制造行业数字化转型的基石
产业数字化转型的底层数理逻辑
产业数字化转型的底层数理逻辑
产业数字化转型的底层数理逻辑可以包括以下几个方面：
1. 数据驱动：产业数字化转型的核心是将传统产业的各个环节进行数据化，通过数据的采集、分析和应用，实现数据驱动的决策和运营。
通过数据驱动，企业可以更好地理解市场需求、优化供应链、提高生产效率等。
2. 云计算和大数据：随着数据爆炸式增长，传统企业需要借助云计算和大数据技术来进行数据存储和处理。
云计算可以提供便捷的资源和服务，大数据技术可以实现对海量数据的高效分析和挖掘。
企业借助云计算和大数据技术，可以更好地利用数据实现业务增长和效率提升。
3. 物联网和传感器技术：物联网和传感器技术可以将传统产业中的设备和设施连接起来，实现实时数据采集和监控。
通过物联网和传感器技术，企业可以实现设备远程管理、智能化控制和预测性维护，提高设备利用率和生产效率。
4. 人工智能和机器学习：人工智能和机器学习技术可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，并进行预测和决策。
通过人工智能和机器学习技术，企业可以实现智能化的客户服务、推荐系统、生产调度和供应链优化等。
5. 服务创新和用户体验：产业数字化转型不仅要求企业在内部进行数字化改造，还需要以用户为中心，通过创新服务和提升用户体验来实现商业价值。
通过数字化技术，企业可以提供更个性化、便捷和高质量的产品和服务，满足用户的多样化需求。
综上所述，产业数字化转型的底层数理逻辑主要包括数据驱动、云计算和大数据、物联网和传感器技术、人工智能和机器学习，以及服务创新和用户体验。
这些技术和方法可以帮助企业实现业务增长、效率提升和用户满意度的提高。
新质生产力推动企业数字化转型的关键因素
新质生产力推动企业数字化转型的关键因素随着信息技术的快速发展，企业数字化转型已经成为了时代的趋势。
如何提高企业的数字化水平，发挥新质生产力的作用，成为了企业发展中亟待解决的问题。
本文将探讨新质生产力推动企业数字化转型的关键因素。
一、市场需求企业数字化转型的首要因素是市场需求。
随着消费者对于个性化定制和高效便捷的需求不断增加，企业必须不断提升数字化水平，以满足不同层次的需求。
在数字经济时代，市场需求将直接决定企业的发展方向，企业必须根据市场需求灵活调整战略，提升竞争力。
二、技术创新技术创新是推动企业数字化转型的关键因素之一。
随着人工智能、大数据、云计算等技术的广泛应用，企业可以借助这些新技术提升效率、降低成本，实现数字化转型。
技术创新将不断拓展企业的发展空间，为企业带来更多发展机遇。
三、组织架构优化组织架构是企业数字化转型的重要保障。
传统的组织结构可能会限制企业数字化转型的速度和效果，因此企业需要不断调整组织架构，建立适应数字化转型的新模式。
灵活的组织架构可以更好地发挥新质生产力的作用，实现企业数字化转型的持续发展。
四、人才培养人才是企业数字化转型的核心资源。
企业需要培养具有数字化思维和技能的人才，以适应数字化转型的需要。
人才培养不仅包括技术人才，还需要具备创新意识、团队合作能力和领导力的综合型人才。
只有充分发挥人才的作用，企业数字化转型才能取得更好的效果。
五、战略规划制定科学合理的战略规划对于企业数字化转型至关重要。
企业需要根据自身实际情况和市场需求，确定数字化战略的目标和路径，明确发展方向和重点领域。
战略规划不仅可以提高企业的抗风险能力，还可以有效调动企业内部资源，推动数字化转型的顺利进行。
六、资源投入适当的资源投入是企业数字化转型的前提条件。
资源包括人力、物力、财力等各方面的资源，企业需要合理配置资源，为数字化转型提供保障。
在数字化经济时代，资源投入不仅可以带来更高的回报，还可以提升企业的竞争力，实现可持续发展。
制造业数字化转型的关键技术与新质生产力的关系
制造业数字化转型的关键技术与新质生产力的关系制造业数字化转型是当前工业发展的主要趋势之一，数字化技术的广泛应用正在深刻改变传统制造业的生产方式和商业模式。
