大数据与工业物联网分析应用的四个重点
工业大数据的分析和应用
工业大数据的分析和应用由于互联网和物联网的爆发性发展，工业大数据正在成为很多企业的存留和迭代的核心竞争力。
工业大数据的应用范围从产品的全生命周期到生产的整体过程，包括产品的研发、制造、使用、维护、销售等各个环节。
利用工业大数据，企业可以迅速识别市场趋势，及时调整生产计划，提升产品质量和品牌形象，从而创造更大的价值。
一、工业大数据的来源和特点工业大数据的特点是海量、多样、快速、高精度。
海量数据可由工业物联网或监控设备收集而来，多样数据指数据类型的多样性，例如文本、图像、视频等，快速数据指实时获取数据和处理数据的速度，高精度数据指数据的准确性和可信度。
工业大数据源自工厂的各种生产信息和环境信息，包括工序、工艺参数、设备运行数据、生产计划等。
在制造业中，各个设备和流程都可以生成大量的数据，这些数据可以用于监测和调整生产效率、预测故障和维护设备等。
二、工业大数据的分析方法工业大数据的分析方法包括统计学、机器学习、数据挖掘和深度学习等。
统计学是利用大量数据来推断总体特征的一种方法，主要用于分析数据之间的关系和趋势。
机器学习是一种人工智能算法，可以基于数据来构造预测模型和分类器。
数据挖掘是对数据进行探索性分析的过程，可以发现规律和趋势。
深度学习则是一种用于模拟人类智能的技术，可以用于图像处理、自然语言处理等领域。
三、工业大数据的应用1.生产过程优化工业大数据可以用于监测生产过程，及时发现异常情况并采取应对措施，从而提高生产效率和产品质量。
此外，工业大数据还可以用于运行成本的优化，例如优化设备的维修计划和降低能耗。
2.产品智能化升级工业大数据可以用于产品的设计和开发，例如通过收集用户行为和反馈数据，了解用户对产品的需求和改进建议，优化产品设计和功能。
此外，基于大数据的智能维护系统能够监测设备的状态和使用情况，预测故障并提供故障解决方案，从而降低维护成本和提升用户体验。
3.制造业的数字化转型工业大数据可以促进制造业的数字化转型，通过建立数字化工厂来实现生产效率和质量的提升。
工业大数据的分析和利用
工业大数据的分析和利用一、引言工业大数据指的是在工业领域中产生的海量数据，这些数据主要包括工业生产、设备运行、工件加工等方面的数据，随着传感技术、云计算技术、物联网技术等先进技术的不断发展与应用，工业大数据正逐渐成为了工业领域中的一种重要资源。
工业大数据的分析与利用对于提升工业生产的效率、提高设备运行的可靠性以及降低生产成本等方面具有非常重要的意义。
本文将会就工业大数据的分析和利用展开详细的探讨。
二、工业大数据的特点1、海量性工业大数据是在工业领域中产生的，所以其数量通常非常庞大、数量级巨大。
这些数据来源多样，包括传感器、监测设备、智能终端等各种设备和系统。
2、复杂性由于工业大数据源数据众多，其中包含着各种各样的数据类型和数据格式，这些数据之间存在着复杂的关联关系，数据分析和挖掘并不简单。
3、多样性工业大数据来源广泛，内容多样，包括工程数据、过程数据、传感器数据、智能设备数据等等，种类繁多、格式不一。
三、工业大数据的分析方法1、基于关联规则的分析方法通过关联规则挖掘可以发现数据的关联关系，从而得出一些重要的生产规律和生产现象，这对于生产过程的控制和管理非常重要。
2、基于聚类分析的方法通过聚类分析可以将相似的数据点进行聚类，从而得到一些数据的概括性结果，这对于大规模数据的管理和归纳有着很大的帮助。
3、基于统计分析的方法通过对工业数据的统计分析，可以了解生产过程中存在的规律和规律，从而为工厂的管理和调度提供支持。
四、工业大数据的利用1、制定优化生产方案通过对工业大数据的分析挖掘，可以了解生产过程中的优缺点，从而制定出更加科学合理的生产方案，提升生产效率和质量。
2、优化设备运行模式对工业大数据的分析可以了解设备运转的稳定性和可靠性，对于设备的故障预警和维护提供支持，也能够提升设备的使用寿命。
3、优化产品设计通过对工业大数据的分析可以了解产品的使用情况和用户反馈，从而对产品的设计进行优化改进，更好地满足用户需求。
大数据在物联网中的应用与数据处理
