- moneo IIoT平台
- 工业物联网基础知识
执行器
一种将能量转化为机械运动的装置。在自动化技术中，执行器用于执行物理动作，例如打开或关闭阀门或驱动机器。
执行器-传感器接口 (AS-i)
一种工业联网技术，用于简化自动化系统中传感器和执行器的布线。AS-i通过简单的双线总线实现低成本通信和设备供电。
高级计划和排产（APS）
先进的规划和排产技术，旨在优化生产流程并最大限度地减少瓶颈。
高级振动分析（AVA）
基于振动数据评估机器状态的高级分析方法。AVA有助于在早期发现异常情况和潜在问题。
算法
用于解决问题或完成任务的精确分步计划或指令序列。算法是数据处理和机器学习的基础。
异常检测
是指识别数据中的异常或偏离模式，以便在早期阶段检测工业设备中的潜在中断或故障。
人工神经网络
一种计算机模型，用于受生物神经网络启发的机器学习。它可以检测数据中的复杂模式，并在IIoT中用于高级分析。
通用人工智能
一种可以处理各种任务的人工智能（AI）形式 – 可与人类智能相媲美。这些系统可以处理工业环境中的复杂任务。
是指可以执行那些通常需要人类智能的任务的计算机和系统。AI用于预测性维护和流程优化等各个领域。
一种使用数据和分析来优化工业资产的性能和使用寿命的策略。
增强现实（AR）
一种将物理世界与数字信息叠加在一起的技术，广泛应用于工业中的维护、培训和远程协助。
自动化
使用技术来控制或优化流程或程序，而无需人工干预。在IIoT中，这意味着将自动化技术集成到工业系统中，以提高效率和精度。
CAN总线
用于车辆和其他工业应用的标准通信协议。它支持安装在车辆或机器中的各种控制设备、传感器和执行器之间的通信。
通过互联网提供算力、存储和应用程序。资源托管在远程云服务中，而不是使用本地服务器或数据中心，并且可以根据需要灵活和可扩展地使用。
计算机辅助维护管理系统 （CMMS）
一种计算机辅助系统，旨在管理公司中工厂、机器和资源的维护和维修。
状态监测
持续监测设备或机器以评估其运行状态，通常使用传感器和数据分析来预测可能的故障。
纠正性维护
立即纠正出现的错误、缺陷或故障。目标是恢复工厂或机器的正常功能和性能。
网络安全
涉及保护计算机系统、网络和数据免受未经授权的访问、攻击和损害，以确保数字信息的机密性、完整性和可用性。
信息物理系统 （CPS）
由互连的计算设备和物理组件组成的系统。它们协同工作以监控物理过程。
信息仪表板
数据的可视化表示，通常采用图形或图表的形式，提供特定信息的快速概览。信息仪表板用于各个领域，例如业务报告、监测关键绩效指标和控制系统。
数据流
网络或系统内的数据流。
数据湖
存储中心位置，允许以本机格式存储大量原始数据，从而促进分析和调查。
数据管理
在系统中管理和组织数据，以优化其访问和使用。
数据挖掘
尽可能自主、高效地识别和描述来自大型数据集的数据模式的过程。
数据科学
一个跨学科领域，使用统计方法、机器学习和数据分析从数据中获得洞察和信息。
数据传输间隔 - 数据流间隔（软件）
在网络或系统中传输数据的速率。
数据仓库
中央数据库，收集、存储和准备来自各种来源的数据，用于分析和报告。
决策树
决策过程的图形表示形式，结构为树的形状。它通常用于数据分析和机器学习。
深度学习
机器学习的子领域，专注于多层人工神经网络（深度网络）。这使得复杂的模式和特征可以处理成数据。
数字化转型
全面的组织转型，将数字技术集成到业务运营的各个方面，以提高效率和创新。
物理对象、流程或系统的数字化表示。它有助于在虚拟环境中进行监测、分析和模拟。
动态主机配置协议 （DHCP）
一种网络协议，可自动向网络上的计算机提供IP地址和网络配置。
机器学习
使用算法从数据中学习并做出预测或决策的人工智能形式。
机器对机器（M2M）
设备之间直接通信，无需人工干预。这使得在联网的机器之间交换数据和信息成为可能。
制造执行系统（MES）
基于计算机的系统，用于在制造业中监控、控制和优化生产过程。
物料管理
管理公司内的物料流和库存水平，以确保资源的有效利用。
平均故障间隔时间（MTBF）
系统或设备在两次连续故障之间的平均运行时间。