在这一背景下，许多企业开始积极探索如何借助关键技术实现数字化转型，进而提升生产力和竞争力。
本文将探讨制造业数字化转型的关键技术与新质生产力的关系，引领读者了解这一重要议题。
一、互联网智能制造技术互联网智能制造技术是当今制造业数字化转型的重要基石，它通过各种传感器、物联网技术和大数据分析实现生产过程的智能化管理和优化。
这些技术的应用，使得制造企业能够实时监控生产过程，精准控制生产环节，提高生产效率和质量。
二、大数据与人工智能大数据和人工智能技术在制造业中也扮演着重要角色，通过分析海量数据和应用智能算法，可以挖掘出隐藏在数据背后的规律和信息，帮助企业做出更加精准的决策。
例如，基于大数据分析的预测维护技术可以帮助企业避免机器故障和生产线停机，从而提高设备的利用率和生产效率。
三、云计算与边缘计算云计算和边缘计算技术的发展，为制造业提供了更加灵活、可扩展的计算能力。
制造企业可以将数据存储在云端，并通过云计算平台实现跨地域、跨时空的数据共享和分析。
同时，在边缘计算的支持下，制造企业可以实现更低延迟、更可靠的数据处理和决策。
四、 3D打印技术3D打印技术在制造业中的应用不断拓展，它可以实现精密部件的快速定制，减少生产环节和减少原材料浪费。
通过3D打印，制造企业可以更加灵活地响应市场需求，推出个性化、高质量的产品，提升产品附加值和市场竞争力。
五、智能物流与供应链管理智能物流和供应链管理技术的应用，可以降低生产成本、提高物流效率和降低库存压力。
通过物联网技术和大数据分析，制造企业可以实现供需智能匹配，优化生产调度和库存管理，减少库存积压和物流拥堵，提高生产效率和客户满意度。
六、虚拟现实与增强现实虚拟现实和增强现实技术在产品设计、生产过程优化和培训教育方面发挥着重要作用。
制造业数字化转型白皮书
制造业数字化转型白皮书
中国制造业数字化转型白皮书
当前，中国制造业面临着诸多挑战，其中最核心的挑战是数字化
转型。
从宏观角度讲，数字化转型主要由四个低成本、高效率、自动
化的元素塑造：技术本身，数据，安全保护和知识传输。
以技术为出发点，建立企业数字化综合管理体系，完善企业数
字化建设，实施互联网+改变企业的工作模式，使企业能够利用大数据、人工智能、物联网、区块链等技术实现数字化转型。
数据是数字化转型的必要条件，企业需要利用诸如虚拟的生产流
程模拟，物料追溯和共享库存管理等，以便更好地收集、存储和应用
数据。
安全保护是保证企业数字化安全的基础，要对企业的数据、信息
流和应用程序实施安全监测，并充分利用先进的安全技术，如数据清理、加密、数字签名、网络安全等，来防止和抵御网络攻击和窃取信息。
最后，企业要重视知识传输，把传统经验和新技术相结合，增强
员工和管理人员对最新技术及新产品的实践能力，为整个企业形成一
个数字化工作环境，提高企业绩效水平，实现产品、服务质量的更高
水平。
未来，搭载数字化技术的中国制造业将将面临更多机遇和挑战，
期待着中国制造业通过成熟的数字化技术改进业务流程并调整业务模式，更好地适应新的经济格局的到来。
制造业的数字化转型
制造业的数字化转型随着新科技的出现，制造业也开始了数字化转型之路。
数字化转型是指将制造业中的生产流程、供应链、营销和服务过程，通过数字技术进行优化和升级，从而提高企业的生产效率和产品质量，增强企业的市场竞争力。
数字化转型正在成为行业内许多企业的重要议题，但在实施数字化转型时，很多企业遇到的问题和挑战也不容忽视。
1. 数字化转型的必要性数字化转型是一种趋势，是提高制造业效率的关键之一。
随着全球物联网的发展，大量的数据被产生，通过建立信息化系统对这些数据的分析和处理，可以实现更高效的生产和更优秀的质量。
数字化转型可以增强整个供应链的透明度和质量，降低成本和错误率，并为客户提供更优秀的购物体验。
2. 数字化转型的影响数字化转型的实施，应给企业带来多方面的变化。
首先，数字化转型可以提高生产效率。
