深度分析智能制造的技術(shù)市場(chǎng)動(dòng)向

　　摘要：智能制造、工業(yè)4.0和《中國(guó)制造2025》聚焦新一代信息技術(shù)和操作技術(shù)的融合。本媒體邀請(qǐng)了業(yè)內(nèi)部分領(lǐng)軍企業(yè)，探討了智能制造的發(fā)展趨勢(shì)、元器件、測(cè)試測(cè)量等技術(shù)的發(fā)展方向。

　　2016年智能機(jī)器前景預(yù)測(cè)

　　智能機(jī)器的各種功能已足夠穩(wěn)定與透明，各企業(yè)可以嘗試著利用智能機(jī)器以創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。智能機(jī)器領(lǐng)域的商業(yè)投資將快速增長(zhǎng)，其中以收入增長(zhǎng)與運(yùn)營(yíng)效率為投資重點(diǎn)。

　　到2020年，智能機(jī)器將成為30%以上首席信息官的五大投資優(yōu)先領(lǐng)域之一。Gartner研究副總裁暨杰出分析師Whit Andrews，Gartner研究副總裁暨院士級(jí)分析師Tom Austin，Gartner研究總監(jiān)劉軼認(rèn)為，以下三大發(fā)展趨勢(shì)將促使智能機(jī)器未來(lái)5年內(nèi)更廣泛、經(jīng)濟(jì)和高效地應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域：

　　1.全新處理硬件；

　　2.更強(qiáng)大的算法；

　　3.海量數(shù)據(jù)。

　　智能機(jī)器的種類(lèi)及其相關(guān)商業(yè)案例正在不斷豐富，這表明了智能機(jī)器解決各種工作難題的商機(jī)正在真實(shí)而快速地增長(zhǎng)。有效識(shí)別這些機(jī)會(huì)將大大促進(jìn)智能機(jī)器發(fā)展計(jì)劃的商業(yè)投資。

　　預(yù)計(jì)在5年以上的時(shí)間內(nèi)有望為企業(yè)帶來(lái)最大收益的技術(shù)包括：智能顧問(wèn)、智能機(jī)器人、商業(yè)無(wú)人航空器（無(wú)人機(jī)）、自動(dòng)駕駛車(chē)輛以及虛擬個(gè)人助理。

　　智能機(jī)器的使用通常依賴(lài)于改變現(xiàn)有的IT系統(tǒng)與工具接口。因此，首席信息官、IT領(lǐng)導(dǎo)者與戰(zhàn)略規(guī)劃部門(mén)應(yīng)提前規(guī)劃智能機(jī)器開(kāi)發(fā)、使用、持續(xù)支持與維護(hù)的相關(guān)成本以及為智能機(jī)器部署而變革現(xiàn)有IT基礎(chǔ)架構(gòu)。

　　此外，首席信息官們還需預(yù)測(cè)一系列組織問(wèn)題。智能機(jī)器由多種資產(chǎn)組成，所有這些資產(chǎn)需要統(tǒng)籌管理。這些資產(chǎn)可能屬于不同的所有人，有著與所有人業(yè)務(wù)系統(tǒng)主要目的相關(guān)的不同優(yōu)先級(jí)別。

　　到2020年，首席財(cái)務(wù)官必須處理由智能機(jī)器數(shù)據(jù)以及“算法業(yè)務(wù)”衍生的估值問(wèn)題

　　由智能機(jī)器引擎主動(dòng)收集、交付信息及洞察結(jié)果的技術(shù)正在促進(jìn)從人類(lèi)生成信息資產(chǎn)到機(jī)器生成信息資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。而這些資產(chǎn)包括：新內(nèi)容、分析與業(yè)務(wù)流程知識(shí)本體、知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

　　智能機(jī)器將完善和推進(jìn)被稱(chēng)之為“算法業(yè)務(wù)”的新型業(yè)務(wù)模式。

　　這是一種涉及到大量互聯(lián)、各類(lèi)關(guān)系及動(dòng)態(tài)洞察的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，它基于以算法形式呈現(xiàn)的連接、大數(shù)據(jù)和新知識(shí)產(chǎn)權(quán)來(lái)支持行動(dòng)。

