王瑩

摘要：智能制造、工業(yè)4.0和《中國制造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、元器件、測試測量等技術(shù)的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：智能制造；機器人；電機；傳感器；大數(shù)據(jù)

DIO：10.3969/j.issn.1005-5517.2016.2.003

2016年智能機器前景預(yù)測

智能機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器以創(chuàng)造商業(yè)價值。智能機器領(lǐng)域的商業(yè)投資將快速增長，其中以收入增長與運營效率為投資重點。到2020年，智能機器將成為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)展趨勢將促使智能機器未來5年內(nèi)更廣泛、經(jīng)濟和高效地應(yīng)用在各個領(lǐng)域

1.全新處理硬件；

2.更強大的算法；

3.海量數(shù)據(jù)。

智能機器的種類及其相關(guān)商業(yè)案例正在不斷豐富，這表明了智能機器解決各種工作難題的商機正在真實而快速地增長。有效識別這些機會將大大促進智能機器發(fā)展計劃的商業(yè)投資。

預(yù)計在5年以上的時間內(nèi)有望為企業(yè)帶來最大收益的技術(shù)包括：智能顧問、智能機器人、商業(yè)無人航空器（無人機）、自動駕駛車輛以及虛擬個人助理。

智能機器的使用通常依賴于改變現(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)劃部門應(yīng)提前規(guī)劃智能機器開發(fā)、使用、持續(xù)支持與維護的相關(guān)成本以及為智能機器部署而變革現(xiàn)有IT基礎(chǔ)架構(gòu)。

此外，首席信息官們還需預(yù)測一系列組織問題。智能機器由多種資產(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)先級別。

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

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

智能機器將完善和推進被稱之為“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)、各類關(guān)系及動態(tài)洞察的經(jīng)濟形態(tài)，它基于以算法形式呈現(xiàn)的連接、大數(shù)據(jù)和新知識產(chǎn)權(quán)來支持行動。

智能機器技術(shù)遍布多個市場，因此沒有單獨的“智能機器市場”；相反，它是面向廣泛應(yīng)用案例的綜合市場。

智能機器的崛起與其他發(fā)展趨勢相輔相成，并必將與這些趨勢共同顛覆我們的業(yè)務(wù)方式。新興的算法業(yè)務(wù)即是其中最重要的趨勢之一，它將帶動能夠產(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)的動態(tài)洞察結(jié)果。此類業(yè)務(wù)模式與智能機器之間的關(guān)系非常密切，它將各種技術(shù)與智能機器的服務(wù)結(jié)合在一起。

同時，有關(guān)此類服務(wù)的知識產(chǎn)權(quán)有望產(chǎn)生大量或永久性收入流，因為知識產(chǎn)權(quán)可以依法獲得專利，從而提升價值.

未來5年，首席財務(wù)官將面臨解決這些新資產(chǎn)結(jié)構(gòu)經(jīng)濟問題的壓力。

到2018年，全球300多萬勞動者將接受“機器主管”的監(jiān)督

監(jiān)督職責(zé)將逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榛谂c產(chǎn)出和客戶評價直接掛鉤的績效指標(biāo)來監(jiān)督員工的工作。

“零工經(jīng)濟”——勞動者為短期合同而展開競爭而非為了薪水工作，正在讓企業(yè)通過結(jié)構(gòu)化、細(xì)分任務(wù)等形式獲得大量人才。

機器主管將直接根據(jù)勞動者的業(yè)績數(shù)據(jù)和自身能力從中獲取洞察力，這一功能人類可能無法企及或者無法快速實現(xiàn)。

智能機器技術(shù)與服務(wù)目前已實現(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。

檢驗這些假設(shè)條件，得出具體的概率性結(jié)論。

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

機器主管將日益充當(dāng)決策人的角色，而以往這些決策只由人類管理者制定。

注重績效評估、激勵與支付的商業(yè)流程外包商將開發(fā)出智能機器“承包管理者”，專門用于評估和監(jiān)督特殊類別的勞動者。

隨著智能機器成為分析績效的主要工具，勞動者績效評估將變得更加精細(xì)。

針對此類評估的反應(yīng)也將隨之變得靈活和個性化。2016年工業(yè)4.0技術(shù)動向

制造業(yè)和庫存管理正向著智能化過渡。例如低功耗連接、嵌入式處理和嵌入式感測等推動智能化過渡的技術(shù)已經(jīng)在提供低功耗、智能網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)感測解決方案等領(lǐng)域取得了巨大進步。然而，為了實現(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)注的問題。諸如濕度、溫度和壓力感測等多模式感測解決方案經(jīng)常被集成在許多工業(yè)和樓字自動化系統(tǒng)中。從延長電池使用壽命到最終的能量采集，超低功耗是關(guān)鍵所在。正是因為有了高效的電源管理和信號鏈技術(shù)，我們才得以實現(xiàn)少于1微瓦的待機功率以及低于100nA的睡眠模式電流。包括模擬和數(shù)字信號處理器在內(nèi)的集成式超聲波和毫米波感測解決方案能夠在流量計量、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

