保障工业互联网安全 激发智能制造潜力
互联网工业智能制造的机遇与挑战
互联网工业智能制造的机遇与挑战随着互联网技术的不断发展和智能制造理念的兴起，互联网工业智能制造正逐渐成为制造业的新趋势。
互联网工业智能制造将传统制造业与互联网技术相结合，通过数据的采集、分析和应用，实现生产过程的智能化和优化，为企业带来了巨大的机遇和挑战。
一、机遇1. 提高生产效率：互联网工业智能制造通过实时监测和分析生产数据，可以及时发现生产过程中的问题，并进行智能调整和优化，从而提高生产效率。
同时，通过互联网技术的应用，可以实现生产过程的自动化和智能化，减少人力成本，提高生产效率。
2. 优化供应链管理：互联网工业智能制造可以实现供应链的全程可视化和实时监控，通过数据的分析和应用，可以实现供应链的优化和协同，提高供应链的效率和灵活性。
同时，通过互联网技术的应用，可以实现供应链的智能化管理，提高供应链的响应速度和准确性。
3. 提升产品质量：互联网工业智能制造通过实时监测和分析生产数据，可以及时发现产品质量问题，并进行智能调整和优化，从而提升产品质量。
同时，通过互联网技术的应用，可以实现产品质量的追溯和溯源，提高产品质量的可靠性和可信度。
4. 创新商业模式：互联网工业智能制造可以通过互联网技术的应用，实现生产过程的信息化和数字化，为企业创造新的商业模式。
例如，通过互联网工业智能制造，企业可以实现定制化生产，满足个性化需求；可以实现共享经济，提高资源利用效率；可以实现远程监控和管理，降低运营成本等。
二、挑战1. 技术挑战：互联网工业智能制造需要依赖先进的互联网技术和智能制造技术，包括大数据分析、人工智能、物联网等。
这些技术的应用和发展还面临着一些挑战，如数据安全和隐私保护、技术标准和规范等。
2. 人才挑战：互联网工业智能制造需要具备相关技术和管理知识的人才支持。
然而，目前相关人才的供给还不足，人才培养和引进仍然是一个挑战。
3. 企业转型挑战：互联网工业智能制造需要企业进行转型和升级，改变传统的生产方式和管理模式。
智能制造技术的工业安全与风险管理
智能制造技术的工业安全与风险管理在智能制造时代，智能制造技术的快速发展为工业生产带来了巨大的便利和效益。
然而，随之而来的是工业安全与风险管理的新挑战。
本文将探讨智能制造技术在工业安全和风险管理方面的应用，并提出相应的解决方案。
一、智能制造技术在工业安全中的应用智能制造技术是指通过互联网、大数据、人工智能等先进技术实现生产流程的智能化和自动化。
在工业安全方面，智能制造技术具有以下应用。
1. 无人化生产系统智能制造技术实现了生产系统的无人化，减少了工人直接接触危险环境的机会，降低了人为因素导致的事故发生率。
无人化生产系统可以通过机器人、自动化设备等实现生产流程的自动化控制和监测，从而提高生产效率和安全性。
2. 实时监测与预警系统智能制造技术可以通过传感器、监控设备等实时监测生产环境中的安全隐患，并及时发出预警信号，以便采取相应的措施避免事故的发生。
实时监测与预警系统可以帮助企业及时掌握生产过程中的安全状况，减少事故的潜在风险。
3. 数据分析与故障诊断智能制造技术通过大数据分析和人工智能算法，可以对生产过程中的数据进行实时分析和故障诊断。
这有助于企业及时发现和解决潜在的安全问题，提高生产过程的稳定性和可靠性。
二、智能制造技术的风险管理策略智能制造技术的应用虽然带来了许多便利，但也伴随着一些新的风险和挑战。
为了更好地管理这些风险，需要采取相应的策略和措施。
1. 建立完善的安全管理体系企业应建立健全的安全管理体系，明确责任、制定规章制度，加强对员工的培训和安全意识的提高。
同时，应加强对智能设备的维护和保养，确保其正常运行和安全使用。
2. 强化网络安全保护智能制造技术依赖于互联网和信息技术，因此网络安全问题尤为重要。
企业应加强对网络安全的监控和管理，建立防火墙、加密通信等安全保护措施，防止黑客攻击和数据泄露。
3. 提高员工的安全意识员工是企业安全的第一道防线，他们需要具备一定的安全意识和应对突发情况的能力。
智能制造与工业互联网