通过数字化技术，企业可以实现更加灵活的生产方式，更好的实时监测和分析生产数据，优化生产调度和管理，从而提高整体生产效率。
其次，数字化转型可以改善产品质量。
通过数据分析和技术升级，企业可以从多个方面检查和监督产品制造的整个过程，缩短制造时间，最终提供卓越的产品质量。
最后，数字化转型可以增强企业的竞争力。
数字化技术可以优化制造和建立更加有效的生产调度和管理系统，使得企业能够保持市场竞争力。
3. 数字化转型的难点数字化转型虽然具有先进性，但实施难度也不小。
其中一个主要的难题就是如何集成各种不同的系统。
数字化转型涉及到很多技术，如数据采集、分析、预测、机器人、传感器等。
但是这些技术来自不同的厂商，它们的系统和应用程序不兼容，这就是企业数字化转型的“天花板”。
其次，企业数字化转型需要整体战略的思考。
数字化转型过程中需要企业从自己的业务架构、经营策略、技术体系等各种角度去完整地思考和改变整个业务过程。
4. 数字化转型的策略针对数字化转型的难点，企业需要寻求有效的策略和方法来解决。
首先，企业需要选择合适的数字化技术。
企业应该根据自身的特点，选择适合自己的数字化技术，包括信息系统、设备自动化、智能制造、云计算等。
制造业数字化转型 标准
制造业数字化转型标准制造业数字化转型是指将传统制造业进行信息化和数字化改造，以应对新一轮科技革命和产业变革的趋势。
在数字化转型的过程中，标准起到了至关重要的作用。
标准是制定和实施数字化转型的基础，在提高制造业数字化水平、推动技术创新和行业发展等方面起到了关键的引导作用。
首先，标准在制造业数字化转型中起到了统筹规划的作用。
标准化工作是制定和推广标准的过程，它从需求分析、技术研发、方案制定等多个环节来完成。
标准化的全面规划和系统设计，能够使各项工作有机衔接、相互协调，提高数字化转型的整体效果。
例如，制定生产过程中的标准操作规程可以规范员工的行为，减少错误和事故的发生，提高生产效率和质量。
其次，标准在制造业数字化转型中起到了信息交流的作用。
制造业数字化转型需要各类企业、组织和机构之间进行紧密合作，共享信息和资源。
标准的制定和应用可以构建共享平台，提供信息传递的基础和保障。
比如，建立统一的数据标准和接口，使不同厂商的设备和系统能够互联互通，实现信息的共享和集成，提高生产管理的协同性和精确性。
此外，标准在制造业数字化转型中起到了质量保障的作用。
标准化可以确保数字化转型的实施过程和结果的质量，从而提高产品的质量和市场竞争力。
通过标准化的实施和认证，可以对数字化转型相关的技术、设备和流程进行评估和验证，确保其符合国家和行业标准的要求。
例如，ISO9001质量管理体系的认证，可以有效提升企业的管理水平和产品质量，增强市场竞争力。
最后，标准在制造业数字化转型中起到了指导创新的作用。
数字化转型是以科技创新为基础的，而标准作为技术和管理的指导性文件，能够引导技术创新和业务模式创新的实施。
标准可以为创新提供框架和准则，指导技术研发和试验验证的方向和内容。
例如，制定智能制造的标准可以推动相关技术的研究和应用，促进制造业的创新和升级。
综上所述，标准在制造业数字化转型中发挥着至关重要的作用。
标准可以统筹规划、统一信息、确保质量和指导创新，是实现数字化转型的基石和基础。
制造业数字化转型的核心技术
制造业数字化转型的核心技术随着科技的发展，制造业数字化转型已然成为一个必然的趋势。
数字化转型不仅可以提高制造业的效率和质量，还可以减少生产成本，降低企业的风险。
但是，数字化转型需要依靠一系列的核心技术来实现，下面我们就来谈谈制造业数字化转型的核心技术。
一、物联网技术物联网技术是实现数字化转型的基石之一。
物联网技术通过移动设备、传感器、云计算和大数据技术等手段，使各种设备之间可以互相交流、收集和共享大量的数据，从而实现整个生产过程的数字化。
通过物联网技术可以实现整个生产过程的实时监控和控制，提高生产过程的精确度和可操作性，从而提高效率和产品质量。
二、人工智能技术人工智能技术是数字化转型的又一关键技术。