　　智能機(jī)器技術(shù)遍布多個(gè)市場(chǎng)，因此沒(méi)有單獨(dú)的“智能機(jī)器市場(chǎng)”；相反，它是面向廣泛應(yīng)用案例的綜合市場(chǎng)。

　　智能機(jī)器的崛起與其他發(fā)展趨勢(shì)相輔相成，并必將與這些趨勢(shì)共同顛覆我們的業(yè)務(wù)方式。新興的算法業(yè)務(wù)即是其中最重要的趨勢(shì)之一，它將帶動(dòng)能夠產(chǎn)生新收入的新業(yè)務(wù)模式，借助算法充分利用大量與互聯(lián)和關(guān)系有關(guān)的大數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)洞察結(jié)果。此類(lèi)業(yè)務(wù)模式與智能機(jī)器之間的關(guān)系非常密切，它將各種技術(shù)與智能機(jī)器的服務(wù)結(jié)合在一起。

　　同時(shí)，有關(guān)此類(lèi)服務(wù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)有望產(chǎn)生大量或永久性收入流，因?yàn)橹R(shí)產(chǎn)權(quán)可以依法獲得專(zhuān)利，從而提升價(jià)值。

　　未來(lái)5年，首席財(cái)務(wù)官將面臨解決這些新資產(chǎn)結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的壓力。

　　到2018年，全球300多萬(wàn)勞動(dòng)者將接受“機(jī)器主管”的監(jiān)督

　　監(jiān)督職責(zé)將逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榛谂c產(chǎn)出和客戶(hù)評(píng)價(jià)直接掛鉤的績(jī)效指標(biāo)來(lái)監(jiān)督員工的工作。

　　“零工經(jīng)濟(jì)”——?jiǎng)趧?dòng)者為短期合同而展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)而非為了薪水工作，正在讓企業(yè)通過(guò)結(jié)構(gòu)化、細(xì)分任務(wù)等形式獲得大量人才。

　　機(jī)器主管將直接根據(jù)勞動(dòng)者的業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)和自身能力從中獲取洞察力，這一功能人類(lèi)可能無(wú)法企及或者無(wú)法快速實(shí)現(xiàn)。

　　智能機(jī)器技術(shù)與服務(wù)目前已實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化，并展示出部分關(guān)鍵屬性，包括：

　　輕松應(yīng)對(duì)高度的復(fù)雜性與不確定性，并基于學(xué)習(xí)能力形成假設(shè)條件。

　　檢驗(yàn)這些假設(shè)條件，得出具體的概率性結(jié)論。

　　針對(duì)具體任務(wù)環(huán)境形成超出許多行業(yè)觀察家所預(yù)測(cè)到的理解力。

　　機(jī)器主管將日益充當(dāng)決策人的角色，而以往這些決策只能由人類(lèi)管理者制定。

　　注重績(jī)效評(píng)估、激勵(lì)與支付的商業(yè)流程外包商將開(kāi)發(fā)出智能機(jī)器“承包管理者”，專(zhuān)門(mén)用于評(píng)估和監(jiān)督特殊類(lèi)別的勞動(dòng)者。