大数据在物联网中的应用与数据处理大数据和物联网是当今互联网时代两个重要的概念。
大数据指的是海量、高速、多样化的数据，物联网则是指通过互联网连接的各种物理设备和传感器。
随着技术的不断进步，大数据在物联网中的应用也逐渐得到了广泛的关注和应用。
一、大数据在物联网中的应用1. 数据收集与监控物联网中的各种设备和传感器可以实时收集各种数据，如温度、湿度、光照等环境参数，以及人体健康数据、交通流量等等。
通过大数据技术的应用，可以对这些数据进行实时监控和分析，提供给用户或相关的应用程序。
2. 智慧城市大数据与物联网的结合，可以使城市变得更加智能化。
例如，通过智能交通灯和传感器的联动，可以实现根据交通状况自动调节红绿灯时间，优化交通流量。
同时，大数据分析可以帮助城市规划部门更好地理解人口迁移、交通流动等情况，以便更好地规划城市布局。
3. 工业控制与优化在制造业领域，通过物联网中的传感器和设备可以实时采集生产线上的数据，如设备的运行状态、生产质量等。
通过大数据的分析，可以对生产线进行实时监控和分析，及时发现问题并进行处理，从而提高生产效率和降低成本。
4. 物流与供应链管理通过大数据的分析，可以对物流和供应链进行优化和改进。
物联网中的传感器可以实时监测货物的位置、温度等信息，使得物流公司能够更好地掌握物流过程中的各种情况。
通过大数据的处理和分析，可以提供更准确的货物追踪服务，同时也可以优化供应链中的各个环节，提高物流效率和降低成本。
二、大数据在物联网中的数据处理1. 数据清洗与预处理由于物联网中的数据种类繁多、规模庞大，收集的数据中可能存在各种不完整、重复、错误等问题。
因此，需要对数据进行清洗和预处理，去除无效和冗余的数据，使得数据更加准确、可靠。
2. 数据存储与管理物联网中的数据量巨大，对数据的存储和管理提出了更高的要求。
传统的数据库技术已经无法满足这种大规模、高效率的数据存储需求。
因此，需要采用分布式存储系统、NoSQL数据库等新兴技术来存储和管理物联网中的大数据。
物联网数据分析与处理技巧(Ⅰ)
物联网数据分析与处理技巧一、物联网的快速发展随着科技的不断进步和智能设备的普及，物联网已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
物联网通过连接各种物理设备和传感器，实现了设备之间的信息交流和数据传输。
这些大量的数据对于企业和个人来说，都是非常宝贵的资源。
然而，要想充分发挥这些数据的价值，就需要对物联网数据进行分析和处理。
二、数据采集和清洗首先，要想进行有效的数据分析和处理，就需要进行数据的采集和清洗。
在物联网中，数据的来源多种多样，可能是传感器收集的温度、湿度等环境数据，也可能是用户设备上传的日常行为数据。
在采集数据的过程中，可能会出现一些噪声数据和异常数据，这就需要进行数据清洗，去除掉这些对分析结果有影响的数据。
同时，还需要对数据进行格式统一和去重处理，以便后续的分析和处理。
三、数据存储和管理一旦数据采集和清洗完成，就需要对数据进行存储和管理。
在物联网中，数据量往往非常庞大，所以要想高效地进行数据分析，就需要有一个稳定、高效的数据存储系统。
目前，常用的数据存储方式有关系型数据库和非关系型数据库。
对于结构化数据，可以选择关系型数据库进行存储，而对于非结构化数据，可以选择NoSQL数据库进行存储。
另外，还需要考虑数据的备份和恢复，以及数据的安全性和隐私保护。
四、数据分析和挖掘数据存储和管理完成之后，接下来就是进行数据分析和挖掘。
数据分析的目的是发现数据中的规律和趋势，从而为决策提供依据。
而数据挖掘则是利用算法和模型，从大量数据中挖掘出隐藏的信息和知识。
在物联网中，数据分析和挖掘可以帮助企业优化生产流程、改善产品质量，也可以帮助个人更好地管理自己的健康和生活。
五、数据可视化和报告最后，经过数据分析和挖掘之后，还需要将结果以直观的方式呈现出来。
数据可视化可以将抽象的数据转化为图表、报表等形式，使人们更容易理解和分析数据。
同时，还可以根据数据分析结果，撰写相应的报告和分析，为管理者和决策者提供决策支持。
