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大数据及云端运算:工业4.0的关键支撑

时间:2018-07-26点击量:44

大数据(Big Data)又称海量数据,其数据源可能是过去人工或机器记录的数据,或物联网硬件不断产生的实时数据,也可能是已经存在互联网上的信息,数据数据量会一直产生或更新,而形成海量数据。数据大并无实质意义,智能化制造的关键技术在大数据的分析,也是机器深度学习的关键技术,其重点在于预测,利用数据探勘的技术,在海量数据中找到原本不易发现的关联性或是经验,以快速累积经验值,并做出精准的预测与决策。

大数据与云端运算相辅相成。美国国家标准与技术研究院(NIST)将云端运算定义为:云端运算是一种模式,能方便且随需求应变地通过连网存取广大的共享运算资源(如网络、服务器、储存、应用程序、服务等),并可通过最少的管理工作与服务供应者互动,快速提供各项服务。在云端运算里基本可分为公有云及私有云,一般来说,大企业会建立私有云,建设“网络储存服务器”(Network Attached Storage,简称NAS),自己控管企业内部所有的数据,而中小企业或个人则大多会使用公有云,如:免费的百度云、Dropbox、Google、Amazon以量计价的公有云端服务等,未来的云端运算发展,由于海量数据在云端进行储存与运算,因此,网络安全对于大数据及云端运算而言,将具有极关键之地位,更是让工业4.0的发展,可以无后顾之忧的重要支撑。

工业4.0的关键技术,包括:物联网、人工智能、大数据与云端运算等,已全面应用在我们的日常生活及制造业,除了促进传统制造业智能化生产,提升产业竞争力,也逐渐改善人们的生活,满足消费者客制化,面对未来工业4.0的浪潮,我们应及早认识与学习工业4.0的关键技术,并有效地整合与运用,以在工业4.0时代占有一席之地。


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