智能制造与工业互联网智能制造和工业互联网是当今制造业领域中的两大重要概念。
随着信息技术的快速发展和产业升级的要求，智能制造和工业互联网的应用不断扩大，对传统制造业的转型升级起到了重要的推动作用。
本文将就智能制造与工业互联网的关系、应用场景和展望进行论述。
一、智能制造与工业互联网的关系智能制造和工业互联网是紧密相关的概念。
智能制造是指依托现代信息技术，通过采集、传输、处理和分析各种数据，实现制造过程的智能化、柔性化和高效化的一种制造模式；而工业互联网则是指通过互联网技术，将各种设备、工业系统和企业组织进行互联互通，实现信息的流动和共享，提升生产效率和产品质量。
智能制造离不开工业互联网的支撑和推动。
工业互联网为智能制造提供了数据的基础，通过物联网、云计算、大数据和人工智能等先进技术，实现了设备之间、企业之间以及供应链上下游的信息交换和协同。
智能制造借助工业互联网的支持，能够更加高效地进行生产调度、资源优化和质量控制，实现全面的智能化管理。
二、智能制造与工业互联网的应用场景1. 智能工厂智能工厂是智能制造和工业互联网的重要应用场景。
通过设备之间的互连和数据共享，智能工厂能够实现设备的自动化控制和协同作业，提升生产效率和产品质量。
同时，智能工厂还可通过大数据分析和预测技术，对生产过程进行实时监测和优化，实现智能化的生产调度和资源管理。
2. 智能供应链智能供应链是指通过工业互联网技术，将供应链各环节的信息实现互联互通，实现供应链的智能化管理和协同优化。
通过智能供应链，企业可以实现订单、库存、物流等各个环节的实时监控和管理，从而提高供应链的反应速度和灵活性，降低库存成本和运输成本，提供更好的物流服务。
3. 智能制造设备智能制造设备是智能制造和工业互联网的重要组成部分。
通过工业互联网技术，智能制造设备可以实现设备之间的连接和数据的共享，实现设备的自动化控制和远程监控。
智能制造设备可以通过大数据分析和监测技术，实现设备的预测性维护和故障预警，提高设备的可靠性和稳定性，降低维护成本和生产风险。
工业互联网技术的智能制造与协同创新
工业互联网技术的智能制造与协同创新随着信息技术与工业生产之间的不断融合，工业互联网技术在智能制造与协同创新领域扮演的角色日益重要。
工业互联网技术的应用，使得生产过程中的人、机、物之间实现了高度的互联和协同，从而降低了生产成本，提高了生产效率，提升了生产质量，促进了智能制造与协同创新发展。
一、工业互联网技术在智能制造领域的应用智能制造是一种集合了互联网、云计算和物联网等现代信息技术的生产制造方式，它采用的是全数字化、网络化、智能化的生产模式。
工业互联网技术则是智能制造的重要技术手段之一，它将设备、机器和企业内部的各种资源有机结合起来，实现生产过程的数字化、智能化和互联互通。
工业互联网技术在智能制造方面的应用主要有以下几个方面：1、智能制造中的工业物联网工业物联网是指在工业生产中使用物联网技术实现设备之间的互联和数据的采集、传送、分析、处理与决策。
在智能制造中，工业物联网将各种设备、机器和工艺装备信息连接到一起，使其能够相互通信和相互作用，从而实现生产过程的数字化控制和智能化优化。
2、智能制造中的云计算和大数据分析智能制造需要大量的数据采集、处理和分析，而云计算和大数据分析正是实现这一目标的重要手段。
云计算可以将数据存储在云端，从而实现规模化的数据共享和分析。
而大数据分析技术则可以对大规模数据进行深度挖掘和分析，发现其中的规律和关联，为生产决策提供依据和支持。
3、智能制造中的人工智能和机器学习人工智能和机器学习是智能制造中的核心技术，它们可以为生产过程提供预判和优化。
通过对生产过程中的数据进行分析和挖掘，人工智能和机器学习可以实现智能调度、智能维护、智能质量控制等功能，提高生产效率和品质。
二、工业互联网技术在协同创新领域的应用协同创新是指企业在开展创新活动时，依靠互联网技术实现多方合作、资源共享、信息交流和协同研发。
在协同创新中，工业互联网技术发挥着重要作用，它可以实现企业内部与企业间的资源共享和协同，促进企业之间的合作和创新。
工业互联网技术在制造业的应用