英飛凌作為德國工業(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)趨勢會推動智能制造的發(fā)展。

同時，互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)在促進智能制造整合價值鏈的過程中，其核心部分還是為制造過程服務(wù)以實現(xiàn)高效率、高質(zhì)量和高效資源利用。這樣制造過程中的人機交互、機器和機器交互、物料和機器交互、機器和環(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，相信不久就會有基于參考架構(gòu)的應(yīng)用實例出現(xiàn)。

為了符合個性化制造的要求，產(chǎn)品生命周期管理的系統(tǒng)和設(shè)計及制造的系統(tǒng)的結(jié)合度現(xiàn)在越來越緊密，這將成為一個趨勢。智能化制造還會推動制造大數(shù)據(jù)分析來更好地為經(jīng)營決策和質(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)域有獨到的技術(shù).英飛凌不光有高效能的電機馬達驅(qū)動芯片、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)為安全是一個重要并斟待解決的問題，所以我們開發(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，針對工業(yè)智慧人一機、機一機等接口的發(fā)展，我們推出了高精度的3D磁性傳感器。通過檢測x、y和z方向的磁場，傳感器能夠可靠地感測三維、線性和旋轉(zhuǎn)運動.所采用的數(shù)字12C接口可在傳感器與單片機之間實現(xiàn)快速雙向通信.適合于需要快速三維、角度測量或低功耗的應(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攝像頭實現(xiàn)了具有真實感的成像功能，還能識別手勢及面部表情。如在醫(yī)療檢測儀器中，可幫助醫(yī)生無需觸碰電腦顯示屏，查看病人的檢測數(shù)據(jù)；在高級輔助駕駛系統(tǒng)中，可主動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，給予及時的警示，當(dāng)車輛處于即將與其他車輛碰擦的危險時及時剎車，避免交通事故的發(fā)生.在工業(yè)場景中幫助人通過手勢控制機器及虛擬現(xiàn)實應(yīng)用。

電機需要精確位置控制及電流控制

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

在伺服控制中，高精度電流和電壓檢測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，它們可以很好地滿足高精度控制的要求。ADI可以提供高精度RDC來滿足使用旋轉(zhuǎn)變壓器的位置檢測場合。從優(yōu)先考慮安全和保護的角度，信號采樣和功率器件驅(qū)動應(yīng)采用隔離技術(shù)，ADI公司的iCoupler數(shù)字隔離器產(chǎn)品可滿足高壓安全隔離要求。在工業(yè)應(yīng)用的設(shè)計中，IC產(chǎn)品需要更長的生命周期和更高的可靠性。普通的交流感應(yīng)電機向永磁同步電機轉(zhuǎn)變已是大勢所趨，要求系統(tǒng)設(shè)計師能提供更高效率和更靈活的算法。

傳感器和分布式計算迅速增長

據(jù)Gartner，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是2015最熱門的技術(shù)。與此相關(guān)的話題大多聚焦在消費類應(yīng)用，如智能家居、車聯(lián)網(wǎng)和消費類可穿戴應(yīng)用（如腕帶運動追蹤器）。然而，物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)分支（也稱作智能制造業(yè)）對于商業(yè)和社會經(jīng)濟層面的潛在影響將最終超越消費類應(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)、運輸及保健行業(yè)。上述產(chǎn)業(yè)的總和占到世界經(jīng)濟總量的近三分之二。

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

智能制造趨勢

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化系統(tǒng)和傳感器，因而我們對于自動化系統(tǒng)架構(gòu)的演進如何支持工業(yè)IoT有獨特的理解。

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

普適測量。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)類型進行追蹤。

分布式控制。將過程控制器（可編程邏輯控制器，PLC）移近至被控機器，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)歷工廠自動化傳感器領(lǐng)域數(shù)字IO-Link標(biāo)準(zhǔn)的爆發(fā)性增長。IO-Link協(xié)議是第一個開放的、低成本、點對點串行通信標(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.

