备型号以确认是否存在任何历史性安全问题。
4、使用安全的口令密码。好的密码应该是包含各式字符(字母、数字、标点符号、数学符号等等)的复杂组合。至少要有八个字符长度，同时使用大小写。此外，避免重复使用密码或在不同设备上使用相同的密码。
5、了解制造商如何管理他们的设备漏洞。漏洞让恶意分子和网络犯罪分子有机会去攻击你的设备，知道了制造商和厂商如何解决这些问题，可以决定你是免于此种威胁或是暴露在进一步的风险中。
物联网不仅仅是“物”，它的实质是数据，那么你就必须确保这些数据的安全。 物联网中，安全措施需要从传感器开始实施，全程保护直到存储数据的部分，包括所有传输中的数据以及暂时不使用的数据。 从功能上来说，这意味着没有哪一个单独的工具可以完全管理端到端的安全，所以各大公司不能仅仅依靠像Symantec这样的安全公司来保驾护航，也不能指望依靠单独一个产品就可以一劳永逸。因此， 安全应该是我们在任何项目开始之前就需要首先考虑的事项。为确保没有信息缺口和数据/系统泄露，产品之间的互操作性也至关重要。
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互联网、物联网、云计算、大数据、工业4.0的区别
摘要：本文详细介绍了互联网、物联网、云计算、大数据、工业4.0的区别，供学习参考。
互联网与的区别和联系：　　互联网，即广域网、局域网及单机按照一定的通讯协议组成的国际计算机网络。互联网是指将两台计算机或者是两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术的手段互相联系起来的结果，人们可以与远在千里之外的朋友相互发送邮件、共同完成一项工作、共同娱乐。　　物联网定义为通过各种信息传感设备，如传感器、射频识别（RFID）技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。　　这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物体与物体之间，进行信息交换和通信。　　最早的是固定互联网，离开了连接线不可能进入网络。后来，随着移动通讯的发展，出现了移动互联网。但不论移动的还是固定的互联网，都是人和人相连。第三代互联网是人和物相连，这个时候，我们把互联网叫做物联网，在中国叫做传感网。1.物联网是互联网大脑的感觉神经系统　　因为物联网重点突出了传感器感知的概念，同时它也具备网络线路传输，信息存储和处理，行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器，网络线路和应用接口，使人与人（Human to Human，H2H），人与物（Human to thing，H2T）、物与物（Thing to Thing，T2T）之间的交流变成可能，最终将使人类社会、信息空间和物理世界（人―机―物）融为一体。云计算和的区别和联系：　　如今一家优秀的互联网公司肯定的是拥有数据运营的公司，反之，不能从数据中获取利益的互联网公司的就不是云计算应用者。　　更进一步，挖掘数据价值很多企业都会做，但如果不能用最低成本得到数据价值，企业同样活不下去。把数据以低廉成本变成财富的东西就是云计算。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。　　那么，云计算是如何帮助大数据将一堆堆杂乱信息转化成经济效益的呢?　　首先，云计算是提取大数据的前提。　　信息社会，数据量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大数据获得额外利益。在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。　　其次，云计算是过滤无用信息的“神器”。　　首次收集的数据中，一般而言，90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中，重点需过滤出两大类，一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据，价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。　　再次，云计算可高效分析数据。　　数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部。　　最后，云计算助力企业管理虚拟化。　　可用信息最终用来指导决策，通过将软件即服务应用于云平台中，可将可用信息转化到企业现有系统中，帮助企业强化管理模式。