工業數據傳輸有什麼用

㈠ 工業大數據應用在哪些方面

工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。本文將對工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。
1.加速產品創新

客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。
2.產品故障診斷與預測
這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。
3.生產線的大數據應用

現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。
4.工業供應鏈分析和優化
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.產品銷售預測與需求管理

通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。
6.生產計劃與排程

製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。
大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。
幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼?而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
7.產品質量管理與分析

傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。
8.工業污染與環保檢測
工業大數據應用的價值潛力巨大。但是，實現這些價值還有很多工作要做。一個是大數據意識建立的問題。過去，也有這些大數據，但由於沒有大數據的意識，數據分析手段也不足，很多實時數據被丟棄或束之高閣，大量數據的潛在價值被埋沒。還有一個重要問題是數據孤島的問題。很多工業企業的數據分布於企業中的各個孤島中，特別是在大型跨國公司內，要想在整個企業內提取這些數據相當困難。因此，工業大數據應用一個重要議題是集成應用。

工業大數據的應用將推動工業企業基於對內外部環境相關數據的採集、存儲和分析，實現企業與內外部關聯環境的感知和互聯，並利用工業大數據分析技術開展挖掘分析，支撐工業企業基於數據進行決策管控，提升企業決策管控的針對性、有效性。

㈡ DTU是什麼，有哪些功能

什麼是DTU？
這里所說的DTU並非是麥技術大學 (Technical University of Denmark) 的英文簡稱，而是數據終端設備(Data Terminal Unit)的簡寫。廣義地講，在進行通信時，傳輸數據的鏈路兩端負責發送數據信息的模塊單元都稱之為DTU，它的作用下是所傳信息進行格式轉換和數據整理校驗；狹義地講，DTU一般特指無線通信中的下位GPRS/CDMA發射終端設備。

DTU的概念
DTU就是一種專門用於將串口數據轉換為IP數據或將IP數據轉換為串口數據通過無線通信網路進行傳送的無線終端設備，廣泛應用於氣象、水文水利、地質等行業。

DTU的作用是什麼？
DTU作用主要用於數據無線傳輸。面且是通過遠距離的無線數據傳輸，傳輸對像都是設備和數據中心或是設備。

DTU的工作原理
DTU通過介面連接終端設備來獲取數據，然後通過運營商網路（2G/3G/4G）進行無線傳輸，傳輸到指定的數據中心或是設備。同時反向數據中心也可以下發數據或是指令通過運營商網路傳輸到DTU，再由DTU通過介面發送到終端設備。

DTU的產品類型
按通信方式分類，DTU一般採用的通信方式有GPRS/4G/NB-IoT/LoRa/WiFi等等，客戶可根據自己的應用場景選擇最佳的通信方式；按介面類型分類，DTU一般支持RS485、RS232、I/O等介面，客戶可根據自己前端採集設備的介面選擇合適的介面類型。另外，還有一種嵌入式DTU，它功能上和通用DTU差不別不大，主要區別在於沒有外殼，是一塊可嵌入的主板，客戶可對接集成到自己的前端採集設備中。

DTU的應用場景
DTU已經廣泛應用於電力、水利、環保、氣象、交通、物流、工業等領域，它為各行業以及各行業之間的信息、產業融合提供了幫助，也逐步發展為物聯網應用的核心技術。

㈢ 什麼是工業智能網關

工業智能網關是物聯網嫌搏和工控系統的核心組成器件。網關起的是承上啟下的作用。上即上位機，電腦/觸屏監控系統、MES這些；下即下位機，包括PLC、感測器、嵌入式晶元等。如愛陸通AR7091就屬於工業智能網關，它的基本功能就是「翻譯功能」將不同協議的下位機產品反饋給上位機、數據傳輸、加密透傳等。工業網關主要有以下得3種常見作用：

一、工業智能網關伍鏈可以完成數據的實時採集。
工業智能網關腔者孫連接設備的plc，實時採集工業設備運行的參數信息，可實現設備的數據實時採集，斷線續傳等功能。專業的工業網關可以在加密的情況下採集數據，實現數據的遠程採集與傳遞。
二、工業智能網關可以通過雲端平台實現設備的遠程監控與管理。
工業智能網關採集到的數據傳遞雲端平台，一旦設備運行過程中出現故障，物聯網雲平台就會向設備管理者推送報警信息。設備管理人員登入雲端平台查看故障，通過工業網關實現設備的遠程監控與調試。
三、工業智能網關可實現協議轉換本地互聯互通。
工業智能網關可實現多種協議轉化為一種標准協議如ModbusTCP、OPCUA等通用協議，實現本地不同設備之間互相通信。
以上就是工業智能網關的三大主要用途，其實工業智能網關AR7091還可實現視頻監控、邊緣計算、巡檢打卡等功能。

㈣ 工業互聯網數據安全及應對策略

數據是國家基礎性戰略資源，是數字經濟的基石，對生產、流通、分配和消費產生深遠影響。2020年，《數據安全法（徵求意見稿）》[也正式發布，將數據安全納入國家安全觀，更體現了數據安全日趨重要的發展趨勢。數據是工業互聯網的「血液」，加強工業互聯網數據安全防護對於工業互聯網的健康發展至關重要。

