制造业数字化转型中-管理挑战和上云难题-华为云如何突破数据散乱

随着信息技术的飞速发展，制造业正面临着数字化转型的重要机遇，在这个过程中，数据散布、管理难度以及上云难题成为了制约企业发展的关键因素，华为云作为国内领先的云服务提供商，凭借其强大的技术实力和丰富的行业经验,为制造业数字化转型难题提供了有效的解决方案。

数据散布：挑战与机遇并存

数据孤岛现象严重

在制造业中，数据散布现象普遍存在，企业内部各部门之间、上下游产业链之间存在着大量的数据孤岛，导致数据难以共享和利用，这种现象不仅影响了企业的决策效率,还制约了企业的创新能力。

华为云解决方案

华为云通过构建统一的数据平台，实现数据的集中存储、管理和分析,以下为华为云在解决数据散布问题上的具体措施：

管理难：提升效率，降低成本

传统IT架构的弊端

传统IT架构在制造业中普遍存在，其复杂性和低效性给企业带来了巨大的管理难题，硬件设备更新换代周期长，软件系统维护成本高,导致企业难以适应快速变化的业务需求。

华为云解决方案

华为云提供了一系列云服务，帮助企业简化IT架构，提升管理效率，降低成本,以下为华为云在解决管理难题上的具体措施：

上云难：安全、合规与成本

上云顾虑

制造业企业在上云过程中,普遍存在以下顾虑：

华为云解决方案

华为云针对制造业企业的上云顾虑,提供了一系列解决方案：

华为云凭借其强大的技术实力和丰富的行业经验，为制造业数字化转型难题提供了有效的解决方案，通过解决数据散布、管理难和上云难等问题，华为云助力制造业企业实现数字化转型,提升竞争力。