人工智能技术通过机器学习、深度学习、自然语言处理等手段，使机器可以模拟人类的智能思维，实现自主的决策和行动。
在制造过程中，人工智能技术可以通过分析大量数据和产生的结构化知识，可以进行生产计划的优化、预测和实时调整，实现高效的制造过程。
同时，人工智能技术还可以增强产品的自主检测和分析能力，提高产品的质量。
三、增强现实技术增强现实技术是以计算机技术为基础，是对现实世界的数字化重构和模拟，通过使用增强现实设备可以将虚拟场景叠加在现实世界中，从而提供更加真实的视觉体验和交互体验。
在制造过程中，增强现实技术可以将产品的数字模型实体化，实现生产员工对于产品的直接感知和操作，提高生产员工的操作精度和效率，同时还可以为生产员工提供实时的指导和支持。
四、云计算技术云计算技术是指通过网络将大量的计算资源共享，并将计算和数据存储与处理分开的一类计算机服务，云计算技术可以将技术资源裂变，从而实现不同规模企业的数据处理和存储需求，实现应用部署和运行的标准化，提高生产的灵活性和响应速度。
在制造领域，云计算技术可以帮助生产企业更好的管理和应用大数据，提高生产过程的透明度和可控性，同时也可以帮助生产企业实现智能化生产过程，提高生产效率和产品质量。
制造业数字化转型与升级解决方案
制造业数字化转型与升级解决方案第1章：制造业数字化转型概述 (3)1.1 传统制造业面临的挑战 (4)1.2 数字化转型的意义与价值 (4)1.3 数字化转型的国内外发展现状 (4)第2章数字化转型关键技术 (5)2.1 工业互联网 (5)2.1.1 网络基础设施 (5)2.1.2 数据采集与传输 (5)2.1.3 平台与应用 (5)2.2 云计算与大数据 (5)2.2.1 云计算 (5)2.2.2 大数据 (5)2.3 人工智能与机器学习 (5)2.3.1 机器学习 (6)2.3.2 深度学习 (6)2.4 数字孪生与虚拟仿真 (6)2.4.1 数字孪生 (6)2.4.2 虚拟仿真 (6)第3章数字化转型战略规划 (6)3.1 企业战略定位 (6)3.1.1 明确转型目标 (6)3.1.2 分析核心竞争力 (7)3.1.3 制定战略规划 (7)3.2 数字化转型路径选择 (7)3.2.1 内部创新驱动 (7)3.2.2 外部合作协同 (7)3.2.3 逐步推进 (7)3.2.4 全面转型 (7)3.3 转型过程中的组织变革 (7)3.3.1 建立跨部门协同机制 (7)3.3.2 优化组织结构 (7)3.3.3 强化数据治理 (8)第4章生产过程数字化升级 (8)4.1 智能制造装备 (8)4.1.1 智能制造装备概述 (8)4.1.2 关键技术与组件 (8)4.1.3 智能制造装备的应用案例 (8)4.2 自动化与技术 (8)4.2.1 自动化技术概述 (8)4.2.2 技术的发展与应用 (8)4.2.3 自动化与技术的集成 (8)4.3 数字化生产线设计与优化 (9)4.3.1 数字化生产线概述 (9)4.3.2 数字化生产线设计与布局 (9)4.3.3 数字化生产线的优化与调度 (9)第5章产品研发数字化转型 (9)5.1 基于模型的系统工程 (9)5.1.1 模型建立与优化 (9)5.1.2 需求管理 (9)5.1.3 仿真与验证 (9)5.2 数字化协同设计 (9)5.2.1 协同平台构建 (10)5.2.2 数据共享与同步 (10)5.2.3 协作沟通 (10)5.3 产品全生命周期管理 (10)5.3.1 设计与制造协同 (10)5.3.2 数据一致性管理 (10)5.3.3 生命周期追溯与优化 (10)第6章供应链与物流数字化 (10)6.1 供应链协同管理 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 数字化协同平台 (10)6.1.3 供应商关系管理 (11)6.1.4 生产计划与调度 (11)6.2 智能仓储与物流 (11)6.2.1 概述 (11)6.2.2 