工业互联网技术在制造业的应用工业互联网技术是指利用物联网、云计算、5G等技术实现设备、人员、数据等要素的互联互通和信息共享，为制造业数字化、智能化和网联化提供技术支撑和保障。
随着制造业的高速发展和数字化转型，工业互联网技术已经成为制造业发展的重要方向和趋势。
一、工业互联网技术在制造过程中的应用1.智能制造：智能制造是工业互联网技术最典型的应用场景。
通过数字化双胞胎、工业大数据、人工智能等技术，实现生产过程的实时监控、设备自动调整和质量自检测，从而提高生产效率和制造质量。
2.物联网：物联网技术是工业互联网技术的基础。
通过传感器、无线通讯等技术，实现设备和生产数据的实时互联互通和监测，为制造业数字化和智能化提供支撑。
3.云计算：云计算是管理与数据分析的基础。
通过云计算技术，从海量数据中挖掘和分析信息，提高生产效率和管理水平。
4.边缘计算：边缘计算是工业互联网技术的补充。
通过在现场设备上实现计算和控制功能，实现设备的“自主化”，提高生产效率和质量，降低生产成本。
二、工业互联网技术在制造业升级中的作用1.提升生产效率：工业互联网技术的应用可以有效提高生产效率。
通过数字化化和智能化的监测和控制，减少人为干预，提高生产效率和产品质量。
2.优化生产流程：工业互联网技术可以优化制造业生产流程。
通过实时监控设备、生产线的状态和运行情况，制定“智能化”和可优化的生产计划，实现生产线的高效运转。
3.降低生产成本：工业互联网技术的应用可以减少人工和物料的浪费，降低生产成本，提高企业的核心竞争力。
4.提高产品质量：通过工业互联网技术的应用，实现对生产过程的实时监测，降低产品的不良率，提高产品的质量和稳定性。
三、工业互联网技术的未来发展1.加速数字化转型：工业互联网技术的应用将加速制造业数字化转型和产业升级。
未来工业互联网技术将成为一种产业新型生产力，具有重大的经济和社会价值。
2.深化智能制造：智能制造将成为工业互联网技术的强势应用。
工业互联网与智能制造的应用前景
工业互联网与智能制造的应用前景随着科技的不断发展，人类文明不断向前推进。
在工业领域，工业互联网和智能制造技术的应用也越来越广泛和深入。
工业互联网和智能制造，是工业化和信息化的结合体，这两者的发展将会给各行各业都带来深刻的变化。
本文将从技术背景、应用前景、发展趋势三方面来探讨工业互联网和智能制造。
一、技术背景工业云计算、物联网和大数据技术的快速发展，为工业互联网和智能制造的崛起提供了技术支撑。
工业互联网是在物联网、云计算、大数据、人工智能等前沿技术支持下，通过对企业内部和企业间的生产、销售、物流、售后等各个环节进行数据采集、传输、处理和分析，实现生产模式、服务模式、经营模式和管理模式的全面优化。
智能制造则是基于现代传感器技术、工业控制技术、通信技术、信息处理技术以及现代生产管理知识，利用大数据、云计算、模拟仿真等技术手段，实现生产过程、设备和系统的智能化、自动化和优化，以提高制造效率和产品质量，减少生产成本。
二、应用前景1. 工业互联网应用前景工业互联网能够提高生产制造效率和管理水平，促进产品品质提升、降低生产成本、提高资源利用率，符合我国创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念。
以汽车行业为例，利用工业互联网技术，可以实现生产线的全面数字化和自动化，提高生产效率，缩短生产周期，降低生产成本，大幅提高产品质量。
在医疗行业中，工业互联网也可以实现医院内部的智能化和流程优化，提升医院的临床工作效率。
可以看到，工业互联网将大大提高各行各业的工作效率，促进信息的互通互联，推动实体经济的转型升级。
2. 智能制造应用前景智能制造技术将在未来十年内彻底改变制造业的面貌，大幅提高我国制造业走向高端。
从汽车工业的发展来看，在未来的汽车工业中，传统的人工生产方式将被机器人自动生产所取代，制造过程将会变得更加高效，质量也更加可靠。
在智能制造发展方面，中国也在迅速前进。
在一些重点领域，如航空航天、核电、高端装备等领域，中国制造已经取得了举世瞩目的成就。
