工业物联网应用的三大挑战及应对方式

1. 如何从工业设备中获取和整合数据：实时处理产线设备数据，实现生产过程实时响应

   1. 已知超过5000+种工业协议
   2. 专有工业协议的数据获取需额外付费，或依赖日志数据读取
   3. 没有适用于工业场景实时计算的开源项目，需要从零开始
   4. 生产协作需对接MES，ERP，MRP，PLM，EMS，WMS，TSDB等工业系统环境
   5. 单服务器的边缘环境需要长期实时可靠的业务运行能力

2. 如何有效地存储和处理海量时序数据和IT系统数据：实现IT/OT数据的有效整合

   • 技术
     1. 数字化、信息化技术庞杂多样，企业运维困难
     2. IT/OT技术缺少标准化融合
     3. 企业信息技术积累往往与主要业务目标不一致
   • 应用
     1. 数字化、信息化系统不全
     2. 各系统相互独立，缺乏有机协同，严重依赖人工操作，转换时间长，流程复杂
   • 数据
     1. 计划、生产、物流等各环节数据缺失或数据标准不统一
     2. 缺少统一的数据融合与管理
     3. 大量关键数据无法实时采集，实时处理

3. 如何融合工业机理与人工智能技术：通过AI发现数据的潜在价值，实现决策过程的智能化

   1. 工业数据不全面也不准确，有限数据样本的智能
   2. 边缘处理能力的限制，需要小集群高效计算而非大集群分布式计算
   3. 工业智能对风险控制和响应能力的高要求
   4. 人工智能模型必须和行业机理模型结合
   5. 复杂模型必须被解释，模型需要适应于不同的工艺场景