2 國內外對於數據安全防護的工作進展
面對日益嚴峻的數據安全威脅，世界主要國家持續加強數據安全立法和監管。據統計，全球已有120多個國家和地區制定了專門的數據安全和個人信息保護相關法律法規及標准。從國際標准組織和歐美國家在數據安全所做的工作來看，國際電信聯盟電信標准局（ITU-T）制定了《大數據服務安全指南》、《移動互聯網服務中大數據分析的安全需求與框架》、《大數據基礎設施及平台的安全指南》、《電信大數據生命周期管理安全指南》等多項標准。
從國內已制定的數據安全相關標准來看，主要有《信息安全技術 大數據安全管理指南》、《信息安全技術 健康醫療數據安全指南》、《信息安全技術 大數據服務安全能力要求》、《信息安全技術 數據安全能力成熟度模型》等。《信息安全技術 大數據安全管理指南》為大數據安全管理提供指導，提出了大數據安全管理基本原則、基本概念和大數據安全風險管理過程，明確了大數據安全管理角色與責任。《信息安全技術 數據安全能力成熟度模型》提出了對組織機構的數據安全能力成熟度的分級評估方法，用來衡量組織機構的數據安全能力，促進組織機構了解並提升自身的數據安全水平。《信息安全技術 健康醫療數據安全指南》提出了健康醫療領域的信息安全框架，並給出健康醫療信息控制者在保護健康醫療信息時可採取的管理和技術措施。《信息安全技術 大數據服務安全能力要求》、《信息安全技術 數據交易服務安全要求》分別針對大數據服務、數據交易的情景提出了安全要求。2020年，由國家工業信息安全發展研究中心牽頭申報的《工業互聯網數據安全防護指南》被列為全國信息安全標准化技術委員會（TC260）標准重點研究項目。
3 工業互聯網數據安全防護難點
隨著雲計算、物聯網、移動通信等新一代信息技術的廣泛應用，泛在互聯、平台匯聚、智能發展等製造業新特徵日益凸顯。工業互聯網數據常態化呈現規模化產生、海量集中、頻繁流動交互等特點，工業互聯網數據已成為提升企業生產力、競爭力、創新力的關鍵要素，保障工業互聯網數據安全的重要性愈發突出。工業互聯網數據具有很高的商業價值，關系企業的生產經營，一旦遭到泄露或篡改，將可能影響生產經營安全、國計民生甚至國家安全。然而，工業企業類型多樣，工業互聯網數據更是海量多態，給數據安全防護帶來了困難和挑戰。
（1）傳輸階段監測溯源難。工業互聯網場景涉及雲計算、大數據、人工智慧等多種技術的應用，且工業互聯網數據在工廠外流動更加復雜多元。大流量、虛擬化等環境下難以有效捕捉追溯敏感數據和安全威脅；
（2）存儲階段分類分級難。存儲階段極易形成數據的匯聚，需要根據數據的類別和等級採用劃分區域、設置訪問許可權、加密存儲等多種手段。然而工業互聯網數據形態多樣、格式復雜，使得數據分類分級管理與防護難度大；
（3）使用階段可信共享難。對工業互聯網數據進行分析利用是發展工業互聯網數據作為生產要素的重要途徑，然而數據權責難定、安全可信賦能難等阻礙數據有序安全共享。

4 工業互聯網數據安全防護的解決方法
根據工業互聯網數據安全防護需求,天銳綠盾數據安全一體化，能夠給出相應的解決方案，在工業數據傳輸階段和使用階段可以使用天銳綠盾DLP數據泄露防護系統，通過智能內容識別的的技術如關鍵字和關鍵字對的檢測，ocr圖像的識別、文件屬性的檢測、向量機分類檢測等方式來捕捉傳輸階段的敏感數據從而保證工業互聯的傳輸安全，在數據使用階段可以使用天銳綠盤為解決企業文檔管理分散的問題，系統採用集中存儲的模式，將分散存儲在各部門、各分公司用戶計算機上的重要數據集中存儲到統一平台上，實現對工業數據文檔的統一管理，同時降低文檔管理成本。系統建立了完善的許可權控制機制，保證不同用戶基於不同許可權訪問和使用文檔，有效保障了文檔加密的安全性。多種檢索模式，支持全文關鍵詞檢索、高級檢索、擴展屬性搜索等高效毫秒級檢索方式，有效幫助用戶精確的從海量文檔中快速定位所需文檔。文檔在協作完成過程中，會產生不同的版本。系統支持自動保存文檔的歷史版本，當用戶需要恢復舊版本時，可一鍵下載。為了實現海量數據的集中存儲，系統採用分布式存儲服務，以便企業未來可按需進行存儲性能擴展。

在數字經濟時代，企業紛紛加快數字化轉型，工業互聯網快速發展，給後疫情時代帶來新的經濟增長活力。數據是工業互聯網的「血液」，數據安全對於工業互聯網發展至關重要。在設備安全、系統安全之上加強工業互聯網數據安全防護，是我們天銳綠盾應盡的責任和義務。