大家好，今天给各位分享工业物联网交易平台的一些知识，其中也会对工业互联网平台有哪些进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！

本文目录

1. 工业互联网平台有哪些
2. 物联网是怎什赚钱的
3. 物联网时代的八大工业大数据应用场景

一、工业互联网平台有哪些

1、简单来讲，工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求的平台，需要在海量数据采集、汇聚、分析的服务台体系上构建，是一种能支撑制造资源泛在链接、弹性供给、高效配置的工业云平台。

2、何谓平台？顾名思义，举个例子，现在网购的网站，比如淘宝，京东，这些网站就可以称为平台型产品，为大家提供了一个交易的平台。

3、工业互联网不是互联网在工业的简单应用，而是具有更为丰富的内涵和外延。

可以看出海尔COSMPlat工业互联网平台排在首位，特意去该平台看了看，发现他们在跨行业也方面确实做的很好，目前已经覆盖了15大行业，平台沉淀的工业APP，存放在了应用市场中，但基于平台开发的SaaS软件不多，主要以第三方为主。

Predix是第一个被认为是世界上最大的工业互联网平台，但推广不尽人意。西门子2019年西门子一直在推动其MindSphere，在国内进行了多次的产品推广会，希望超越GEDigital的Predix。

现在国内工业互联网平台有很多，蓬勃发展。技术类能力不太好对比，但行业认可、客户服务数量可提供些参考。

月6日，在苏州召开的2019产业互联与数字经济大会上，工信部发布了2019年跨行业跨领域工业互联网平台(以下简称双跨平台)，海尔、用友、浪潮、华为、富士康、阿里等10家企业的工业互联网平台上榜。

物流工业互联网平台还是很多的，在选择的时候要根据行业发展趋势和企业自身需求来决定，是选择智能硬件的系统提升还是工业app的更替，需要结合行业特性和企业所面临的问题去选择。

目前国内具有专业工业互联网平台技术的企业并不多，比较知名的有徐工汉云、华为、阿里云、树根互联、东方国信等。

月6日，在苏州召开的2019产业互联与数字经济大会上，工信部发布了2019年跨行业跨领域工业互联网平台(以下简称双跨平台)，海尔、用友、浪潮、华为、富士康、阿里等10家企业的工业互联网平台上榜。

工业互联网平台体系包括“边缘层、平台层（IaaS）、平台层（PaaS）和应用层（SaaS）四个层级，相当于工业互联网的“操作系统”，主要的作用是帮助行业用户汇集数据、建模分析、知识复用以及应用的创新。

例如广东鲁邦通，属于行业里比较领先的工业互联网平台。它能为行业客户提供5G+工业互联网解决方案，助力中小企业进行设备后市场服务的数字化转型，降本增效，并帮助企业开启利润增长的第二曲线。

工业物联网平台选择SAP思爱普，SAP是德国“工业0”的核心发起单位之一，也是其中的唯一一家软件公司，是“工业0”技术标准的制定者之一。

工业互联网平台体系包括“边缘层、平台层（IaaS）、平台层（PaaS）和应用层（SaaS）四个层级，相当于工业互联网的“操作系统”，主要的作用是帮助行业用户汇集数据、建模分析、知识复用以及应用的创新。

例如广东鲁邦通，属于行业里比较领先的工业互联网平台。它能为行业客户提供5G+工业互联网解决方案，助力中小企业进行设备后市场服务的数字化转型，降本增效，并帮助企业开启利润增长的第二曲线。

月6日，在苏州召开的2019产业互联与数字经济大会上，工信部发布了2019年跨行业跨领域工业互联网平台(以下简称双跨平台)，海尔、用友、浪潮、华为、富士康、阿里等10家企业的工业互联网平台上榜。

