上海铂嘉:数字化
 


   数字化 

大数据

智能制造时代的到来,也意味着工业大数据时代的到来。上海铂嘉阀门向智能化转型的过程中,无疑会催生出工业大数据的广泛应用。工业大数据无疑将成为上海铂嘉阀门未来提升生产力、竞争力、创新能力的关键要素。

工业大数据的产生,一是数字化装备和产品的诞生;二是装备和产品网络化连接(互联网+)的应用;三是工业企业向服务型制造业转型。

工业大数据的来源,是源于产品生命周期的各个环节,包括市场、设计、制造、服务、再利用等各个环节,每个环节都会产生大数据。而“全”生命周期的数据汇合起来则更加庞大。当然,企业外和产业链外的“跨界”数据,也是工业大数据“不可忽视”的重要来源。因此,企业数据、机器数据和互联网数据这三条数据流汇聚成了工业大数据。

数据分析是大数据处理流程的核心步骤,通过数据抽取和集成环节,从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据,根据我们上海铂嘉阀门自己的需求对这些数据进行分析处理,比如数据挖掘、机器学习、数据统计等,数据分析可以用于上海铂嘉阀门决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。


 

云计算

云计算,是基于互联网的服务的增加、使用和交付模式,通过互联网来提供动态、易扩展且经常是虚拟化的资源,是能够提供动态资源池、虚拟化和高可用性的计算平台,强调信息处理的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。是将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。

云计算,是传统计算机和网络技术发展融合的产物,它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

 

云计算3个典型特征:

(1)硬件基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上;
(2)应用程序与底层服务协作开发,最大限度地利用资源;
(3)通过多个廉价服务器之间的冗余,使用软件获得高可用性。

云计算基本角色和关键技术和特点:

     


大数据与云计算密切关系

从技术上看,大数据与云计算的关系密不可分。

大数据无法用单台的计算机进行处理,必须采用云端分布式架构对海量数据进行分布式存储、分布式处理。

云计算为大数据资源、大数据挖掘提供技术设施(软硬科学技术)。

大数据挖掘为云计算建设和运作提供决策。

云计算与大数据的关系是静与动的关系,前者强调的是计算、存储能力;大数据需要处理大数据的能力(数据获取、清洁、转换、存储、分析、统计等能力),其实就是强大的计算能力和数据存储能力。

云计算为大数据提供了可以弹性扩展,相对便宜的存储空间和计算资源,使得企业可以通过云计算来完成大数据分析。


物联网


第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础之上的延伸和扩展的一种网络;

第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。

第三,物联网是通过射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

第四,物联网分为标识、感知、处理和信息传送4个环节,每个环节的关键技术分别为RFID、传感器、智能芯片和电信运营商的无线传输网络。云计算的出现使物联网在互联网基础之上延伸和发展成为可能。物联网中的物,在云计算模式中,它相当于是带上传感器的云终端,与上网本、手机等终端功能相同。这也是物联网在云计算日渐成熟的今天,才能重新被激活的原因之一


总结

大数据为源体

云计算为技术

物联网为应用




 

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