這種功能強大的點對點協(xié)議基于成熟的3線連接。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IO-Link連接發(fā)送信息。整個系統(tǒng)只有回形針大小。

另外一個重要趨勢是這些外型日益縮小的工業(yè)自動化設(shè)備中的電源系統(tǒng)設(shè)計必須具備超高效率，因為系統(tǒng)無法承受額外的散熱。

Maxim憑借先進的工藝技術(shù)和創(chuàng)新設(shè)計提供品類眾多的電源調(diào)節(jié)器，可實現(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)為我們具備品類全面的同步電壓調(diào)節(jié)器——這類器件在工業(yè)系統(tǒng)中幾乎無所不在在50mA至5A負(fù)載電流范圍內(nèi)實現(xiàn)高于90%的效率。

機器人及智能制造對元件需求提升

中國的智能制造開始出現(xiàn)大規(guī)模擴張態(tài)勢。這一發(fā)展形勢的推動因素包括自動化制造的持續(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，人工成本持續(xù)攀升，這也推動了自動化生產(chǎn)的需求，尤其是對機器人生產(chǎn)的需求。

據(jù)國際機器人聯(lián)合會（0FR）預(yù)計，2018年全球所安裝的工業(yè)機器人中，中國將占有1/3。最新數(shù)據(jù)顯示，2014年工業(yè)機器人的銷售己飆升至大約57.000臺——上升了56%。

中國的機器人行業(yè)還將在中國政府發(fā)起的新一輪競爭攻勢“中國制造2025”中實現(xiàn)更多發(fā)展，獲益良多。據(jù)IFR預(yù)測，中國的工業(yè)機器人銷售數(shù)字有望繼續(xù)飆升，到2018年將總計達到大約15萬臺。

莫仕（Molex）提供的眾多連接解決方案可以應(yīng)用到機器人領(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，多芯布線，經(jīng)久耐用，適用于傳感器、測量、控制、機器人以及機器驅(qū)動。傳感器電纜可支持重量、溫度、壓力、流動狀態(tài)、液位、振動及位移方面的測量。

另外，智能制造通過部署“智能”設(shè)備，使靈活且自我設(shè)置的無線“網(wǎng)眼式”網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)靈活移動、微型化及網(wǎng)絡(luò)化管理，從而實現(xiàn)最優(yōu)生產(chǎn)效率。對于這類工業(yè)自動化，Molex提供了一系列標(biāo)準(zhǔn)天線。目前的Molex標(biāo)準(zhǔn)天線系列適用于通過ISM和蜂窩頻段實現(xiàn)機器-對-機器（M2M）溝通，同時也適用于Wi-Fi各種應(yīng)用”

工業(yè)大數(shù)據(jù)的未來：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)中添加測量功能從未如此簡單和經(jīng)濟。在這個工程和測量數(shù)據(jù)爆炸的時代，如果企業(yè)沒有制定穩(wěn)妥的數(shù)據(jù)管理戰(zhàn)略，幾年后他們將無法有效應(yīng)對和管理所有的數(shù)據(jù)。因此，一流的測量和分析解決方案必須具備兩個基本功能：1.終端分析，2.智能企業(yè)管理和分析。

將測量分析推向智能終端

過去十年來，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)點就可以充分證明這一點。但是除了測量設(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、信號調(diào)理、嵌入式處理器和數(shù)字接口/總線集成到一個極其小巧的封裝或系統(tǒng)中。

鑒于這一趨勢，現(xiàn)在許多應(yīng)用都強調(diào)了邊緣設(shè)備的智能化和高級信號處理。在資產(chǎn)監(jiān)控應(yīng)用中，傳統(tǒng)的測量系統(tǒng)將每個數(shù)據(jù)點記錄到磁盤上，即使所測量的物理現(xiàn)象沒有發(fā)生任何實質(zhì)性的行為。這將導(dǎo)致所部署的系統(tǒng)會產(chǎn)生數(shù)干兆字節(jié)甚至數(shù)萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)需要進行分析和線下篩選。

由于處理在更加靠近傳感器的位置進行，測量系統(tǒng)軟件必須有助于在邊緣設(shè)備上高效地進行分析。未來基于終端的系統(tǒng)軟件需要能夠快速配置和管理成千上萬個聯(lián)網(wǎng)的測量設(shè)備，并在這些節(jié)點上進行大量分析和信號處理。展望未來，企業(yè)必須過渡到更加智能且基于軟件的測量節(jié)點，才能跟上模擬數(shù)據(jù)爆炸式增長的速度。

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，下一個步驟就是將數(shù)據(jù)傳送到企業(yè)系統(tǒng)來有效地管理和整合數(shù)據(jù)以及進行大規(guī)模分析。一個來源于多工程數(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間獲得正確的數(shù)據(jù)，從而做出正確的決策。其中兩個主要的考量因素是能否正確地歸檔數(shù)據(jù)以及更智能地進行分析。