　　隨著智能機(jī)器成為分析績(jī)效的主要工具，勞動(dòng)者績(jī)效評(píng)估將變得更加精細(xì)。

　　針對(duì)此類(lèi)評(píng)估的反應(yīng)也將隨之變得靈活和個(gè)性化。

　　2016年工業(yè)4.0技術(shù)動(dòng)向

　　制造業(yè)和庫(kù)存管理正向著智能化過(guò)渡。例如低功耗連接、嵌入式處理和嵌入式感測(cè)等推動(dòng)智能化過(guò)渡的技術(shù)已經(jīng)在提供低功耗、智能網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)感測(cè)解決方案等領(lǐng)域取得了巨大進(jìn)步。然而，為了實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0更加廣泛和快速的部署，安全性和可靠性才是最值得關(guān)注的問(wèn)題。諸如濕度、溫度和壓力感測(cè)等多模式感測(cè)解決方案經(jīng)常被集成在許多工業(yè)和樓宇自動(dòng)化系統(tǒng)中。從延長(zhǎng)電池使用壽命到最終的能量采集，超低功耗是關(guān)鍵所在。正是因?yàn)橛辛烁咝У碾娫垂芾砗托盘?hào)鏈技術(shù)，我們才得以實(shí)現(xiàn)少于1微瓦的待機(jī)功率以及低于100nA的睡眠模式電流。包括模擬和數(shù)字信號(hào)處理器在內(nèi)的集成式超聲波和毫米波感測(cè)解決方案能夠在流量計(jì)量、診斷和很多其它工業(yè)應(yīng)用中提供全新的多模式功能。

　　工業(yè)4.0值得關(guān)注

　　智能制造的相關(guān)技術(shù)趨勢(shì)

　　英飛凌作為德國(guó)工業(yè)4.0的創(chuàng)始成員和工業(yè)4.0的積極倡導(dǎo)者，與其他成員一起負(fù)責(zé)工業(yè)4.0標(biāo)準(zhǔn)化的制定，特別是工業(yè)4.0場(chǎng)景下的核心器件和技術(shù)的研發(fā)。

　　從技術(shù)角度看，智能制造的核心是物聯(lián)網(wǎng)和服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)的應(yīng)用，所以物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)趨勢(shì)會(huì)推動(dòng)智能制造的發(fā)展。

　　同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)在促進(jìn)智能制造整合價(jià)值鏈的過(guò)程中，其核心部分還是為制造過(guò)程服務(wù)以實(shí)現(xiàn)高效率、高質(zhì)量和高效資源利用。這樣制造過(guò)程中的人機(jī)交互、機(jī)器和機(jī)器交互、物料和機(jī)器交互、機(jī)器和環(huán)境交互等技術(shù)成為必然，并已經(jīng)逐漸成熟和進(jìn)行嘗試。工業(yè)4.0的參考架構(gòu)和軟件模型也已經(jīng)發(fā)布，相信不久就會(huì)有基于參考架構(gòu)的應(yīng)用實(shí)例出現(xiàn)。

　　為了符合個(gè)性化制造的要求，產(chǎn)品生命周期管理的系統(tǒng)和設(shè)計(jì)及制造的系統(tǒng)的結(jié)合度現(xiàn)在越來(lái)越緊密，這將成為一個(gè)趨勢(shì)。智能化制造還會(huì)推動(dòng)制造大數(shù)據(jù)分析來(lái)更好地為經(jīng)營(yíng)決策和質(zhì)量控制服務(wù)。

　　英飛凌的特色技術(shù)和產(chǎn)品

　　英飛凌在智能制造領(lǐng)域和工業(yè)4.0領(lǐng)域有獨(dú)到的技術(shù)。英飛凌不光有高效能的電機(jī)馬達(dá)驅(qū)動(dòng)芯片、還有微控制芯片、高性能傳感器等成熟領(lǐng)先的產(chǎn)品。針對(duì)工業(yè)4.0，或者更廣的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，我們一直認(rèn)為安全是一個(gè)重要并斟待解決的問(wèn)題，所以我們開(kāi)發(fā)并提供了世界領(lǐng)先的基于硬件的安全芯片解決方案服務(wù)于工業(yè)控制安全和物聯(lián)網(wǎng)安全。

　　例如，針對(duì)工業(yè)智慧人-機(jī)、機(jī)-機(jī)等接口的發(fā)展，我們推出了高精度的3D磁性傳感器。通過(guò)檢測(cè)x、y和z方向的磁場(chǎng)，傳感器能夠可靠地感測(cè)三維、線(xiàn)性和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。所采用的數(shù)字I2C接口可在傳感器與單片機(jī)之間實(shí)現(xiàn)快速雙向通信。適合于需要快速三維、角度測(cè)量或低功耗的應(yīng)用。

