大数据工控

㈠ 数字经济时代，大数据如何赋能工业2.0

1月12日，国务院正式发布《“十四五”数字经济发展规划》。根据该规划，到2025年，数字经济迈向全面扩展期，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。业内人士分析，假定2025年GDP总量为130万亿，那意味着数字经济核心产业增加值将达13万亿元。而2020年，这一数据仅为7.8万亿元左右。

从具体内容来看，《规划》涉及的5G基站和大数据建设，以及新能源 汽车 、人工智能、工业互联网等重点产业供应链体系建设都是新基建的重要组成部分。

在数字经济时代，海量数据和先进算力成为占领发展制高点、掌握发展主动权的关键。随着全 社会 数据总量的爆发式增长，中国已经成为全球数据资源大国。 作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，大数据产业是激活数据要素潜能的支撑。

近日，IDC发布了《工业数据智能市场分析报告，2021》，报告显示，2020年中国工业数据智能市场规模为35.8亿元，预计2021年2025年的复合年均增长率达到31.6%，市场尚处于早期快速发展阶段。

工业数据分析应用兴起于工业大数据，得益于工业物联快速发展和AI技术用于海量数据处理，发展再次加速，大数据和AI也在加速向数据智能融合。工业数据智能是指利用大数据和AI技术，对工业数据进行处理和分析，挖掘数据价值，沉淀工业知识，实现业务优化和创新。

目前，云服务商、大数据和AI服务商、工业垂直领域服务商和工控厂商等各类企业都已经进入工业数据智能市场，并结合各自优势拓展市场。一些工业软件、工业互联网平台厂商凳液也在持续进入市场。

我国大数据产业链初步形成，可大致分为基础支撑、数据服务、数据融合应用上中下游三个环节，目前已汇集包括阿里云、腾讯云、华为、中科曙光、紫光集团、联想、中兴通讯、久其软件、太极股份、东方国信等各行业领先企业。在网络支撑方面，我国已建成全球规模最大的光纤网络和蠢虚4G网络，5G终端连接数超过2亿，位居世界第一，为大数据释放更大价值增强基础。

“十四五”时期，释放数据要素价值将为建设制造强国、网络强国、数字中国提供有力支撑。数据要素价值释放是数字经济发展的根本所在。 “十四五”时期，推动带粗燃大数据产业发展要坚持数据要素观，把数据要素汇聚、流通、应用、治理贯穿始终，加快完善数据价值体系和市场规则，强化数据要素在驱动经济 社会 转型发展中的战略性、基础性作用，实现数据要素价值释放和价值再创造。

㈡ 大数据时代工控系统安全水多深

大数据时代工控系统安全水多深

“互联网+”战略的提出，也给工业的发展插上了腾飞的翅膀。不过，当互联网与工业控制系统接通，也为黑客等恶意攻击者提供了攻击的入口。曾经轰动一时的伊朗核设施遭遇黑客攻击的事件，就是一次典型针对工业控制系统的网络攻击。所以，当工业与互联网融合，首先需要做好安全防护。

有调查数据显示，近几年已经发现的工业控制系统漏洞超过了500个，呈现快速增长趋势，这对业务连续性、实时性要求很高的工业控制系统来说，造成了极大的安全威胁。2014年ICS-CERT所公布的数据中，工控安全事件达632件，而且多集中于能源行业（59%）和关键制造业（20%）。

工业网络控制系统的特性，使得其在安全防护上也有许多特殊的要求。无论是互联网还是工业控制系统，在设计之初都没有考虑到网络安全这个后来才出现的问题，当工业互联网出现后，其安全隐患就显得更为突出。工业控制系统需要安全，但又不能影响其业务运行，如何做好平衡性、消除安全防护保障措施对系统的负担，是工业互联网安全所面临的挑战。

工控系统的特殊性对安全有特殊要求，比如工控系统对延时很敏感，业务流程一环扣一环，安全产品的接入可能造成额外延时，影响整体业务。早期，人们对于工业控制系统安全问题关注的焦点主要在于其物理安全与功能安全，比如系统运行是否顺畅，是否出现过异常中断等等。而且，设备的安全运行一般由生产部门负责，并非由信息部门主导。工业控制系统安全与传统的信息安全又截然不同，关注更多的是物理安全与功能安全，而且系统的安全运行由相关的生产部门负责，信息部门仅处于从属的地位。