正確地歸檔數(shù)據(jù)

為了準(zhǔn)確地對多個數(shù)據(jù)源進行數(shù)據(jù)分析，所有數(shù)據(jù)集應(yīng)包含一致的元數(shù)據(jù)或描述性信息來解釋測試數(shù)據(jù)被保存的原因。元數(shù)據(jù)包含的信息包括測試設(shè)置、測試結(jié)果、測量單位等。據(jù)IDC的調(diào)查顯示，大多數(shù)公司僅對22%的采集數(shù)據(jù)進行文檔記錄，而實際上能夠進行分析的數(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)分析自動化，從而獲得明顯的競爭優(yōu)勢。

但是在開始進行元數(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)對分析非常重要這個問題上達成一致。一流的公司通常會有一個項目規(guī)范來定義所采集的元數(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，許多公司會通過運行自動檢查和插入缺少的屬性來添加數(shù)據(jù)屬性。比如，捷豹路虎對元數(shù)據(jù)進行自動化質(zhì)量檢查，并在一年內(nèi)開發(fā)和實現(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)計接下來這類數(shù)據(jù)將可達到驚人的95%。元數(shù)據(jù)的一致性使得它們能夠應(yīng)用一致的自動化分析來匹配已定義的屬性。

更智能的分析

根據(jù)Frost&Sullivan;市場調(diào)查公司2015年9月對全球測試與測量大數(shù)據(jù)分析市場報告指出，如果將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到測試中，產(chǎn)品開發(fā)成本將可減少近25%，運營成本將可減少近20%，維護成本將可降低50%。由于大模擬數(shù)據(jù)是增長最快且數(shù)量最龐大的數(shù)據(jù)類型，尋找新的相關(guān)性并預(yù)測未來行為是保持競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵。

要做到這一點，為了研究、設(shè)計和驗證目的而進行測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)部對數(shù)據(jù)進行管理和分析，以確保能夠有效地利用這些數(shù)據(jù)來做出正確的決策。他們越早這樣做，就能夠越早利用更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)獲得更大回報。

感言

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

NI分布式了業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)可以分成數(shù)字和模擬數(shù)據(jù)兩大類。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)又可以分成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如來自企業(yè)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)）或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如通過Twitter或Facebook等社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)）。另一方面，模擬數(shù)據(jù)是指工程（由工業(yè)系統(tǒng)產(chǎn)生）和環(huán)境數(shù)據(jù)（例如射頻、光和溫度數(shù)據(jù)以及自宇宙形成至今產(chǎn)生的數(shù)據(jù)），這類數(shù)據(jù)可使用傳感器測量，并使用模數(shù)轉(zhuǎn)換器來數(shù)字化，以便進一步挖掘和分析。NI產(chǎn)品（CompactDAQ、PXI、CompactRIO和WSN）能夠用于模擬物聯(lián)網(wǎng)/M2M網(wǎng)關(guān)，用以采集、匯總和數(shù)字化模擬數(shù)據(jù)。此外，NI還推出了InsightCMEnterprise套件，提供了基礎(chǔ)設(shè)施/云層的數(shù)據(jù)管理和傳輸、數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)管理軟件，以便進行大數(shù)據(jù)分析和挖掘?？傊?，這些產(chǎn)品形成了強大的平臺來構(gòu)建用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的大“模擬”數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

為用戶提供專業(yè)的測試設(shè)備及系統(tǒng)

經(jīng)過充分的市場調(diào)研與經(jīng)驗積累，泛華在2016年會持續(xù)在裝備保障、自動測試和工程教育三大方向進行投入，衍生出多個系列的產(chǎn)品，這些產(chǎn)品具有鮮明的行業(yè)特征，能夠無縫地滿足行業(yè)用戶需求。產(chǎn)品包括PSTU-9106便攜式測試平臺、電路板測試設(shè)備、核能測試平臺、汽車電子測試平臺、嵌入式高強度數(shù)據(jù)記錄設(shè)備等，這些產(chǎn)品能夠廣泛應(yīng)用于航空航天、船舶、核能、汽車電子等行業(yè)。

具體行業(yè)上，例如汽車電子是泛華十余年一直關(guān)注的領(lǐng)域，已經(jīng)向客戶交付了數(shù)百套成熟穩(wěn)定的測控系統(tǒng)，2016年泛華會繼續(xù)立足于汽車電子測試，持續(xù)推廣以輪速/位置類傳感器測試為代表的成熟系統(tǒng)級產(chǎn)品，提供從傳感器到控制器再到執(zhí)行器測試的各類解決方案，實現(xiàn)高精度與高效率的平衡，為工業(yè)制造4.0添磚加瓦。