2.云计算是互联网大脑的中枢神经系统　　在互联网虚拟大脑的架构中，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。3.大数据是互联网智慧和意识产生的基础　　随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起，互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动，企业和政府的信息发布，物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据，这些数据分散在整个互联网网络体系内，体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济，科技，教育等等领域非常宝贵的信息。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。　　与此同时，深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用，使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合，这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司，如百度，谷歌，微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上，互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。4.或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽　　互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备，家庭的家用设备，办公室的办公设备，通过智能化，3D打印，无线传感等技术使的机械设备成为互联网大脑改造世界的工具。同时这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据，供互联网中枢神经系统决策使用。5.互联网+的核心是互联网进化和扩张，反映互联网从广度、深度融合和介入现实世界的动态过程　　对于互联网+这个2015年在中国迅速升温的新互联网概念，我们无法用上面单独的一张图表示。这是因为互联网+本质上反映互联网从广度、深度侵蚀现实世界的动态过程。互联网从1969年在大学实验室里诞生，不断扩张，从美国到美洲，从亚洲，欧洲到非洲，南极洲，应用领域从科研，到生活，从娱乐到工作，从传媒到工业制造业。互联网+提出者互联网像黑洞一样，不断把这个世界吞噬进来。其实互联网+反映了于扬老师的互联网黑洞论进一步提升，+这个符号可以看做是一张黑洞的入口或嘴。这也是为什么我们叫互联网+，而不叫+互联网。
审核编辑(王静)
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智能制造中大数据分析和物联网的地位
尽管大型制造商多年来一直在使用统计流程控制和统计数据分析来优化生产，但当今数据的复杂结构成为部署新方案、基础架构和工具带来了重大机遇。得益于更卓越的计算性能的涌现、开放标准的推出和广泛可用的行业专长，制造业已经准备好充分利用大数据。
图 3 显示了软件被如何分配至不同虚拟机（VM）。该节点托管着 5 台虚拟机，分别运行着不同的分析和应用工作负载。具体包括：&·来自Revolution Analytics的Revolution REnterprise* 是一款基于强大的开源R统计语言的分析软件。该软件可在分析解决方案和企业软件之间提供无缝、安全的数据桥，可解决采用基于R的分析功能及现有IT基础架构的企业所面临的关键集成问题。· MonetDB*：一种面向列的开源数据库管理系统，旨在帮助高效完成对大型数据库进行的复杂查询任务，如将表格与数百个列和数百万行进行组合。MonetDB已使用在各种需要高性能的应用中，如数据挖掘、在线分析处理（OLAP）、地理信息系统和流数据处理等。·PostgreSQL*：一款强大的开源对象关系型数据库系统，用于在线交易处理（OLTP）。物联网（IoT）网关三菱电机MELSEC-Q系列* C语言控制器是一款基于英特尔?凌动?处理器的网关，用于聚合并安全摄入数据至大数据分析服务器。数据摄入指验证、过滤和重新格式化数据，以便大数据分析软件更轻松地对其进行分析。