鑫海智桥公司相应国家政府号召，适应市场需求，积极研发工业互联网平台——鑫海智桥工业互联网数字化管理平台。

工业物联网平台选择SAP思爱普，SAP是德国“工业0”的核心发起单位之一，也是其中的唯一一家软件公司，是“工业0”技术标准的制定者之一。

卡奥斯COSMOPlat是海尔推出的具有中国自主知识产权、全球首家引入用户全流程参与体验的工业互联网平台。

二、物联网是怎什赚钱的

物联网是怎什赚钱的

物联网是一个行业的统称，比如说汽车、水稻、网际网路等行业一样。

物联网是一个行业的统称，比如说汽车、水稻、网际网路等行业一样。

只有中国人民银行才有货币发行权,其他任何企业说发行货币的都是传销骗子。

发行原始股也不会随便这样来发的,需要专业的证券公司来操作,其他个人说交钱可以给原始股的基本是传销骗子。

如果有人说这个是原始股货币送积分要个人资讯什么的，基本可以确认是传销。

看到请点赞让更多人看到，防止上当受骗。

中国的网际网路有几类一类是靠搜寻引擎来实现收益的如百度、360、搜狗等，这一类搜寻巨擘的收入来源有一下几种途径：1、由于现在人们上网都要通过浏览器，百度早期虽然没有浏览器但是10多年前网际网路在中国刚起步时中国规模比较大的只有2家：李彦巨集的百度和周巨集祎（现在的360老总）的3721，但是3721当时太流氓导致网民放弃了3721选择了百度，百度成为搜寻界的老大。当时ie是世界最大的浏览器，那个时候也没有太多的选择，只要网民上网ie也就只能跳转到百度的首页，使得百度成为了虽然没有浏览器且是中国最大的搜寻大佬，由于他的垄断地位，为了能找更多的钱，他采用了一些现实中的挣钱渠道;卖广告位，你只要到百度的好123去看看你就知道了只要是在百度首页的都是一些大企业，他们的广告少则几千万动辄过亿，一般的中、小企业你想都别想。你算一下一个广告位我给个列子：如“淘宝网”里这3个字连结一年在百度的广告费至少几千万。360公司也是这样，不过他的广告费没有百度高，毕竟他只有百度的1/3的规模。2、竞价排名。你要想在百度首页的位址列搜寻词语的话如：“云南旅游”，会出现不计其数的搜寻结果，排在前面的都是出价高的，特别是热词，像有的词点一下20多块钱就不在了，就是这么一群人养著百度。竞价排名使得百度声名狼藉从原来的80%份额，减到现在的60%。第2类网际网路企业是靠收起租金和手续费来挣钱的如淘宝、天猫、58同城等。现实中的商铺搬到虚拟世界中，这是阿里巴巴老马的一大创新，当他要搞网上商城时别人都认为他疯了，可是他先搞了阿里巴巴又搞了淘宝，短短几年间网上交易达到上万亿，原来到淘宝做生意的人不收钱等到淘宝做大了，比实体店都还要好，人人争相到淘宝来做生意，老马开始收那些店家的租金了，不进收租金还要收交易的手续费（支付宝）。后来老马也收广告费。第3类;京东、苏宁靠吃差价来找钱，低价拿来高价卖给顾客。总结起来网际网路靠：广告、竞价排名、收租子、吃差价挣钱

很好赚钱的，你可以做沃腾物联网络卡代理，或者是投资智慧穿戴、智慧家居等产品

物联网是个很大的范畴，你可以经营一个范围，例如智慧家居，智慧交通等。

可以有自己的产品，或者网站做好了，有了一定的使用者了就会吸引广告商或厂家跟经销商来投广告了

只要你肯努力，在哪里都可以发展？

那你种菜也可以发展，为什么在网上玩手机也不能发展的？

你不懂网路，又想快速赚到钱，是不可能的

比如说你刚刚玩网路，就想赚到钱，你必定失败，投多少输多少

要是你要在网上发展***的话，那随便开个店涨人气。

现阶段这两块赚钱的机会很多智慧硬体能提供的一体化是目前传统企业转型的关键服务许多小的传统企业甚至大的厂商没有这方面的技术而随着物联网的发展企业如果不跟进产品很可能在短时间内就被淘汰因此解决方案是唯一的选择

再者是产品目前C端使用者接受能力越来越强面对各类协议的智慧家居产品已经不再惊讶甚至他们都已经懂得wifi跟zigbee的优劣势智慧家居作为物联网最为典型的案例是最容易走进百姓家里的伪需求也是一种需求表现

首先，物联网是一个行业，而且物联网的市场是非常巨大的，如果说个人怎么赚钱的话，那么可以考虑以下几点。

例如，智慧家居的安装，这些需要搭建物联网平台，其实有点类似现在的网际网路的网管，需要搭建系统，所以需要对物联网知识有一定的了解和认识。

这种其实和传统的生意是差不多的，只是售卖的商品变成了物联网的硬体商品了而已。

去一些物联网公司，硬体，方案，软体，打工也是能够赚钱的，而且现在行业发展阶段处于初步，如果随着技术和各个领域的成熟，物联网人才也会非常的受欢迎。

当然还有其他的行业赚钱的，不过适合个人的，可能以上比较合适。

发掘科技一家专业的物联网硬体方案公司：发掘科技

物联网是新一代资讯科技的重要组成部分。其英文名称是：“The Inter of things”。由此，顾名思义，物联网就是物物相连的网际网路。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是网际网路，是在网际网路基础上的延伸和扩充套件的网路；第二，其使用者端延伸和扩充套件到了任何物品与物品之间，进行资讯交换和通讯。物联网就是“物物相连的网际网路”。物联网通过智慧感知、识别技术与普适计算、泛在网路的融合应用，被称为继计算机、网际网路之后世界资讯产业发展的第三次浪潮。物联网是网际网路的应用拓展，与其说物联网是网路，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以使用者体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、网际网路技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态资讯实时的实时共享以及智慧化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到资讯科技的应用，都可以纳入物联网的范畴。