随着信息化与工业控制系统的深度融合以及潜在网络战威胁影响，工业控制系统也将从传统的仅关注物理安全、功能安全转向更为关注信息系统安全；这种转变也将在国家政策的推动下对传统的工业企业产生较大的影响。

纵观国内外，虽然喊有工控系统安全防护措施的安全厂商很多，但技术与产品质量参差不齐，加上工控系统牵一发而动全身的历史特殊性，国家也尚无统一的一套合规标准和检测尺度、相关法律法规。

当然，目前确保国计民生相关的工业控制系统安全已被提升到了国家安全战略的高度，再加上工业控制系统跨学科、跨行业应用的特殊性；使其安全保障体系的建立必须在国家、行业监管部门、工业控制系统企业（用户）、工业控制系统提供商、信息安全厂商等多方面的协同努力下才能够实现。

大数据环境下，众安全厂商还需在工控系统安全这片深水中齐努力，耕耘出一片自己的天地。

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㈢ 工业大数据有什么特点

尝试举例来阐述其特点：

从我们身边的直饮机服务故事开始（直饮机厂家的客服定期会给客户回访，要求更换滤芯，使直饮水保持干净健康）。

直饮机制造商A公司的电话回访，场景一：

智能产品是如何通过数据中心诊断的

上述应用就是一个典型的大数据应用案例。在直饮机制造商B公司的企业运作中，厂家已实现了大数据中心的运作，能实时监控其产品的运行指标，给出产品维保的建议，更为重要的是用数据说话，让客户知其所以然，由此提高客户的满意度。

大数据给智能服务提供了一种新的服务业态，这就是大数据可以给我们带来实质性的价值之一。

企业要构建这样的产品监控数据中心，连接的设备不是10台、100台，可能百万台，千万台。要构建这样的数据处理平台，即所谓的工业大数据平台，需要大量的技术支撑，如，设备数据传输、设备数据存储、大数据分析。

因此，工业大数据并不再只是理论，也不仅是一种技术，它其实就是在我们身边能感受到的一种服务！通过数字“01”让服务更加贴心，也提升了企业的竞争力！新时代的智能产品也由此孕育而生。

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㈤ 什么是工业控制

工业控制系统是对诸如图像、语音信号等大数据量、高速率传输的要求，又催生了当前在商业领域风靡的以太网与控制网络的结合。

这股工业控制系统网络化浪潮又将诸如嵌入式技术、多标准工业控制网络互联、无线技术等多种当今流行技术融合进来，从而拓展了工业控制领域的发展空间，带来新的发展机遇。

随着计算机技术、通信技术和控制技术的发展，传统的控制领域正经历着一场前所未有的变革，开始向网络化方向发展。

控制系统的结构从最初的CCS（计算机集中控制系统），到第二代的DCS（分散控制系统），发展到现在流行的FCS（现场总线控制系统）。

计算机及网络技术与控制系统的发展有着紧密的联系。最早在50年代中后期，计算机就已经被应用到控制系统中。60年代初，出现了由计算机完全替代模拟控制的控制系统，被称为直接数字控制（DirectDigitalControl,DDC）。

70年代中期，随着微处理器的出现，计算机控制系统进入一个新的快速发展的时期，1975年世界上第一套以微处理为基础的分散式计算机控制系统问世，它以多台微处理器共同分散控制，并通过数据通信网络实现集中管理，被称为集散控制系统（DistributedControlSystem,DCS）。

进入80年代以后，人们利用微处理器和一些外围电路构成了数字式仪表以取代模拟仪表，这种DDC的控制方式提高了系统的控制精度和控制的灵活性，而且在多回路的巡回采样及控制中具有传统模拟仪表无法比拟的性能价格比。

80年代中后期，随着工业系统的日益复杂，控制回路的进一步增多，单一的DDC控制系统已经不能满足现场的生产控制要求和生产工作的管理要求，同时中小型计算机和微机的性能价格比有了很大提高。于是，由中小型计算机和微机共同作用的分层控制系统得到大量应用。