5G技术在工业互联网中的应用
5G技术在工业互联网中的应用随着5G技术的快速发展，工业互联网作为5G技术应用的重要领域之一，正逐渐展现出巨大的潜力和无限可能。
本文将从多个角度分析5G技术在工业互联网中的应用，包括智能制造、物联网、人工智能、无人驾驶、工业安全等方面。
1. 提升智能制造水平5G技术作为一种底层通信技术，可以实现超高速、低时延、大连接的通信能力，为智能制造提供了坚实的基础。
通过5G技术，工厂可以实现设备之间的实时互联，实现智能生产和自动化控制。
厂商可以利用5G技术实现工业机器人之间的协同操作，提高生产效率和产品质量。
2. 推动物联网的发展5G技术的低功耗、海量连接的特性，为物联网的普及和应用提供了有力支撑。
通过5G技术，可以实现大规模设备的连接和数据的快速传输，连接网关和传感器的能力显著提升。
这将为物联网的普及和发展提供更加可靠高效的网络支撑。
3. 促进人工智能的应用工业互联网与人工智能的结合，将进一步推动工业智能化的发展。
5G技术的高速率和低时延，提供了更强大的数据传输和处理能力，加快了人工智能算法的运行速度，从而加速了机器学习和深度学习的应用。
通过5G技术，工业云平台可以实现实时数据的处理和分析，从而支持智能制造和决策的优化。
4. 实现无人驾驶的商用化无人驾驶作为5G技术应用的热点领域之一，将在工业互联网中发挥重要作用。
5G技术提供了高可靠性、低时延的通信能力，为无人驾驶车辆提供了更加可靠和高效的数据传输环境。
通过5G技术，车辆可以实现实时感知、实时决策和实时控制，提升车辆的智能化和安全性。
5. 提升工业安全水平工业互联网的发展离不开对工业安全的保障。
5G技术的低时延和高可靠性，可以满足工业安全对实时性和可靠性的要求。
通过5G技术，可以实现对工业设备的远程监控和故障诊断，及时预警和处理潜在的安全风险，提升工业安全的水平。
总结：随着5G技术的不断推进，工业互联网正逐渐展现出巨大的应用前景。
从智能制造、物联网、人工智能、无人驾驶到工业安全，5G技术都具有重要作用。
工业互联网的应用案例(精选)
工业互联网的应用案例(精选)工业互联网的应用案例(精选)工业互联网的快速发展，为不同行业带来了许多创新和改变。
在本文中，我们将介绍一些精选的工业互联网应用案例，展示其对各行各业的影响和潜力。
1. 智能制造：某汽车制造公司引入了工业互联网技术，实现了智能制造的变革。
通过将生产线中的设备与互联网连接，实现数据的实时监控和分析，该公司能够实现更准确的生产计划、更高效的设备维护和更灵活的生产调度。
这不仅节约了成本，还提高了生产效率和产品质量。
2. 物流管理：一家快递物流公司利用工业互联网技术改进了其物流管理系统。
通过使用传感器和物联网设备，公司实现了对货物位置、温度和湿度等信息的实时监控。
这使得公司能够更好地管理运输过程中的风险，并提供更高质量的服务。
此外，利用数据分析和预测算法，公司还能够更好地规划运输路线和提高货物的送达效率。
3. 资产管理：一家石油公司利用工业互联网技术改进了其资产管理系统。
通过将传感器连接到关键设备上，公司实时获取设备的工作状态和性能数据，并通过云平台进行分析和存储。
这使得公司能够更好地了解设备的运行状况，实现预防性维护，延长设备寿命，避免设备故障带来的损失。
4. 能源管理：一家工厂引入了工业互联网技术，改进了其能源管理系统。
通过实时监控生产线上各个设备的能源使用情况，公司能够发现和纠正能源浪费问题，并制定相应的节能措施。
通过数据分析和优化算法，公司还能够减少能源成本，提高能源利用效率，并对能源使用进行预测和规划。
5. 健康与安全：一家化工公司引入了工业互联网技术，改善了其工厂的健康与安全管理。
通过在员工工作服上安装传感器，公司能够实时监测员工的体温、心率和血压等健康指标，并做出相应的预警和调整措施。
此外，通过使用可穿戴设备和摄像头等技术，公司还能够监测和记录工作场所的安全状况，并采取相应的安全措施。
这些是仅有的几个工业互联网应用案例的例子。
工业互联网的应用潜力巨大，可以涵盖几乎所有行业。