六、总结物联网数据分析与处理技巧是一个复杂而又重要的领域，需要综合运用数据采集、清洗、存储、管理、分析、挖掘、可视化等技术和方法。
大数据与物联网
大数据与物联网引言概述随着科技的不断发展，大数据和物联网已经成为当今信息技术领域的两大热门话题。
大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，而物联网则是指通过互联网连接各种物体，实现信息的传递和交互。
两者的结合将会给人类带来前所未有的便利和机遇。
一、大数据与物联网的关系1.1 大数据与物联网的定义大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，其特点是数据量大、数据种类多、数据处理速度快。
物联网是通过互联网连接各种物体，实现信息的传递和交互。
大数据和物联网的结合，可以实现对物体的实时监测和数据分析。
1.2 大数据与物联网的作用大数据和物联网的结合，可以实现对物体的实时监测和数据分析，为企业和个人提供更加精准的信息和服务。
通过大数据分析，可以挖掘出隐藏在数据中的有价值信息，为企业的决策提供支持。
物联网则可以实现设备之间的智能互联，提高生产效率和生活品质。
1.3 大数据与物联网的发展趋势随着技术的不断发展，大数据和物联网的应用范围将会越来越广泛。
未来，大数据和物联网将会与人工智能、云计算等技术结合，为各行各业带来更多的创新和机遇。
二、大数据与物联网在工业领域的应用2.1 智能制造大数据和物联网的结合，可以实现对生产线的实时监测和控制，提高生产效率和产品质量。
通过大数据分析，可以实现生产过程的优化和智能化。
2.2 物流管理大数据和物联网的结合，可以实现对物流链路的实时监测和优化，提高物流效率和降低成本。
通过大数据分析，可以实现物流过程的智能化和精细化管理。
2.3 能源管理大数据和物联网的结合，可以实现对能源消耗的实时监测和调控，提高能源利用效率和减少能源浪费。
通过大数据分析，可以实现能源消耗的优化和节约。
三、大数据与物联网在城市管理中的应用3.1 智慧交通大数据和物联网的结合，可以实现对交通流量的实时监测和调控，提高交通运输效率和减少交通拥堵。
通过大数据分析，可以实现交通流量的智能化管理。
3.2 环境监测大数据和物联网的结合，可以实现对环境污染的实时监测和预警，保护城市环境和提高居民生活质量。
大数据与物联网
大数据与物联网1. 简介大数据与物联网是当今信息技术领域的两大热门概念。
大数据指的是海量、高速、多样化的数据集合，物联网则是指通过互联网连接各种物理设备，实现设备之间的智能互联。
本文将详细介绍大数据与物联网的概念、应用领域以及它们之间的关系。
2. 大数据2.1 概念大数据是指规模庞大、类型多样、生成速度快的数据集合。
这些数据通常包含结构化数据（如数据库中的数据）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如社交媒体上的文本、图象和视频）。
大数据的特点主要包括四个方面：3V特性，即数据的体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety），以及价值（Value）。
2.2 应用领域大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，大数据可以用于市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面，匡助企业提高效率和盈利能力。
在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发和医疗资源优化等方面，提升医疗服务质量。
在城市管理领域，大数据可以用于交通管理、环境监测和智能城市建设等方面，提升城市的可持续发展能力。
3. 物联网3.1 概念物联网是指通过互联网连接各种物理设备，实现设备之间的智能互联。
物联网的核心技术包括传感器技术、通信技术和云计算技术。
通过物联网，各种设备可以实现数据的采集、传输和分析，从而实现智能化的控制和管理。