　　最近我們也推出了3D圖像傳感器，英飛凌全新的傳感器新技術(shù)不僅幫助3D攝像頭實(shí)現(xiàn)了具有真實(shí)感的成像功能，還能識(shí)別手勢(shì)及面部表情。如在醫(yī)療檢測(cè)儀器中，可幫助醫(yī)生無(wú)需觸碰電腦顯示屏，查看病人的檢測(cè)數(shù)據(jù)；在高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)中，可主動(dòng)獲取駕駛員的面部表情，判斷駕駛員的精神狀態(tài)，在駕駛員面露疲倦時(shí)，給予及時(shí)的警示，當(dāng)車(chē)輛處于即將與其他車(chē)輛碰擦的危險(xiǎn)時(shí)及時(shí)剎車(chē)，避免交通事故的發(fā)生。在工業(yè)場(chǎng)景中幫助人通過(guò)手勢(shì)控制機(jī)器及虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。

　　電機(jī)需要精確位置控制及電流控制

　　智能制造是一個(gè)很大的概念，包含若干的技術(shù)應(yīng)用。從電機(jī)控制的角度來(lái)看，節(jié)能、高效、精準(zhǔn)、互通肯定是毋庸置疑的趨勢(shì)。

　　在伺服控制中，高精度電流和電壓檢測(cè)可提高速度和扭矩控制性能，要求12位及以上的性能的多通道ADC；ADI具有業(yè)界領(lǐng)先的ADC技術(shù)，包括了隔離ADC產(chǎn)品，它們可以很好地滿(mǎn)足高精度控制的要求。ADI可以提供高精度RDC來(lái)滿(mǎn)足使用旋轉(zhuǎn)變壓器的位置檢測(cè)場(chǎng)合。從優(yōu)先考慮安全和保護(hù)的角度，信號(hào)采樣和功率器件驅(qū)動(dòng)應(yīng)采用隔離技術(shù)，ADI公司的iCoupler數(shù)字隔離器產(chǎn)品可滿(mǎn)足高壓安全隔離要求。在工業(yè)應(yīng)用的設(shè)計(jì)中，IC產(chǎn)品需要更長(zhǎng)的生命周期和更高的可靠性。普通的交流感應(yīng)電機(jī)向永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)變已是大勢(shì)所趨，要求系統(tǒng)設(shè)計(jì)師能提供更高效率和更靈活的算法。

　　傳感器和分布式計(jì)算迅速增長(zhǎng)

　　據(jù)Gartner，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是2015最熱門(mén)的技術(shù)。與此相關(guān)的話(huà)題大多聚焦在消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用，如智能家居、車(chē)聯(lián)網(wǎng)和消費(fèi)類(lèi)可穿戴應(yīng)用（如腕帶運(yùn)動(dòng)追蹤器）。然而，物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)分支（也稱(chēng)作智能制造業(yè)）對(duì)于商業(yè)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)層面的潛在影響將最終超越消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用。智能制造業(yè)的變革將改變眾多產(chǎn)業(yè)，包括制造業(yè)、油氣行業(yè)、農(nóng)業(yè)、礦業(yè)、運(yùn)輸及保健行業(yè)。上述產(chǎn)業(yè)的總和占到世界經(jīng)濟(jì)總量的近三分之二。

　　智能制造的本質(zhì)意味著收集并利用機(jī)器和傳感器生成的大量數(shù)據(jù)，以?xún)?yōu)化生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)。這將影響眾多系統(tǒng)設(shè)計(jì)，包括工廠車(chē)間的設(shè)備（系統(tǒng)）、通信集線(xiàn)器和控制器本身的設(shè)計(jì)。

　　智能制造趨勢(shì)

　　智能傳感器、分布式控制和復(fù)雜的安全軟件是智能制造業(yè)不可或缺的因素。Maxim Integrated的芯片適用于諸多自動(dòng)化系統(tǒng)和傳感器，因而我們對(duì)于自動(dòng)化系統(tǒng)架構(gòu)的演進(jìn)如何支持工業(yè)IoT有獨(dú)特的理解。

　　制造業(yè)系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵趨勢(shì)是傳感器和分布式計(jì)算的迅速增長(zhǎng)。

　　普適測(cè)量。傳感器及其接口的成本持續(xù)降低，使得制造商能夠?qū)Ω嘧兞亢蛿?shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行追蹤。