Q1：华为云的数据湖如何帮助制造业企业解决数据散布问题？

A1：华为云的数据湖可以集中存储企业内部各部门之间、上下游产业链之间的数据，实现数据的统一管理和分析，从而打破数据孤岛，提高数据利用效率。

Q2：华为云如何确保制造业企业上云后的数据安全？

A2：华为云提供多层次的安全防护措施，包括网络安全、数据安全、应用安全等，同时与国内外监管机构保持紧密合作，确保上云合规，保障企业数据安全。

论文：任意一种传感器的工作原理或技术？

一、传感器的定义　信息处理技术取得的进展以及微处理器和计算机技术的高速发展，都需要在传感器的开发方面有相应的进展。 微处理器现在已经在测量和控制系统中得到了广泛的应用。 随着这些系统能力的增强，作为信息采集系统的前端单元，传感器的作用越来越重要。 传感器已成为自动化系统和机器人技术中的关键部件，作为系统中的一个结构组成，其重要性变得越来越明显。 最广义地来说，传感器是一种能把物理量或化学量转变成便于利用的电信号的器件。 国际电工委员会(IEC:International Electrotechnical Committee)的定义为：“传感器是测量系统中的一种前置部件，它将输入变量转换成可供测量的信号”。 按照Gopel等的说法是：“传感器是包括承载体和电路连接的敏感元件”，而“传感器系统则是组合有某种信息处理(模拟或数字)能力的传感器”。 传感器是传感器系统的一个组成部分，它是被测量信号输入的第一道关口。 进入传感器的信号幅度是很小的，而且混杂有干扰信号和噪声。 为了方便随后的处理过程，首先要将信号整形成具有最佳特性的波形，有时还需要将信号线性化，该工作是由放大器、滤波器以及其他一些模拟电路完成的。 在某些情况下，这些电路的一部分是和传感器部件直接相邻的。 成形后的信号随后转换成数字信号，并输入到微处理器。 德国和俄罗斯学者认为传感器应是由二部分组成的，即直接感知被测量信号的敏感元件部分和初始处理信号的电路部分。 按这种理解，传感器还包含了信号成形器的电路部分。 传感器系统的性能主要取决于传感器，传感器把某种形式的能量转换成另一种形式的能量。 有两类传感器：有源的和无源的。 有源传感器能将一种能量形式直接转变成另一种，不需要外接的能源或激励源 。 无源传感器不能直接转换能量形式，但它能控制从另一输入端输入的能量或激励能　传感器承担将某个对象或过程的特定特性转换成数量的工作。 其“对象”可以是固体、液体或气体，而它们的状态可以是静态的，也可以是动态(即过程)的。 对象特性被转换量化后可以通过多种方式检测。 对象的特性可以是物理性质的，也可以是化学性质的。 按照其工作原理，传感器将对象特性或状态参数转换成可测定的电学量，然后将此电信号分离出来，送入传感器系统加以评测或标示。 各种物理效应和工作机理被用于制作不同功能的传感器。 传感器可以直接接触被测量对象，也可以不接触。 用于传感器的工作机制和效应类型不断增加，其包含的处理过程日益完善。 常将传感器的功能与人类5大感觉器官相比拟：　光敏传感器——视觉声敏传感器——听觉　气敏传感器——嗅觉化学传感器——味觉　压敏、温敏、流体传感器——触觉　与当代的传感器相比，人类的感觉能力好得多，但也有一些传感器比人的感觉功能优越，例如人类没有能力感知紫外或红外线辐射，感觉不到电磁场、无色无味的气体等。 对传感器设定了许多技术要求，有一些是对所有类型传感器都适用的，也有只对特定类型传感器适用的特殊要求。 针对传感器的工作原理和结构在不同场合均需要的基本要求是：　高灵敏度抗干扰的稳定性(对噪声不敏感)　线性容易调节(校准简易)　高精度高可靠性　无迟滞性工作寿命长(耐用性)　可重复性抗老化　高响应速率抗环境影响(热、振动、酸、碱、空气、水、尘埃)的能力　选择性安全性(传感器应是无污染的)　互换性低成本　宽测量范围小尺寸、重量轻和高强度　宽工作温度范围　二、传感器的分类　可以用不同的观点对传感器进行分类：它们的转换原理(传感器工作的基本物理或化学效应)；它们的用途；它们的输出信号类型以及制作它们的材料和工艺等。 根据传感器工作原理，可分为物理传感器和化学传感器二大类　传感器工作原理的分类物理传感器应用的是物理效应，诸如压电效应，磁致伸缩现象，离化、极化、热电、光电、磁电等效应。 被测信号量的微小变化都将转换成电信号。 化学传感器包括那些以化学吸附、电化学反应等现象为因果关系的传感器，被测信号量的微小变化也将转换成电信号。 有些传感器既不能划分到物理类，也不能划分为化学类。 大多数传感器是以物理原理为基础运作的。 化学传感器技术问题较多，例如可靠性问题，规模生产的可能性，价格问题等，解决了这类难题，化学传感器的应用将会有巨大增长。 按照其用途，传感器可分类为：　压力敏和力敏传感器位置传感器　液面传感器能耗传感器　速度传感器热敏传感器　加速度传感器射线辐射传感器　振动传感器湿敏传感器　磁敏传感器气敏传感器　真空度传感器生物传感器等。 以其输出信号为标准可将传感器分为：　模拟传感器——将被测量的非电学量转换成模拟电信号。 数字传感器——将被测量的非电学量转换成数字输出信号(包括直接和间接转换)。 膺数字传感器——将被测量的信号量转换成频率信号或短周期信号的输出(包括直接或间接转换)。 开关传感器——当一个被测量的信号达到某个特定的阈值时，传感器相应地输出一个设定的低电平或高电平信号。 在外界因素的作用下，所有材料都会作出相应的、具有特征性的反应。 它们中的那些对外界作用最敏感的材料，即那些具有功能特性的材料，被用来制作传感器的敏感元件。 从所应用的材料观点出发可将传感器分成下列几类：　(1)按照其所用材料的类别分　金属聚合物陶瓷混合物　(2)按材料的物理性质分导体绝缘体半导体磁性材料　(3)按材料的晶体结构分　单晶多晶非晶材料　与采用新材料紧密相关的传感器开发工作，可以归纳为下述三个方向：　(1)在已知的材料中探索新的现象、效应和反应，然后使它们能在传感器技术中得到实际使用。 (2)探索新的材料，应用那些已知的现象、效应和反应来改进传感器技术。 (3)在研究新型材料的基础上探索新现象、新效应和反应，并在传感器技术中加以具体实施。 现代传感器制造业的进展取决于用于传感器技术的新材料和敏感元件的开发强度。 传感器开发的基本趋势是和半导体以及介质材料的应用密切关联的。 表1.2中给出了一些可用于传感器技术的、能够转换能量形式的材料。 按照其制造工艺，可以将传感器区分为：　集成传感器 薄膜传感器 厚膜传感器 陶瓷传感器　集成传感器是用标准的生产硅基半导体集成电路的工艺技术制造的。 通常还将用于初步处理被测信号的部分电路也集成在同一芯片上。 薄膜传感器则是通过沉积在介质衬底(基板)上的，相应敏感材料的薄膜形成的。 使用混合工艺时，同样可将部分电路制造在此基板上。 厚膜传感器是利用相应材料的浆料，涂覆在陶瓷基片上制成的，基片通常是Al2O3制成的，然后进行热处理，使厚膜成形。 陶瓷传感器采用标准的陶瓷工艺或其某种变种工艺(溶胶-凝胶等)生产。 完成适当的预备性操作之后，已成形的元件在高温中进行烧结。 厚膜和陶瓷传感器这二种工艺之间有许多共同特性，在某些方面，可以认为厚膜工艺是陶瓷工艺的一种变型。 每种工艺技术都有自已的优点和不足。 由于研究、开发和生产所需的资本投入较低，以及传感器参数的高稳定性等原因，采用陶瓷和厚膜传感器比较合理。

