物联网时代的工业生产。工业大数据有哪些应用场景？

将IoT纳入工业应用和智能制造领域，能够提高对生产状况和制造过程的管理质量。IoT智能系统使让产品需求与生产实现动态响应，实时优化供应链网络。

数字控制系统使过程控制，操作工具和服务信息系统实现自动化，以优化工厂的安全和安全。IoT也通过预测来维护，统计评估和测量，最大限度地提高可靠性。智能工业管理系统也可与集成智能电网，从而能够实时能量优化。测量，自动控制，工厂优化，健康和安全管理以及其他功能由大量的网络传感器提供。

工业物联网（IIoT）这个术语在制造业中经常遇到，指的是物联网的工业子集。制造业的IIoT可以产生如此多的商业价值，最终将导致第四次工业革命，即所谓的工业4.0。据估计，未来，成功的公司将能够通过创建新的商业模式并提高生产力，利用创新分析和转型员工，通过物联网增加收入。实施IIoT的增长潜力到2030年将产生12万亿美元的全球GDP。

虽然连通性和数据采集对于IIoT来说是必不可少的，但它们不应该成为目标，而应该成为更大事物的基础和途径。在所有技术中，预测性维护可能是一种相对“更容易的胜利”，因为它适用于现有资产和管理系统。智能维护系统的目标是减少意外停机时间并提高生产力。并意识到单单会产生高达30％的总维护成本。工业大数据分析将在制造资产预测性维护至关重要的作用，尽管这不是工业大数据的唯一功能。 网络物理系统（CPS）是工业大数据的核心技术，它将成为人类与网络世界的交互界面。网络物理系统可以通过遵循5C（连接，转换，网络，认知，配置）体系结构来设计，并将收集的数据转换为可操作的信息，并最终干扰物理资产以优化流程

我现在的工作就是大数据处理，主要是工业机器人的智能学习我们这边就是用大量的数据做出模型来推算出下一步该做什么的模型还正在研发过程，其他的不涉及我就不说了。