自动化仓储系统 (11)6.2.3 无人驾驶物流配送 (11)6.2.4 智能物流追踪与优化 (11)6.3 供应链金融创新 (11)6.3.1 概述 (11)6.3.2 区块链技术在供应链金融中的应用 (11)6.3.3 金融科技与供应链金融结合 (12)6.3.4 供应链金融产品创新 (12)第7章销售与售后服务数字化 (12)7.1 客户关系管理 (12)7.1.1 客户数据整合与分析 (12)7.1.2 客户分类与个性化服务 (12)7.1.3 客户关系维护与跟进 (12)7.2 数字化营销策略 (12)7.2.1 线上线下融合营销 (12)7.2.2 社交媒体营销 (12)7.2.3 数据驱动的营销决策 (13)7.3 售后服务与远程运维 (13)7.3.1 售后服务信息化 (13)7.3.2 远程诊断与运维 (13)7.3.3 客户支持与培训 (13)7.3.4 售后服务数据分析 (13)第8章质量管理数字化 (13)8.1 质量数据采集与分析 (13)8.1.1 质量数据采集 (13)8.1.2 质量数据分析 (13)8.2 智能检测与诊断 (14)8.2.1 智能检测 (14)8.2.2 智能诊断 (14)8.3 质量改进与追溯系统 (14)8.3.1 质量改进 (14)8.3.2 质量追溯 (14)第9章设备管理与维护数字化 (14)9.1 设备状态监测与预测维护 (14)9.1.1 实时数据采集与传输 (14)9.1.2 数据分析与处理 (15)9.1.3 故障预警与诊断 (15)9.2 智能设备管理系统 (15)9.2.1 设备信息管理 (15)9.2.2 设备运行监控 (15)9.2.3 维护保养计划 (15)9.3 设备功能优化与能源管理 (15)9.3.1 设备功能分析 (15)9.3.2 能源消耗监测 (15)9.3.3 能源优化策略 (15)第10章数字化人才培养与组织变革 (16)10.1 数字化人才培养策略 (16)10.1.1 人才需求分析 (16)10.1.2 培养体系建设 (16)10.1.3 人才引进与合作 (16)10.1.4 激励与评价机制 (16)10.2 组织结构与流程优化 (16)10.2.1 组织结构重塑 (16)10.2.2 流程优化与标准化 (16)10.2.3 跨部门协同 (16)10.3 创新能力提升与文化建设 (16)10.3.1 创新能力培养 (16)10.3.2 知识管理与知识创新 (17)10.3.3 企业文化建设 (17)第1章：制造业数字化转型概述1.1 传统制造业面临的挑战全球经济一体化的发展，传统制造业面临着诸多挑战。
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物联设备
IoT Device
使能人机协同 数据转换洞察和行动
ITitOT
攫取大数据价值 编排流程
端到端安全保障 管理智能设备
工业级基础架构互联
互联服务关键因素之一：数据互通
数据采集 EFF 处理软件
数据处理
数据分析 数据存储
业务/生产管理系统
雾节点部署模型 实现实时预测
监控
边缘部署模型 实现特征值分析
• 易于管理，在一个平台上管 理全球所有IP 电话和视频终 端。
• 易于使用，无需复杂预先配 置，随时进行视频会议。
• 弹性部署，容量可以扩展至 100多万名用户， 完全可以 满足公司未来全球业务发展 所需。
贝瑞和康
集成安全架构让创新之路更 安全
• 无惧数据中心的巨大数据流 量，轻松实现检测和防护； 同时对公司的办公楼层接入、 网络管理与办公服务器区 域 等不同区域数据流量的 实时 全程安全防护。
虚拟网络 虚拟网络
允许Https访问 不允许Http访问
缺省 上位机 缺省
允许
允许
通信 生产网络 通信
缺省不允许通信
Group 1 Group 2
办公网络
（意图）
（全景） （安全）
路由器
交换机 工厂网络
无线
第二步：互联服务
云端及雾端应用
Cloud & Fog App.