　　分布式控制。將過(guò)程控制器（可編程邏輯控制器，PLC）移近至被控機(jī)器，打破控制瓶頸，提高生產(chǎn)吞吐率和靈活性。

　　智能制造業(yè)正在經(jīng)歷工廠自動(dòng)化傳感器領(lǐng)域數(shù)字IO-Link標(biāo)準(zhǔn)的爆發(fā)性增長(zhǎng)。IO-Link協(xié)議是第一個(gè)開(kāi)放的、低成本、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)串行通信標(biāo)準(zhǔn)，基于全球標(biāo)準(zhǔn)化I/O技術(shù)（IEC 61131-9）。該協(xié)議適用于任何位置的PLC和傳感器以及/或執(zhí)行器之間的通信。

　　這種功能強(qiáng)大的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)協(xié)議基于成熟的3線(xiàn)連接。理解IO-Link通信的最好方式是將其理解成傳感器領(lǐng)域的USB——非常容易使用和部署，并且能夠提供來(lái)自于智能傳感器的智能數(shù)據(jù)。

　　Maxim的技術(shù)能夠助力上述新型系統(tǒng)的發(fā)展。圖1所示的傳感器是Maxim認(rèn)為迄今業(yè)界最小的IO-Link環(huán)境光傳感器，可以讀取顏色值并通過(guò)IO-Link連接發(fā)送信息。整個(gè)系統(tǒng)只有回形針大小。

　　另外一個(gè)重要趨勢(shì)是這些外型日益縮小的工業(yè)自動(dòng)化設(shè)備中的電源系統(tǒng)設(shè)計(jì)必須具備超高效率，因?yàn)橄到y(tǒng)無(wú)法承受額外的散熱。

　　Maxim憑借先進(jìn)的工藝技術(shù)和創(chuàng)新設(shè)計(jì)提供品類(lèi)眾多的電源調(diào)節(jié)器，可實(shí)現(xiàn)超高電源轉(zhuǎn)換效率（寬負(fù)載電流范圍內(nèi)高于90%）。這些器件集成眾多分立元件，如FET、肖特基二極管等，提供超小占位面積的封裝。我們認(rèn)為我們具備品類(lèi)全面的同步電壓調(diào)節(jié)器——這類(lèi)器件在工業(yè)系統(tǒng)中幾乎無(wú)所不在——在50mA至5A負(fù)載電流范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)高于90%的效率。

　　機(jī)器人及智能制造對(duì)元件需求提升

　　中國(guó)的智能制造開(kāi)始出現(xiàn)大規(guī)模擴(kuò)張態(tài)勢(shì)。這一發(fā)展形勢(shì)的推動(dòng)因素包括自動(dòng)化制造的持續(xù)發(fā)展，其中包括為這一發(fā)展提供支持的零配件以及電子制造的大規(guī)模生態(tài)系統(tǒng)。同時(shí)，人工成本持續(xù)攀升，這也推動(dòng)了自動(dòng)化生產(chǎn)的需求，尤其是對(duì)機(jī)器人生產(chǎn)的需求。

　　據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（IFR）預(yù)計(jì)，2018年全球所安裝的工業(yè)機(jī)器人中，中國(guó)將占有1/3。最新數(shù)據(jù)顯示，2014年工業(yè)機(jī)器人的銷(xiāo)售已飆升至大約57，000臺(tái)——上升了56%。

　　中國(guó)的機(jī)器人行業(yè)還將在中國(guó)政府發(fā)起的新一輪競(jìng)爭(zhēng)攻勢(shì)“中國(guó)制造2025”中實(shí)現(xiàn)更多發(fā)展，獲益良多。據(jù)IFR預(yù)測(cè)，中國(guó)的工業(yè)機(jī)器人銷(xiāo)售數(shù)字有望繼續(xù)飆升，到2018年將總計(jì)達(dá)到大約15萬(wàn)臺(tái)。