人工智能的前景怎么样？

当前人工智能技术正处于飞速发展时期，大量的人工智能公司雨后春笋般层出不穷，国际的大型IT企业在不断收购新建立的公司，网络行业内的顶尖人才试图抢占行业制高点。 人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。 2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。

在大数据时代，人工智能相关技术得到了越来越多的关注，市场对于人工智能产品的呼声也越来越高，不少科技公司都陆续开始在人工智能领域实施战略布局，由于人工智能人才相对比较短缺，所以人才的争夺也比较激烈。 另外，由于相关人才的数量比较少，而且培养周期比较长，所以人工智能人才在未来较长一段时间内依然会有一定的缺口。

未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：

一是智能化是未来的重要趋势之一。

1、随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。

2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。 所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。

1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。

2、人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。

三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。

1、随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求。

2、未来需要掌握人工智能的相关技术。 从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。

四是人工智能取代人力，对全球的经济产生影响

1、说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它，因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从。

2、在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话，那么将会有大面积的失业问题出现。

3、人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗，对全球的经济和社会来说，影响都是巨大的。

混合SD-WAN组网模式如何？

SD-WAN解决方案的多接入、多场景和双模式等特点，可以让企业以更高性价比的方式组建广域网，满足现代分支、远程站点不断变化的需求，适应SaaS和基于云的服务，通过IT集中控制与自动化提高分支效率，以及提高系统可视化和应用性能的控制，给广域网成本居高不下或存在应用性能问题的国内企业带来性价比更高、灵活性更好的组网、运营方案。

纯互联网端到端的解决方案并不能很好地适应中国市场，特别是中国市场中多地域、多运营商接入的环境。 SD-WAN解决方案，在端到端互连互通的方案中，加入POP层。 通过多POP点接入的方案，在POP层解决跨运营商互通，实现多运营商CPEs选择最优POP点接入、动态路径调整；基于互联网解决CPE最后一公里的接入，结合用户级QoS，利用MPLS Core网络进行动态路径计算保障端到端SLA。

混合SD-WAN组网模式，是基于互联网接入并融合企业MPLS WAN专线传输专线的服务保障方案。 CPE通过互联网智能选择最佳POP点接入，并整合现有MPLS WAN保障网络服务质量。

这为企业提供了高效的广域网接入、多地组网及智能调度与管理服务，帮助企业零接触部署接入动态多线BGP网络以访问云端关键应用，分钟级构建云、数据中心、企业分支之间的专属网络，实现三者之间网络任意互联、灵活配置和智能调度，获得高品质的网络连接与云端关键应用访问体验。

SD-WAN解决方案是一套以安全为基石、结合SDN技术与广域网优化技术的广域网智慧互联解决方案，不仅具备SD-WAN的四大核心功能，集众多安全功能于一身，可从根本上解决来自分支机构的攻击难题。

SD-WAN还将不断提升技术实力和服务创新能力，帮助客户以极简的方式上云，连通云上业务，把云和网做到专精，构建企业专属智能广域网，建立云端连接，加速中国企业的数字化转型落地。