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完整的协议解析：数据采集首先要完成工业协议的打通。以应用层协议为例，EtherNet/IP和PROFINET的市场占有率***大，其次是EtherCAT、Modbus-TCP和EtherNetPOWERLINK；
标准化的数据整合：采集上来的数据要做统一的主数据管理，***步是建立标准。一般来讲，我们先要用ISO或其他业内标准，制定统一的编码、结构、流转方式和属性，确保数据的一致性，这一点非常重要。
在项目实施的历程中，逐步积累行业知识库、合适的算法组件以及相关机理模型，这一点也很重要，这是从数据标准进化到业务标准化的关键一步，是为实现真正的产品层面的微服务化打下基础。
强大的PaaS支持：工业数据本身的特殊性导致平台必须要有强大的中层支撑能力。我们以时序数据库为例，它是设备工况和传感器数据的典型品种。这类数据频率高、量大，用传统关系型数据库处理，需要每次把所有值拉出来计算，吞吐量极大，性能很差。所以，一个高压缩、高性能的时序数据库，就是平台层必备的能力之一。
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设备级：质量控制。在工业智能时代，如果我们能够采集到合适的实时数据，结合该设备所适用的机理模型，就有可能用机器学习的方法挖掘出产品质量与关键数据之间的关联或因果关系，也就有可能实现实时在线的质量控制和故障预警，如果数据频率能对工艺流程形成***包络，我们还有可能实现***大限度的效率提升。
厂级：计划排产。工业智能的***终目的是要实现大规模的个性化定制，即C2M。这一问题的目标是实现当时当地的产能***优，约束条件来自企业的产线设备、人员、产品属性、供应链数据等等，通过历史数据的学习和训练，不难形成一个较好的预测模型。
这一模型能根据产线和工厂的实时数据动态分析，动态调整，以帮助企业实现准确把控，***大化经济效益。
在可以预见的未来，随着数据的完整性和可靠性越来越高，场景越来越丰富，数据应用层面会诞生相当多的优先企业，他们帮助工业用户降低成本，提***率，能解决实实在在的业务问题。
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