　　莫仕（Molex）提供的眾多連接解決方案可以應(yīng)用到機(jī)器人領(lǐng)域，但尤其值得關(guān)注的是Flamar定制電纜。該款產(chǎn)品性能好，韌性強(qiáng)，多芯布線(xiàn)，經(jīng)久耐用，適用于傳感器、測(cè)量、控制、機(jī)器人以及機(jī)器驅(qū)動(dòng)。傳感器電纜可支持重量、溫度、壓力、流動(dòng)狀態(tài)、液位、振動(dòng)及位移方面的測(cè)量。

　　另外，智能制造通過(guò)部署“智能”設(shè)備，使靈活且自我設(shè)置的無(wú)線(xiàn)“網(wǎng)眼式”網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)靈活移動(dòng)、微型化及網(wǎng)絡(luò)化管理，從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)生產(chǎn)效率。對(duì)于這類(lèi)工業(yè)自動(dòng)化，Molex提供了一系列標(biāo)準(zhǔn)天線(xiàn)。目前的Molex標(biāo)準(zhǔn)天線(xiàn)系列適用于通過(guò)ISM和蜂窩頻段實(shí)現(xiàn)機(jī)器-對(duì)-機(jī)器（M2M）溝通，同時(shí)也適用于Wi-Fi各種應(yīng)用。

　　工業(yè)大數(shù)據(jù)的未來(lái)： 從智能終端設(shè)備到企業(yè)系統(tǒng)

　　隨著傳感和網(wǎng)絡(luò)連接技術(shù)的普及，在系統(tǒng)中添加測(cè)量功能從未如此簡(jiǎn)單和經(jīng)濟(jì)。在這個(gè)工程和測(cè)量數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，如果企業(yè)沒(méi)有制定穩(wěn)妥的數(shù)據(jù)管理戰(zhàn)略，幾年后他們將無(wú)法有效應(yīng)對(duì)和管理所有的數(shù)據(jù)。因此，一流的測(cè)量和分析解決方案必須具備兩個(gè)基本功能：1.終端分析，2.智能企業(yè)管理和分析。

　　將測(cè)量分析推向智能終端

　　過(guò)去十年來(lái)，數(shù)據(jù)采集設(shè)備和傳感器的智能功能快速增加，而且變得更加分散，處理元件也放置在更靠近傳感器的位置。如果看一下ARM、Intel和Xilinx等公司的最新芯片和IP所集成的采集系統(tǒng)和節(jié)點(diǎn)就可以充分證明這一點(diǎn)。但是除了測(cè)量設(shè)備更加智能之外，傳感器同樣也日益智能化，智能傳感器將傳感器、信號(hào)調(diào)理、嵌入式處理器和數(shù)字接口/總線(xiàn)集成到一個(gè)極其小巧的封裝或系統(tǒng)中。

　　鑒于這一趨勢(shì)，現(xiàn)在許多應(yīng)用都強(qiáng)調(diào)了邊緣設(shè)備的智能化和高級(jí)信號(hào)處理。在資產(chǎn)監(jiān)控應(yīng)用中，傳統(tǒng)的測(cè)量系統(tǒng)將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)記錄到磁盤(pán)上，即使所測(cè)量的物理現(xiàn)象沒(méi)有發(fā)生任何實(shí)質(zhì)性的行為。這將導(dǎo)致所部署的系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生數(shù)千兆字節(jié)甚至數(shù)萬(wàn)億字節(jié)的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析和線(xiàn)下篩選。

　　由于處理在更加靠近傳感器的位置進(jìn)行，測(cè)量系統(tǒng)軟件必須有助于在邊緣設(shè)備上高效地進(jìn)行分析。未來(lái)基于終端的系統(tǒng)軟件需要能夠快速配置和管理成千上萬(wàn)個(gè)聯(lián)網(wǎng)的測(cè)量設(shè)備，并在這些節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行大量分析和信號(hào)處理。展望未來(lái)，企業(yè)必須過(guò)渡到更加智能且基于軟件的測(cè)量節(jié)點(diǎn)，才能跟上模擬數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)的速度。