3.2 应用领域物联网的应用领域也非常广泛。
在家居领域，物联网可以实现智能家居，如智能灯光、智能家电和智能安防系统等。
在工业领域，物联网可以实现智能创造，如智能工厂、智能物流和智能供应链等。
在农业领域，物联网可以实现智慧农业，如精准农业、智能灌溉和智能养殖等。
4. 大数据与物联网的关系大数据和物联网之间存在着密切的关系。
首先，物联网产生了大量的数据，这些数据成为了大数据的重要来源。
物联网设备通过传感器采集各种数据，并通过互联网传输到数据中心进行存储和分析。
其次，大数据技术可以为物联网提供支撑。
大数据与物联网
大数据与物联网一、引言大数据和物联网是当今社会中两个重要的技术趋势。
大数据是指规模庞大、结构多样、来源广泛的数据集合，通过分析这些数据可以获得有价值的信息和洞察。
物联网是指通过互联网连接和交互的各种物理设备和对象，使它们能够收集和交换数据。
本文将详细介绍大数据与物联网的概念、关系以及在各个领域中的应用。
二、大数据与物联网的关系大数据和物联网有着密切的关系。
物联网的发展使得大量的传感器、设备和物品能够收集和传输数据，这些数据形成了大数据的基础。
同时，大数据分析可以帮助物联网系统更好地理解和利用收集到的数据，从而提高系统的效率和性能。
大数据和物联网的结合为各个行业带来了巨大的机遇和挑战。
三、大数据与物联网的应用1. 健康医疗领域大数据和物联网在健康医疗领域的应用十分广泛。
通过穿戴式设备、传感器等物联网技术，可以实时监测人体健康状况，收集大量的生理数据。
结合大数据分析，可以对个体的健康状况进行精准预测和诊断，提供个性化的医疗服务。
此外，大数据还可以用于疾病的早期预警和流行病的监测，提高公共卫生水平。
2. 城市管理领域大数据和物联网可以应用于城市管理的各个方面。
通过物联网技术，可以实时监测城市的交通流量、环境污染等数据，并将其与大数据分析相结合，实现智能交通管理、环境保护等目标。
同时，大数据还可以帮助城市规划和决策，提高城市的运行效率和生活质量。
3. 工业生产领域大数据和物联网在工业生产领域的应用被称为工业4.0。
通过物联网技术，可以实现设备的远程监控和自动化控制，提高生产效率和质量。
大数据分析可以对生产过程进行优化和预测，降低成本和资源消耗。
此外，大数据还可以用于产品质量追溯和供应链管理，提高产品的可追溯性和安全性。
4. 农业领域大数据和物联网在农业领域的应用被称为农业物联网。
通过物联网技术，可以实时监测土壤湿度、气象条件等数据，帮助农民进行精准灌溉和农业生产管理。
大数据分析可以对农作物生长情况进行预测和优化，提高农业生产的效益和可持续性。
工业大数据应用分析与实践研究
工业大数据应用分析与实践研究一、引言随着信息化、物联网等先进技术的不断发展，工业领域的大数据应用已经成为了一种趋势。
对于工业企业来说，通过大数据平台实现信息化生产经营管理，不仅可以提高企业的竞争力，还可以降低企业的成本，提高生产效率。
本文将从大数据的意义、应用场景、技术原理、数据分析方法、实践运营等方面进行探究。
二、大数据意义及应用场景1.1 大数据的意义“大数据（Big Data）”是一种新兴的概念，它是在传统数据量基础上，由大量、多维、实时、异构的数据集合所构成的数据集群，需要使用特定的数据处理技术和工具来管理、分析以及处理。
在当前物联网、互联网时代，大数据应用已经成为了一种趋势。
工业大数据应用包括数据采集、数据处理、数据应用等。
数据采集是工业大数据应用的基础，根据具体的数据来源，可采用传感器、控制器等数据采集设备，将实时、历史数据进行采集。
数据处理包括数据管理、数据分析、数据挖掘等，主要通过数据处理平台、数据挖掘算法、数据可视化工具等进行数据处理。
数据应用包括预测分析、智能决策等，主要通过数据分析得出工业制造模型，以提升企业的生产效率、优化产品质量及降低成本。
1.2 应用场景在工业领域，大数据应用场景包括制造过程监控、设备状态管理、零部件管理、产品质量监控等方面。
具体如下：（1）制造过程监控：通过实时监控设备、制造过程中的参数数据、中间件物料信息等，以更好地理解进程的性能并提高制造过程的质量和产能。
