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　　走向工業互聯
　　
　　互聯網+和中國制造2025戰略的提出，伴隨著“無人工廠”、“大數據”、“工業云平臺”、“3D打印”、“工業應用經濟”等全新概念層出不窮，這一切都毫無疑問地昭示著工業數字化趨勢的洶涌之勢。通用電氣正嘗試以點帶面，從醫療、航空、制造和能源等四個領域捕捉和呈現中國工業數字化進程起飛之時的姿態。
　　
　　作為大數據應用最成熟的一個行業，工業互聯網在航空領域落地最早，應用得也最為廣泛。工業互聯網可以分為幾個層面，是面向工業領域的**個基于大數據的云平臺。一個工業大數據的云平臺分為三層，底部是提供基礎設施服務的IaaS層，中間是平臺PaaS層，最上端軟件及服務層SaaS。在今天，有超過50%的航空公司已經在使用云平臺的SaaS層，另有30%在采購基礎設施層的服務。預計到2018年，在航空行業，云平臺底部的IaaS層使用率將會達到88%，也就是大部分要用到的軟件都會用服務式的方式在云上提供。而平臺及服務層的使用率會達到57%，超過一半。這意味著在工業互聯網在航空業的技術推進已經非常成熟。
　　
　　GE為大家帶來了“智能工廠”的概念，其基本含義就是在現有的基礎上引入工業互聯網的機制，包括連接性，智能機器，傳感器，大數據和數據模型等。通過在各個層面引入“數字雙胞胎”（DigitalTwins）的模型，所有的變化都將盡在掌握，因此智能工廠具有對環境的高度適應性，能夠確保產品的質量與成本。例如GE在生產發動機葉片的工廠將一百多臺機車全部聯網，從而使產能提高了足足50%。
　　
　　GE推出的Predix云平臺，能夠更好地幫助中國企業進行工業轉型。它是一個全新的操作系統，其中有很多模塊可以由各個企業根據其行業背景，打造適用于該企業的解決方案。GE將這個平臺開放給所有工業合作伙伴，希望能夠形成一個完善的生態系統，由一些代表性的企業開放出具有行業輻射效果的APP，并在此平臺上互相借鑒、互惠互利。
　　
　　隨著工業互聯網的到來，旅客的出行將會更加舒適方便。例如討厭的航班延誤將會大幅度減少。以東航為例，與GE合作后，通過應用工業互聯網技術，東航的航班完好率已經達到了98.6%，這對航空公司來說是一個巨大的進步。
　　
　　大數據工業升級
　　
　　在德國的工業4.0中，大數據被認為是物理與信息融合中的關鍵技術。在美國GE提出的工業互聯網中，大數據分析作為聯機數據處理分析的核心，被認為是重構全球工業、激發生產力的關鍵技術。在我國提出的《中國制造2025》中，云計算、物聯網和大數據作為新一代的信息技術，成為兩化融合的關鍵技術。無論是工業4.0、工業互聯網還是《中國制造2025》，智能制造是共同目標，工業互聯網是基石，大數據是引擎。
　　
　　制造業邁入了大數據時代，2012年，GE公司率先明確了“工業大數據”的概念。在制造業，產品的全生命周期從市場規劃、設計、制造、銷售、維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化數據，形成制造業大數據，而這些數據符合大數據的三“V”的特征：規模性、多樣性以及高速性。除此以外，制造業大數據還具有多源異構、多尺度、不確定、高噪聲等特征。因此，研究和應用制造大數據更具有挑戰性，主要體現在制造大數據的存儲、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工廠中數據的價值，通過對制造大數據進行分析，提升數字化工廠運行效率，已成為制約數字化工廠向智慧工廠發展的瓶頸。
　　
　　在德國的工業4.0中，大數據被認為是物理與信息融合中的關鍵技術。在美國GE提出的工業互聯網中，大數據分析作為聯機數據處理分析的核心，被認為是重構全球工業、激發生產力的關鍵技術。在我國提出的《中國制造2025》中，云計算、物聯網和大數據作為新一代的信息技術，成為兩化融合的關鍵技術。無論是工業4.0、工業互聯網還是《中國制造2025》，智能制造是共同目標，工業互聯網是基石，大數據是引擎。
　　
　　制造業邁入了大數據時代，2012年，GE公司率先明確了“工業大數據”的概念。在制造業，產品的全生命周期從市場規劃、設計、制造、銷售、維護等過程都會產生大量的結構化和非結構化數據，形成制造業大數據，而這些數據符合大數據的三“V”的特征：規模性、多樣性以及高速性。除此以外，制造業大數據還具有多源異構、多尺度、不確定、高噪聲等特征。因此，研究和應用制造大數據更具有挑戰性，主要體現在制造大數據的存儲、管理、分析和展示方面。
　　
　　借助大數據處理與分析技術，依托云計算平臺，幫助分析數字工廠運行過程，提供決策支持，并通過移動互聯方式展現。如何充分挖掘工廠中數據的價值，通過對制造大數據進行分析，提升數字化工廠運行效率，已成為制約數字化工廠向智慧工廠發展的瓶頸。
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