24、工业4.0与工业物联网分析：从概念到应用

工业4.0与工业物联网分析：从概念到应用

1. 工业分析的特性

工业分析在工业4.0和工业物联网（IIoT）的背景下具有多种特性，这些特性有助于提升工业系统的效率和安全性。具体如下：
- 安全（Safety） ：通过应用分析技术，可以提高工人和用户的安全性。对生成的数据进行解读和分析，有助于在各种危险情况下保护工人。
- 情境化（Contextualize） ：工业数据的分析是结合工厂中的适当活动和观察进行的。对数据的正确理解和采取适当的纠正措施，有助于从各种工业设备和过程产生的数据中得出真正的意义。
- 因果导向（Casual - oriented） ：工业运营涉及特定领域的主题，因此必须对数据中的复杂和隐藏模式进行适当建模。此外，为了提高结果的准确性，会使用各种统计和机器学习操作。
- 分布式（Distributed） ：通常，转型后的智能工业过程本质上是分布式的，这就要求应用于它们的分析也是分布式的。过程之间的适当同步可以改善决策过程。
- 流式处理（Streaming） ：不同的工业分析可以作为批量或连续过程运行。传统上，为了改进模型，会批量进行数据分析。然而，在工业4.0和IIoT场景中，会持续生成大量数据，以便为工业过程提供实时反馈并改进它们。连续和批量分析模型都支持这些过程。
- 自动化（Automatic） ：由于应用于各种过程和系统的工业分析支持对数据的连续分析，因此获得的结果应该是自动、动态和连续的。
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