（2）设备状态管理：对各种机器进行故障监测、预防性保养，减少生产停机时间和维修成本。
（3）零部件管理：通过零部件的性能参数分析、使用寿命研究、质量检验等方法，实现产品零部件、零配件的可追溯性管理。
（4）产品质量监控：通过对生产的产品及其相关性能参数进行监控、分析，实现产品制造质量的快速反馈与调整，提高产品质量和用户满意度。
三、技术原理3.1 大数据的技术架构大数据架构包括数据采集、数据处理、数据分析和数据应用四个环节。
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大数据与工业物联网分析应用的四个重点
来源：物联中国
从质量系统到制造执行系统(MES)，从单个控制器到基本嵌入控制设备 (PLC)到复杂嵌入式设备，很多的制造性企业早已获得了大量的数据以及数据采集的相关经验。
随着成熟度日益上升，加之使用案例的延展，制造性企业在享受过去的成果的同时，也在慢慢掌握并且启用新的数据源，包括逐步开始着眼从资产/设备中增加数据。
李杰教授在8月3日的全球首席信息官论坛的发言中谈到，没有背景的数据是没有价值的、不可用的，同样也是无法分析的。
这也是工业物联网的融合全面多元数据的核心意义所在。
这让我不禁想起宋代诗人杨万里的那首传世佳作：《晓出净慈寺送林子方》的传世佳作。
毕竟西湖六月中，风光不与四时同。
接天莲叶无穷碧，映日荷花别样红。
莲花虽较为常见，但尤以西湖的莲花名声远扬。
西湖六月风光有其特色，杨万里在诗句中并没有流露出对酷暑的不耐烦，而充分肯定了朋友林子方的高洁品格。
如果没有那碧波万顷的西湖与荷叶的背景信息，现代的我们似乎很难体味诗人此刻的心态与心事。
从今天的大数据分析角度来看，这与环境数据有异曲同工之妙。
让我借此来简略分析一下架构工业物联网的数据流构架与大数据。
我们不要太早地去设定框架
当企业在考虑采用工业物联网(IIoT)链接与工业大数据分析的时候，最好的方法是找到一个适合企业的案例或应用作为入口。
这已经是一种较为普遍的惯性思维模式。
但这似乎并不是我们想像中的那么简单，因为我们很容易发现，要找到非常通用的、适合众多企业的单一使用案例并不存在。
相反地，这些应用场景却分布在制造业企业部门的各个传统驱动要素里面，包括能源、可靠性、质量、生产、设计等等。
换句话来讲，就是工业物联网与大数据的结合没有固定的模式，没有固定的架构，可是，我们今天却给出了太多的框架。
过紧或过松的工程与制造公差所引发的故障导致客户无法享用产品或者是成品的货到即损质量问题等，都属于成功的工业物联网的应用案例。
在结合多方实地调研以及与企业的项目合作之后，我们发现，远程监控在这两年依然居于工业物联网与大数据结合案例的首位。
能源效率的管理紧随其后，而资产可靠性与设备智能所带来的质量提升则位居第三。
业务转型措施被多数企业看作长期使用案例，更有可能成为明年及以后的目标。
正是这些早期的成功案例，使得新的应用创新以及应用的方向转变成为可能。
例如，从出售资产变为出售能力等共享经济的模式。
美国NSF智能维护系统中心主任李杰教授在《工业大数据》一书中指出，实现制造业的价值化，实现用户需求、产品设计、制造和营销的配合，根据生产状况实现系统自我调整，降低生产过程中的浪费以及制造工业环保与安全是大数据工业制造的五大核心支撑。
重视显性因素和不显性因素的必要融合
五大支柱的焦点就是显性因素和不显性因素的融合。
我们曾经关心的是产品的制造、产品的制造工艺、产品本身的质量等显性因素。
考虑的因素都是可以触摸的、可直观判断的。
在工业大数据里，要解决的问题却是那些不显性因素。
设备处在一个在亚健康状态，我们不仅看不到，更不明白问题的根源在那里。
由于问题大部分与显而易见的关系有关，其中包括隐形的讯息、零配件供应商、复杂的制造流程、多变的环境状况和客户使用方案等。
对于未来的智能制造而言，想要达到零宕机、零排放或是零维修等目的，我们必须突破的一个关键点，就是关注相关隐形的因素，做好量化与数据交叉关联分析。
今时今日，多数公司依然通过信息系统层次结构的控制来实现对数据流的管理，我们已经看到不少企业开始尝试从下至上、向顶层的企业应用系统和分析管控平台输送IIoT的数据的方式。