智能制造对工业互联网的要求
智能制造对工业互联网的要求随着智能制造的发展，工业互联网越来越受到关注。
智能制造需要有一套完整的工业互联网平台来实现数据的采集、传输和分析。
本文将从智能制造的角度来探讨工业互联网所需的要求。
一、高速、稳定的网络智能制造需要将机器、设备、产品和人员等连接起来形成工业互联网。
因此，必须有一个快速稳定的网络来支持工业互联网的运作。
现有的互联网往往无法满足智能制造的要求，需要建立一套专门的工业互联网。
二、大数据存储和处理能力智能制造需要采集大量的数据，如生产线上的工艺参数、设备状态、传感器数据等。
这些数据需要进行存储和分析，以便从中发现规律和提高生产效率。
因此，有必要建立一个强大的数据存储和处理系统来支持智能制造的运行。
三、安全保障机制在工业互联网中，数据的安全非常重要。
智能制造需要确保数据不被窃取、泄露、篡改或破坏。
因此，必须有一套完善的安全保障机制来保护工业互联网的安全。
四、灵活、可扩展的技术架构智能制造是一个复杂的系统，由于生产过程的复杂性和不可预测性，需要一个灵活可扩展的技术架构来支持工业互联网的运作。
这种技术架构应该能够适应不同的设备、不同的协议和不同的应用场景。
五、智能化的数据分析与优化模型智能制造需要从大数据中提取出有价值的信息，以优化生产过程和提高生产效率。
因此，必须有一套智能化的数据分析和优化模型来支持这一过程。
这些模型可以帮助企业预测生产过程中可能出现的问题，并提供相应的解决方案。
六、开放性和合作性智能制造需要与外部的供应商、客户和其它企业进行合作和互动。
因此，工业互联网要有开放性和合作性，可以与其他系统进行连接和交互，以便提高生产的效率和降低成本。
总之，随着智能制造的不断发展，工业互联网的重要性越来越受到重视。
智能制造需要一个稳定、安全、灵活、可扩展的工业互联网平台来实现数据的采集、传输和分析。
只有建立一个完善的工业互联网平台，才能更好地支持智能制造的发展和进步。
人工智能行业的智能制造与工业互联网
人工智能行业的智能制造与工业互联网随着科技的不断发展，人工智能（AI）成为了当今热门的话题之一。
在各个行业中，人工智能的应用早已不再局限于图像识别和语音交互等方面。
智能制造和工业互联网作为人工智能在制造业的应用领域，正逐渐引领着生产力的革新。
一、智能制造的概念智能制造是指通过强化设备、产品和生产管理等环节的智能化程度，提高生产线的灵活性和效率，实现制造过程的智能化。
智能制造与传统制造相比，更加注重信息化、智能化的生产方式。
利用人工智能的技术手段，智能制造可以实现自动化、智能化、高效化的生产过程。
二、工业互联网的概念工业互联网是指通过互联网技术，将传统工业与互联网技术相融合，实现设备、产品和用户之间的信息传递和交互。
通过连接各种设备和系统，工业互联网可以实现设备远程监测、数据分析、优化调度等功能，提高生产效率和管理水平。
三、智能制造与工业互联网的关系智能制造和工业互联网是密不可分的。
智能制造借助工业互联网的技术手段，实现了设备、产品和生产线之间的信息共享和协同管理。
通过收集并分析大量的生产数据，智能制造可以实现生产过程的优化和智能化，提高生产效率和质量。
同时，工业互联网也依赖于智能制造的支持。
智能制造的智能设备和传感器可以收集现场的生产数据，并实时传输到云端，供工业互联网进行数据分析和决策支持。
智能制造提供了工业互联网的基础和保障。
四、智能制造与工业互联网在人工智能行业中的应用在人工智能行业中，智能制造和工业互联网的应用非常广泛。
以下是一些典型的应用场景：1.自动化生产：利用智能设备和机器人等技术，实现生产线的全自动化控制和操作，提高生产效率和质量。
2.智能仓储与物流：通过自动化仓储设备和物流调度系统，实现仓储和物流过程的智能化管理，减少人力成本和物流周期。
3.智能质检：利用图像识别和机器学习等技术，对产品进行质量检测和分类，提高质检效率和准确度。
4.个性化定制：利用大数据和人工智能技术，实现对消费者需求的个性化定制，提供定制化的产品和服务。