三菱电机MELSEC-Q系列C语言控制器是具备众多智能系统功能特点的嵌入式解决方案，包括处理从传感器或通过网络收集的大量数据所需的稳定网络连接和卓越计算性能，同时支持复杂的系统控制和操作。这一控制器的核心是采用英特尔? 架构和 Wind River VxWorks* 实时操作系统的硬件平台。三菱电机开发了 MELSEC- Q系列C语言控制器，旨在满足多种工厂自动化要求，具备卓越的可靠性，可适应苛刻的环境， 且长期可用。这些特性助它成为一款坚 实可靠的产品，几乎无需维护物联网制造应用。MELSEC-Q 系列C语言控制器取代了传统可编程控制器中使用的梯形逻辑，使用国际标准 C 语言（C和C++）提供了更灵活的编程能力。它能够支持用户充分利用现有的C语言软件和开发资源。CIMSNIPER* 是一款适用于三菱电机 MELSEC-Q 系列 C 语言控制器的数据获取和处理软件包。它能够收集流程数据（包括 SECS 信息）和制造设备错误， 而无需修改现有系统。大数据分析案例在过去的两年中，英特尔开发了十几个大数据项目，巩固了运营效率和收入。下方列出了几个示例：&缩短产品测试时间英特尔? 制造的每一枚芯片都要经过彻 底的质量检查，通过多种复杂的测试。英特尔发现，利用制造过程中收集的历史信息可以减少测试所需的产品数量，从而缩短测试时间。作为概念验证实施的这款解决方案在 2012 年为英特尔? 酷睿? 系列处理器节约了 300 万美元的测试成本。将这款解决方案扩展到更多产品后，英特尔 预计会节约3,000 万美元的成本。改善制造监控数据密集型流程也用于帮助英特尔在生产线上检测故障，这是一个高度自动化的环境。英特尔从整个工厂网络的制造工具和测试工具中提取日志文件，每小时多达 5 TB。通过捕获和分析这些信息，英特尔能够确定在制造流程中的哪个步骤开始偏离常规容差。针对此处讨论的当前端到端平台试点部署，英特尔与三菱电机、Cloudera、Revolution Analytics 和戴尔进行了紧密合作，成功开发了许多卓越功能，在使用数据挖掘科学解决实际制造问题方面取得了巨大进展，并通过成本节省和决策改进为英特尔节约了数百万美元。该项目的主要目标是发掘数据和数据分析的价值，通过预测制造获得更深刻的洞察力，并降低制造成本，同时不影响生产量或质量。下面详述了英特尔通过集成面向制造物联网的大数据分析和技术获得了一些突破性成就和发现。试点计划成效：使用案例 1：通过监控和分析设备参数值并在部件发生故障之前及时更换，减少不必要的产能损失。背景&自动测试装置（ATE）是专门用于在不同设备上执行测试的机器，这些设备被称作被测设备（DUT）。ATE 使用和信息技术快速执行测试，测量并评估被测设备。11&ATE 系统连接到称为处理工具的自动更换工具上。该工具能够物理更换测试接口单元（TIU）上的被测设备，以便接受该装置的测试。问题陈述有缺陷的测试接口单元将会错误地将良品分类为次品，会对英特尔制造运营成本造成负面影响。有缺陷的测试接口单元会导致对被测设备进行错误分类，包括拒绝良品。英特尔制造部门的目的是检测潜在的 TIU 缺陷，以便及时修理或更换单元，防止它们被错误分类。如果有缺陷的测试接口单元将良品错误分类为次品，该单元将作废。在定期预防性维护期间，一些即便仍然运转正常的组件也会使用备件更换，以避免发生此类问题。成效和优势分析功能可在现有工厂联机流程控制系统触发之前，预测出高达 90% 的潜在测试接口单元故障。在此处的情况下，这可帮助及时更存在缺陷的 TIU 以免造成过度拒绝良品，将产能损失降低了 25%。此外，英特尔还减少了在预防性维护过程中提前更换尚未故障的备件的需求，从而预计可以降低 20% 的备件成本。使用案例 2：通过在焊球焊接设备中消除和减少错误焊球装配情况降低产能损失背景焊球焊接模块是为基片表面涂抹焊膏的部件。焊球被放置到焊球焊接表面，然后焊膏将其固定在相应位置上。整个封装通过一个回流焊炉，将在其中融化基片表面上的焊膏和焊球。焊球被真空吸附到贴装头的小孔上。系统将检查该贴装头上的焊球是否过多或缺失。当贴装头与基片对齐时，焊球被放置在基片的焊膏上。释放焊球后，将检查贴装头上是否残留有任何焊球。最后，摄像头成像系统将检查基片上是否缺失焊球或焊球位置是否存在偏移。问题陈述缺失焊球的单元为有缺陷的材料，会造成产能损失。多种场景会导致单元缺失焊球，包括真空压力不足等。成效和优势通过可视化处理传感器读数并将其与各种机器数据和执行系统数据进行关联，英特尔成功降低了产能损失，优化了维护成本，并避免了设备突然宕机。这可帮助技术人员主动解决问题，朝着创建预测维护功能而努力。
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