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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

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资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

?

（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运算等，另外，基于OPCUA的SoA特征也使得各种数据应用可以便利的访问现场设备的数据。

（2）.有效数据：如果采样大量无效数据，那么对于机器学习而言同样是没有意义的，OPCUA的各种行业伴随模型充分体现了其在工业领域的深厚积累，例如注塑机信息模型就包括了注塑机的模腔温度、压力、锁模力、螺杆进给速度等各种与注塑机质量、运行相关的参数，这些已经被验证完整反映注塑机加工过程的信息模型为各种机器学习与数据分析平台提供了快速构建整个过程的数据。

如图10所示，在机器学习之前，通过OPCUA访问机器参数可以快速获取结构性、长期行业经验积累的信息模型，这些信息模型在过去一直用于有效的机器控制模型，而又同样可以为学习模型提供数据交互。

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（1）.数字孪生

数字孪生是在传统“建模仿真”基础上的扩展，它将设计、制造、运维都纳入整体的数字孪生体中，在整个数字孪生体中进行统一的协同，通过数字化环境中的虚拟仿真、虚拟调试、虚拟运维来实现个性化生产中更为动态的优化、更为经济的工艺切换、也更为便利的测试与验证，这将使得整体的生产制造成本下降，并降低工艺切换时间，以应对个性化生产中的挑战。

（2）.资产管理

资产在整个制造中成为了可精确量化、计量的对象，而且流程可以在数字化环境中进行建模仿真，也可以进行有效的管理，在全局而非局部最优。

（3）.预测性维护

在维护阶段，来自数字化的建模与运营中的数据采集，共同为维护提供了透明的数据呈现，以及分析的基础，如采用机器学习来对生产运营中原来被忽视的信息进行挖掘，分析质量、成本、设备状态等之间的关系，实现最佳的生产系统运营，包括降低故障带来的停机风险、延长设备的使用寿命。

三、工业互联中的障碍

在描述了工业互联网的价值及其实现在于连接时，我们将聚焦第一步连接，而图4则是来自世界经济论坛就全球企业的调研，这个数据显示，对于制造业而言，“缺乏互操作的标准”成为了最大的障碍，当然，这与事实也是一致的，尽管世界经济论坛这份调研数据是2014年的，但与今天的现实并无二致。

在其它的数字化设计软件如PTC、Solidworks均已提供了OPCUA的接口，并且可以与多种控制器连接，这样就会实现机理模型、学习模型与控制器的交互，而无需为每个不同的连接建立复杂的交互接口。

通过数字孪生，可以实现虚拟交付、虚拟调试等任务，连接数字化设计、数字化运营以及数字化维护。

5.3机器学习的结构化数据源

机器学习被认为是工业互联网中解决非线性、聚合、关联性分析的有效途径，基于各种数学算法与模型来实现对制造现场数据的分析，但是，对于机器学习而言，其必须实现以下几个方面的条件：

（1）.结构性数据：如果数据缺乏结构性，会产生与学习算法模型的无法对接问题，或者会产生大量需要进行手动的映射变量的工作，而OPCUA提供了结构性数据，并且，在OPCUA的方法中对数据进行了一些预处理，如积分运