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随着互联网与传统产业融合进程的加快，以及大数据、物联网、云计算、智能
制造为代表的新一代信息技术的发展，工业互联网正在成为未来工业形态的新趋势和经济增长的新引擎。
特别是在2018年的政府工作报告中，更首次提出要“发展工业互联网平台”，这无疑为工业互联网在我国的快速发展吹响冲锋号角。
不可否认的是，工业互联网已经实现传统制造业的转型升级，加快新旧发展动能和生产体系转换，并显示出巨大势能。
以上海为例，2017年上海以新技术、新产品和智能制造为特征的战略性新兴产业制造业，占上海规模以上工业总产值的比重达到30.8%。
在距离上海市近600公里的江苏省徐州市，同样有一家现代化制造企业-江苏天宝汽车电子有限公司（以下简称江苏天宝），开始了工业互联网的积极探索，利用工业互联网的巨大能量，真正实现智能制造，给企业赋予更大的市场竞争力。
江苏天宝作为国内汽车视听娱乐领域佼佼者，不断加快研发新技术、开发新产品的步伐，公司已获新型专利36项，外观设计专利3项，江苏省高新技术产品38个。
江苏天宝新工厂也于2017年6月正式投入使用。
随着公司产品门类拓展、规模扩大、大量先进设备的使用，从新业务获取到产品设计，从设备自动化到生产过程智能化，从客户订单到自动排程以及交付， 处处体现出信息网络系统的作用。
保障工业互联网安全 激发智能制造潜力
客户简介
内容摘要
在思科 Stealthwatch 安全方案的帮助下，江苏天宝汽车电子有限公司保障了其工业互联网的
安全稳定性，从而不断提升其智能制造水平。
客户：江苏天宝汽车电子有限公司行业：制造总部：江苏徐州
在陆续实现工业互联网的同时，天宝汽车电子也开始认真思考新诉求，即如何在如今复杂网络环境下，确保工业互联网的稳定、安全，给智能制造提供放心的环境？
因为工业互联网的一大特点，是通过各种手段，赋予制造生产现场以现代化网
络通信能力，例如赋能生产环境的监测传感器、赋能操作人员的智能终端、赋能生产物料的传感器件、赋能生产设备的智能通信模块......在这种工业互联网的情况下，企业生产现场、工厂内部网络会全部打通，这意味着网络流量开始跨越传统生产现场和工厂内部之间的“天堑”，进入到生产现场领域双向传输，让MES和ERP/PLM/SCM/CAX 等内部系统实现联通，实现生产的“智能化”。
但是，这随之会带来新的“困扰”，因为江苏天宝的智能制造系统对于网络的稳定性要求很高，如果网络因异常流量而导致拥塞、延迟，将会导致整个生产控制的不稳定，例如 MES 系统下发指令和任务将会出现延迟，这是不允许的。
“我们有些工业环境，对于指令的处理延时要求在毫秒级。
要求必须有一个稳定的工业互联网环境。
”天宝汽车电子 IT 经理张银宏说道。
在实际情况下，工厂内部网的流量波动会经常发生，比如员工的机器不小心感
染了蠕虫等恶意软件后，很多被感染的内网机器会发起扫描动作，从而占用网络资源;但更多的可能性，是员工乱安装软件等人为的误操作，造成网络异常流 量的产生。
“我们分析过，引发生产网络流量异常的原因中，可能只有20%是因安全问题导 致，其他基本上属于员工在电脑上错误的软件操作配置问题。
”张经理解释说。
在她看来，这样反而增加了及时监测、预防内网异常流量的难度。
因为虽然天宝汽车电子已经在网络环境中部署了防火墙、防病毒、上网代理等安全解决方案，但一方面，这些安全设备仅能对边界安全威胁进行防护，但却对内部网络的异常流量诊断“无可奈何”；另外，传统安全设备对于异常流量的监测，主要是基于“病毒特征库”的匹配发现，但员工的误操作、电脑错误配置而产生的异常流量，却丝毫不会出现病毒的任何“特征印记”，因此这种类型的异常流量在传统安全设备面前，都变成了“透明”。
怎么办？有没有一种办法，能够及时有效地发现异常流量并控制，还天宝汽车电子以极其稳定的工业互联网环境？
众里寻他，思科 Stealthwatch 给出了令人满意的解决方案。
江苏天宝工业互联网质量新诉求
业务挑战
江苏天宝的智能制造系统对于网络的稳定性要求很高，如果网络因异常流量而导致拥塞、延迟，将会导致整个生产控制的不稳定