物联数据平台
IoT Data Fabric
• 基于IP的工业网络 • 传统架构升级 • IT与OT融合
资产管理
• 互联产品 • 分析改善流程 • 新业务模型
预测性运维
现场作业
• 相互打通的业务流程
供应链优化
第一步：互联工厂
IT网络 逻辑分区 安全可靠 有线无线统一 身份管理 数据中心 云计算、大数 据分析 ……
IT/OT 一网到底 两化融合
• 全局可视，快速洞悉安全威 胁，哪怕是新出现的威胁风 险，也能实现最短时间内的 威胁检测发现（ 从行业内 100天缩 短到6小时）。
• 简单高效安全管理，让客户 能够精简运营，并更加经济 高效地满足企业用户的独特 要求。
思科 - 制造业数字化转型的基石
自动化与智能 化网络
多云的世界
物联网
协作
全方位的安全防护
威胁情报分析
网络行为检测
主机行为检测
威胁防御
互联工厂关键因素之二：IT/OT融合后的网络运维管理
运营管理中心(DNAC)
基于云的网络服务及编排系统
自动化
大数据分析
网络虚拟化
物理的&虚拟化 的网元 整体安全设计 （学习）
人工配置不 允许通信
生产线 1 生产线2
虚拟网络
Group M Group N
Group 1 Group 2 Group 1 Gr虚ou拟p网2 络..N
• 全面保护网络，确保知识产 权信息安全
• 为 全 球 2000 多 名 员 工 搭 建 协作平台，IP 电话的使用每 年可节省80%的通信费用
思科帮助东风悦达起亚实现 数字营销变革
• 思 科 HyperFlex 承载公司 数字化营销平台，性能提升 40%，轻松支持众多的营销 应用。
• 思 科 HyperFlex 保证东风 悦达起亚业务系 统实现 100% 自动切换成功，而且 最快 3 分钟内完成恢复。
• 新增 IT 系统仅需 1 个小时 就能部署完毕。
• 思科 HyperFlex 超融合的 弹性扩展，满足东风悦达起 亚的未来需求。IT 投资可以 做到随用随投资，避免浪费。
利用思科协作解决方案改变 工作方式
• 易于协作，企业获得全球化 运营的协同效益，整体差旅 费用至少降低了30%。
• 使用体验佳，远程会议也如 同“面对面”进行。
谢谢聆听！
20
自建 | 混合部署 | 云
呼叫中心
屡获殊荣的 协作终端
企业安全
整合/开发 API & SDK
赋予团队权力，提升客户满意度，加速创新
思科创新解决方案为企业保驾护航
柔宇科技
东风悦达起亚
万华化学
思科助柔宇科技构建信息化 基础架构
• 统一的有线和无线网络覆盖 公司的海内外分支机构和40 万平米园区
• 数据中心稳定运转，运维难 度降低，将网络运维时间缩 短了近40%
MES系统
数 据 输 出
EFF
EFF
大数据平台
数 据 输
监控
出
EFF
设备
数据源
数据采集边缘节点来自数据本地上传雾节点
物联网数据采集处理平台 工厂
数据中心节点
数据远端上传
模型训练 模型验证
数据中心
互联服务关键因素之二：数据中心网络无处不在
远程节点
SDWAN
ACI Anywhere
多中心
控制 器
控制 器
控制 器
制造行业数字化转型的基石
制造业数字化转型的目标
被动性/预防性运维 => 预测性运维
安全
远程监控
资产跟踪与管理
OEE (设备综合效率)
实时质量检测
预测性运维 => 预案式运维
制造业数字化转型的阶段
互联工厂
互联服务
应用 Apps
工业物联网数据平台
互联生态
应用 Apps
大数据及机器学习 工业物联网数据平台 IIOT
IaaS/PaaS/SaaS
多云架构
分布式应用
分支机构 实时分析和计算 IoT 物联网
边缘计算
边缘到数据中心之间 的数据流动
统一的数据中心
大数据 机器学习传统数据中 心应用
数据中心
互联生态
互联研发
互联生产计划
互联资产
供应链安全及可视化
互联客户
People
互联生态的关键：协作无处不在
呼叫
会议
团队协作
公有云
SDWAN
边缘/雾
数据中心/私有云
公有云/工业互联网
互联服务关键因素之三：计算无处不在
HyperFlex Edge
3-4节点扩展
HyperFlex
64节点扩展
混合云管理模式
Hybrid Computing Solutions
边缘/雾
数据中心/私有云
公有云/工业互联网
互联服务的关键：统一的数据中心
OT网络 设备互联 安全可靠 实时同步 数据采集 边缘计算、 雾计算 ……
互联工厂关键因素之一：IT/OT融合后的网络安全
用户、终端可信
对用户进行网络接入控制，保证可 信终端才能接入网络
设备可信
标识鉴别设备，阻止未授权 设备接入网络
工作负载可信
建立网络流量的可信机制、 应用的可信机制
可信模型
可信基础上威胁防御