根据国际电信联盟(ITU)的定义，物联网主要解决物品与物品(Thing to Thing,T2T)，人与物品(Human to Thing,H2T)，人与人(Human to Human,H2H)之间的互连。但是与传统网际网路不同的是,H2T是指人利用通用装置与物品之间的连线,从而使得物品连线更加的简化，而H2H是指人之间不依赖于PC而进行的互连。因为网际网路并没有考虑到对于任何物品连线的问题，故我们使用物联网来解决这个传统意义上的问题。物联网顾名思义就是连线物品的网路,许多学者讨论物联网中，经常会引入一个M2M的概念,可以解释成为人到人(Man to Man)、人到机器(Man to Machine)、机器到机器(Machine to Machine)。从本质上而言，在人与机器、机器与机器的互动，大部分是为了实现人与人之间的资讯互动。

物联网是指通过各种资讯感测装置，实时采集任何需要监控、连线、互动的物体或过程等各种需要的资讯，与网际网路结合形成的一个巨大网路。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网路的连线，方便识别、管理和控制。其在2011年的产业规模超过2600亿元人民币。构成物联网产业五个层级的支撑层、感知层、传输层、平台层，以及应用层分别占物联网产业规模的2.7%、22.0%、33.1%、37.5%和4.7%。而物联网感知层、传输层参与厂商众多，成为产业中竞争最为激烈的领域。

在市场应用方面，2011年从整体来看，占据中国物联网市场主要份额的应用领域为智慧工业、智慧物流、智慧交通、智慧电网、智慧医疗、智慧农业和智慧环保。其中智慧工业占比最大，为20.0%。

产业分布上，国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域之首。

于此同时物联网的提出为国家智慧城市建设奠定了基础，实现智慧城市的互联互通协同共享，《计算机学报》刊发的《物联网体系结构与实现方法的比较研究》一文对其体系结构、实现方法进行了分析介绍。

2012年我国物联网产业市场规模达到3650亿元，比2011年增长38.6%。从智慧安防到智慧电网，从二维码普及到智慧城市落地，作为被寄予厚望的新兴产业，物联网正四处开花，悄然影响着人们的生活。随着我国物联网产业发展迅猛的态势和产业规模丛集的形成，我国物联网时代下的产业革命也初露端倪。从具体的情况来看，我国物联网技术已经融入到了纺织、冶金、机械、石化、制药等工业制造领域。在工业流程监控、生产链管理、物资供应链管理、产品质量监控、装备维修、检验检测、安全生产、用能管理等生产环节着重推进了物联网的应用和发展，建立了应用协调机制，提高了工业生产效率和产品质量，实现了工业的集约化生产、企业的智慧化管理和节能降耗。

随着物联网技术的研发和产业的发展，预计2013年中国物联网市场规模将达4896亿元，到2015年，这一规模将达到7500亿元，发展前景将超过计算机、网际网路、行动通讯等传统IT领域。作为资讯产业发展的第三次革命，物联网涉及的领域越来越广，其理念也日趋成熟，可定址、可通讯、可控制、泛在化与开放模式正逐渐成为物联网发展的演进目标。而对于"智慧城市"的建设而言，物联网将资讯交换延伸到物与物的范畴，价值资讯极大丰富和无处不在的智慧处理将成为城市管理者解决问题的重要手段。

私有物联网(Private IoT)：一般面向单一机构内部提供服务;

公有物联网(Public IoT)：基于网际网路(Inter)向公众或大型使用者群体提供服务;

社群物联网(spaqiot.)：向一个关联的“社群”或机构群体(如一个城市***下属的各委办局：如公安局、交通局、环保局、城管局等)提供服务;

混合物联网(Hybrid IoT)：是上述的两种或以上的物联网的组合，但后台有统一运维实体。

三、物联网时代的八大工业大数据应用场景

物联网时代的八大工业大数据应用场景

工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。

随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文将对工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3.工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢?如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢?这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢?其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

总结工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

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