平均故障时间（MTTF）
系统或设备发生故障之前的平均运行时间。
平均恢复时间（MTTR）
系统从故障中恢复并恢复正常操作所需的平均时间。
平均修复时间（MTTR）
发生故障后修复系统或设备所需的平均时间。
平均解决时间（MTTR）
在发现问题后完全解决问题所需的平均时间。
平均响应时间（MTTR）
检测到问题或故障后响应问题或故障所需的平均时间。
消息队列遥测传输（MQTT）
一种高效的消息传递协议，用于IoT和IIoT应用中的通信，非常适合远程、低带宽位置。
Modbus协议
工业自动化中使用的通信协议，用于实现电子设备之间的通信。
预测性分析
使用数据、统计算法和机器学习来预测未来事件或趋势，并据此做出明智的决策。
使用数据分析和机器学习来预测设备故障或维护需求，防患于未然。这减少了停机时间并提高了效率。
预防性维护
定期采取预防性维护措施，以防止可能导致故障或低效运行的潜在问题。
处理数据
在系统中显示或处理数据以执行特定任务或操作。
生产计划与控制（PPC）
包括公司资源规划和生产计划与控制的过程，以确保制造过程顺利进行。
Profibus总线
工业自动化技术中广泛使用的自动化设备通信行业标准。它使传感器、执行器和控制装置能够在现场总线系统中联网。
可编程逻辑控制器（PLC）
自动化技术中控制机器和过程的专用工业计算机。PLC通过编程以执行特定任务。
概念验证（PoC）
旨在在更大规模实施想法、概念或技术之前展示其可行性或有效性的实践演示。
协议
MQTT、CoAP（约束应用协议）等标准，用于确定如何在IIoT中的设备和系统之间传输数据。
安全套接字层（SSL）
用于信息安全的加密协议，确保数据在互联网上安全传输。它通常用于保护在线交易期间的敏感信息。
传感器
测量物理特性或环境条件并将其转换为电信号或数据的电子或机械设备。传感器被用于从工业自动化到消费类设备的各种应用。
车间/工厂车间
在制造企业中实际进行生产和制造的物理位置。这是机器、员工和生产设施活跃的地方。
车间集成（SFI）
将生产层与管理层连接起来，从而确保价值链和供应链中的所有数字化业务流程无缝衔接并得到有效控制。
六西格玛
旨在降低流程错误率并提高产品或服务质量的质量管理方法。它基于统计方法，有助于提高效率。
智能工厂
智能工厂集成了物联网（IoT）、人工智能和自动化等先进技术，使生产更加高效、灵活和互联。
智能电网
智能电网，使用先进技术来优化能源消耗、整合可再生能源并提高电网稳定性。
智能制造
智能制造使用数字技术来优化制造流程。这包括集成数据分析、自动化和互联系统，以实现更高效的生产。
软件即服务（SaaS）
许可模式，其中应用程序由第三方运作，可通过 Internet 访问，无需本地安装。
强AI
高度先进的人工智能形式，能够执行人类可以执行的所有智能任务。迄今为止，这种类型的人工智能尚不存在。
监督学习
一种机器学习形式，其中模型在标记的训练数据上进行训练，以识别模式并对未来数据进行分类或预测。
监控和数据采集 （SCADA）
一种控制系统架构，用于工业过程中监视和控制设备、收集实时数据和管理过程。
供应链
从制造商到最终用户的制造、运输和交付产品或服务的整个过程。
供应链可见性（SCV）
使用 IIoT跟踪和监测整个供应链，以提供货物和物料移动的实时透明度。
系统接口
使不同的系统或组件能够相互通信的接口。
遥测
从远程源自动测量和（通常无线）传输各种传感器数据。
租户
租户是指云中的客户。
时间序列数据
按时间顺序收集的数据。它是一个值或事件序列，其中为每个时间点分配了特定值。
高层
负责战略决策、领导力和公司治理的公司高层。相比之下，车间/工厂车间代表生产的运营级。
全面生产维护（TPM）
旨在最大限度地提高整体设备效率的制造业战略。这是通过预防性维护、维修和持续改进来实现的，以最大限度地减少停机时间并提高生产率。
训练数据
呈现给机器学习模型用于训练的数据。此数据包括可帮助模型识别模式并进行预测的标记信息。
传输控制协议（TCP）
互联网协议堆栈中的协议，负责在网络上的计算机之间可靠地传输数据。它确保数据以正确的顺序到达，并在必要时重新传输。