而另外一种尝试就是从外源数据层，数据也同时通过企业各种门户流向的工业物联网的云端。
现在的问题就是，外源的数据能否在直接与现有自动化设备相连的门户的“物”的一侧实现，或通过传感器和连接器的第二系统实现对接。
传感器门户云的这种方案有利有弊。
好的一面是，基于传感器的解决方案，尤其是专注于提供这些传感器产生的数据所形成的价值，比现有的自动化解决方案的部署更快更方便，也会经常提供积极的短期投资回报率。
而不足之处便是，所产生的数据大多是控制系统内已经收集到的数据，毕竟，缺乏控制系统环境的测量数据点与环境数据的采集是较为突出的问题。
无法产生价值，没有人会在意数据的所有权
伴随着对数据所产生的价值驱动被大众广为接受后，数据所有权及数据共享的问题变得越来越突出。
那么究竟是资产设备的制造者，还是用户的机器拥有数据，目前市场没有定论。
如果我们沿用信息管理的最佳实践，认同客户拥有这些数据，而设备制造者的角色是配合用户，以做好数据保管者的工作为主。
的确，有一些设备供应商比较坚持自己拥有数据，而且并不愿意与客户分享原始数据，但多数供应商至少倾向为客户提供原始数据访问的有效途径，来共同参与全制造链的改进与提升。
数据的所有权与资产/设备是否为企业带来竞争优势有密切的关系。
当机器的使用还不具备竞争优势，或是没有真正为企业带来新的竞争优势的时候，数据所有与分享一般都不会得到太多的重视。
一直到当机器的使用确实产生了竞争优势时，资产使用者会更多地保护数据。
伴随着大数据理念井喷式的发展，用户对于大数据理解的成熟度也迅速提升。
能够很明确的一点是，当客户没有拥有数据时，他们是不会为原始数据买单的。
相反，对于供应商而言，只有通过共享数据并且提供给客户有价值的服务，才能从工业物联网的设备数据中获得回报。
考虑到各种各样的工业物联网应用案例与场景，其中也包括新数据源，改变系统架构的数据以及多结构化数据等因素，我们今天的制造企业并不完全拥有适当的分析能力与相关的人才。
不少制造业企业的确有很多数据分析的经验，但主要是集中在结构性数据集的基础上进行描述性分析，而不是利用大数据，融合实时与各种非结构化数据共同进行预测性和规范性分析。
那么，这也意味着产业链需要全面紧密的合作，企业不仅既需要投资合适的技术，更重要的是更为重要的是，也也需要投资过程和培训。
正如西格玛和精益已被融进持续改进措施之中，数字建模，机器自学习等大数据工具也需要进行深化改造，进入到制造业的每一个环节，每一个细小的功能，让制造业专家来充分使用这些大数据工具，而不仅仅专属于数据科学家的专属。
需要加速实施智能连接资产实现智能运营
在工业大数据的推动下，趋势分析，统计分布分析，统计过程控制与优化，包括回归分析等开始运用到大量资产连接后所提供的数据。
工业物联网平台技术的出现不仅仅是提升了分析的广度，更出现了加速淡化了传统分层模型的趋势与可能性。
自90年代初诞生的制造企业生产过程执行管理系统(MES)，作为制造业协同管理的平台为现今制造的管理打下了坚实的基础。
制造执行系统协会(MESA)在给MES定义中特别指出，MES必须提供实时收集生产过程中数据的功能，并作出相
应的分析和处理。
而如今的工业物联网在这定义的基础上，逐步使之成为智能连接运营的协调、优化平台，而不仅仅是执行与合规的集成和分析中间介层。
工业物联网平台引起无数供应商的关注是因为工业物联网平台的构成自身就是一个多元化的整合以及不同元素之间相互探索的平台。
到2020年，根据埃森则的报告，到2020年，全球传感器的数量将达到2120亿，设备所产生的数据流量接近16EB。
而资产/设备是这一切的一切。
全面启用智能连接资产/设备将能够使任何地方的工业大数据传输到任何别的地方，从一种分散控制器变为集中控制，再到全分散控制的新模式，以及支持真正的端对端价值链流程的混搭应用程序与分析功能。
资产/设备全面连接不仅仅会转变控制系统层次结构，也同样会改变企业的应用程序。
能够灵活处理运营数据而不仅仅是结构性交易数据，甚至有可能会颠覆我们长期基于会计的运用操作模式。