工厂内部机器众多，员工的误操作或者恶意软件的感染，都会造成整个内部网的流量波动经常发生
传统方式的技术限制，无法针对非病毒导致的异常流量及时监测、处理，难以塑造稳定的工业互联网环境，对生产高效性产生不利影响
解决方案
思科 Stealthwatch 解决方案
客户收益：
借助思科 Stealthwatch 可视化功能，天宝 IT 人员能快速了解目前网络的整体情况、以及导致网络异常流量的特定主机信息，确保工业互联网络的安全稳定性
同时通过网络行为分析，实现了对物联网、智能制造系统的安全监控能力，降低生产风险
稳定的工场网络环境，给天宝提供良好的智能制造生产环境，从而提高生产效率
“通过思科 Stealthwatch 我们可以快速地发 现内部网络引发异常流量的主机，并快速解 决 。
强大的可视性和详细网络分析功能，一 方面为我们的安全、网络运营提供帮助 ，更 重要的是保证了网络稳定性，这对于我们的 智能制造生产环境来说，是至关重要的。
”
——天宝汽车电子IT经理 张银宏
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使用“合作伙伴”一词并不暗示思科和任何其他公司存在合伙关系。
(1110R)
现在，天宝汽车电子已经全面部署思科 Stealthwatch，无论数据中心还是园区网的数据都进行收集和分析。
通过超强的内网流量可视化、快速异常流量发现和问题定位、警告与调查分析、出现问题后快速问题回溯与调查等特点，对工业互联网的稳定性有着显著提升；同时通过网络行为分析，实现了对物联网、智能制造系统的安全监控能力，降低生产风险。
“通过思科 Stealthwatch 我们可以快速地发现内部网络引发异常流量的主机，并快速解决。
强大的可视性和详细网络分析功能，一方面为我们的安全、网络运营提供帮助，更重要的是保证了网络稳定性，这对于我们的智能制造生产环境来说，是至关重要的。
”张经理说道。
未来，天宝汽车电子的物联网、智能制造范畴将进一步发展和扩大，借助传统安全解决方案无法实现有效的分析和保护，公司希望通过思科 Stealthwatch 的部署和扩展，实现对下一代生产网络的有效监控和保护。
助力江苏天宝提升智能制造水平
天宝汽车电子也曾经尝试过网管系统查找流量异常的方法，但网管系统只能简单告知当前网络的带宽占用情况、IP 数量等基础信息，对于到底是什么原因导致流量波动却束手无策。
最后，天宝汽车电子选择思科 Stealthwatch 解决方案，借助思科
Stealthwatch在超强可视性、快速异常流量响应和调查分析等方面的特点，保护工业互联网的安全稳定，顺利实现智能制造。
超强可视性功能，让数据信息更透明
在可视性方面，思科 Stealthwatch 就好比天宝汽车电子工业互联网的“耳目”一样，快速收集和分析大量 NetFlow 数据，将天宝汽车电子所有流量数据转化为切实可行的信息情报，以获得更好的网络可视性和安全分析。
“借助思科 Stealthwatch 控制面板，我们 IT 人员只需要点击几下鼠标，就能快速了解目前网络的整体情况、以及导致网络异常流量的特定主机信息。
”张经理说。
快速响应和分析功能，为排除问题赢得了时间、提高了效能除了能发现可疑流量并定位外，思科 Stealthwatch 还具有快速异常流量响应和调查分析特点。
也就是说，借助大数据深度学习，思科 Stealthwatch 会提供深入的网络洞察力和网络活动基准，即把内网流量分析前置，一旦有异常提前预警，定位问题机器并去调查，争取在发生网络事故前提前处理，降低生产风险。
一般情况下，思科 Stealthwatch 能将这种异常流量的发现、排除时间从几天甚至几个月缩短到几分钟。
而一旦内部网络出现问题，思科 Stealthwatch 还有助于天宝汽车电子更快、更全面执行调查分析。
它可以调取历史数据，进行回溯和调查。
其中历史数据可以存储 数月甚至数年，并可以快速提取以前异常流量信息。
思科 Stealthwatch—网络运行质量的守护者。