　　更智能的企業(yè)管理和分析

　　采集智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)后，下一個(gè)步驟就是將數(shù)據(jù)傳送到企業(yè)系統(tǒng)來(lái)有效地管理和整合數(shù)據(jù)以及進(jìn)行大規(guī)模分析。一個(gè)來(lái)源于多工程數(shù)據(jù)的企業(yè)數(shù)據(jù)管理和分析解決方案將有助于正確的人員在正確的時(shí)間獲得正確的數(shù)據(jù)，從而做出正確的決策。其中兩個(gè)主要的考量因素是能否正確地歸檔數(shù)據(jù)以及更智能地進(jìn)行分析。

　　正確地歸檔數(shù)據(jù)

　　為了準(zhǔn)確地對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，所有數(shù)據(jù)集應(yīng)包含一致的元數(shù)據(jù)或描述性信息來(lái)解釋測(cè)試數(shù)據(jù)被保存的原因。元數(shù)據(jù)包含的信息包括測(cè)試設(shè)置、測(cè)試結(jié)果、測(cè)量單位等。據(jù)IDC的調(diào)查顯示，大多數(shù)公司僅對(duì)22%的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行文檔記錄，而實(shí)際上能夠進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)平均只有5%。因此還有許多可能非常重要的數(shù)據(jù)沒(méi)有被充分利用。重視將元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的公司將能夠?qū)崿F(xiàn)更高程度的數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化，從而獲得明顯的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

　　但是在開(kāi)始進(jìn)行元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之前，工程師必須首先在哪些元數(shù)據(jù)對(duì)分析非常重要這個(gè)問(wèn)題上達(dá)成一致。一流的公司通常會(huì)有一個(gè)項(xiàng)目規(guī)范來(lái)定義所采集的元數(shù)據(jù)的命名和屬性。應(yīng)用程序應(yīng)該在采集時(shí)試圖記錄盡可能多的已定義屬性。但是在采集數(shù)據(jù)之后，許多公司會(huì)通過(guò)運(yùn)行自動(dòng)檢查和插入缺少的屬性來(lái)添加數(shù)據(jù)屬性。比如，捷豹路虎對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化質(zhì)量檢查，并在一年內(nèi)開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)了企業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案，以前該公司僅能分析10%的數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)接下來(lái)這類(lèi)數(shù)據(jù)將可達(dá)到驚人的95%。元數(shù)據(jù)的一致性使得它們能夠應(yīng)用一致的自動(dòng)化分析來(lái)匹配已定義的屬性。

　　更智能的分析

　　根據(jù)Frost&Sullivan市場(chǎng)調(diào)查公司2015年9月對(duì)全球測(cè)試與測(cè)量大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)報(bào)告指出，如果將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到測(cè)試中，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)成本將可減少近25%，運(yùn)營(yíng)成本將可減少近20%，維護(hù)成本將可降低50%。由于大模擬數(shù)據(jù)是增長(zhǎng)最快且數(shù)量最龐大的數(shù)據(jù)類(lèi)型，尋找新的相關(guān)性并預(yù)測(cè)未來(lái)行為是保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。

　　要做到這一點(diǎn)，為了研究、設(shè)計(jì)和驗(yàn)證目的而進(jìn)行測(cè)量的公司需要大大優(yōu)化采集和分析邊緣設(shè)備數(shù)據(jù)的方式，并在企業(yè)內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和分析，以確保能夠有效地利用這些數(shù)據(jù)來(lái)做出正確的決策。他們?cè)皆邕@樣做，就能夠越早利用更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)獲得更大回報(bào)。

　　感言

　　正如惠普企業(yè)超大型主機(jī)服務(wù)器和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)總經(jīng)理和副總裁Tom Bradicich所說(shuō)：“物聯(lián)網(wǎng)的智能終端分析和其他工業(yè)解決方案對(duì)于解決工業(yè)大數(shù)據(jù)問(wèn)題發(fā)揮著重要的作用。智能測(cè)量節(jié)點(diǎn)提供在線(xiàn)數(shù)據(jù)分析，從而更快速獲得有意義的結(jié)果?，F(xiàn)在是時(shí)候通過(guò)大數(shù)據(jù)獲得更多信息了?！?/FONT>