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2711-K*5触摸屏渠道商介绍，200年前，**次工业革命，利用蒸汽动力取代人工劳力的生产模式，实现了“机械自动化”。

100年前，第二次工业革命，利用电力带入到生产，如出现了电灯、电话、飞机，实现了“电气化”，人类历经了电机时代、原子时代与太空时代，这二次工业革命，主要在于“物理系统”的革新与创建。

50年前，第三次工业革命，电子信息技术引入到工业生产，始于电子计算器与计算机信息网络，人类得以透过数据仿真来预见各种可能性，也提升了目标管理的效率，PLC也是在这时开始问世，主要在于“信息系统”的创建。当下，正处于第四次工业革命即“工业4.0”时代，则是利用**次和第二次工业革命创造的“物理系统”和第三次工业革命带来的“信息系统”，两者融合。是数字信息整合，结合传感器、物联网、大数据、互联网等技术，实现的不仅是自动化，还是智能化的生产。

“工业4.0”*关键的概念就是要进化成一个【互联互通】的生产模式。利用信息及通讯技术，将生产过程中所有相关的机器、系统、人员、甚至是流程、产品数据链路起来，组成物联网（IoT）及服务联网（IoS），让每个设备更能互相沟通。

同时，每个环节都能具备独立监控、分析和判断的能力，可以随时找到问题及提出解决方案，让生产流程更灵活、更有弹性，**能快速响应市场需求的变化，去调整自己的产品生产流程，甚至是商业模式。这就是智能工厂（Smart Factory）的构想。“中国制造2025”与德国“工业4.0”都是在新一轮科技革命和产业变革背景下针对制造业发展提出的一个重要战略举措。比较德国“工业4.0”与“中国制造2025”，一个重要的区别在于，德国工业4.0战略是一个革命性的基础性的科技战略。其立足点并不是单纯提升某几个工业制造技术，而是从制造方式*基础层面上进行变革，从而实现整个工业发展的质的飞跃。“工业4.0”提出实现智能化工厂和智能制造，由数字化向智能化迈进。

“中国制造2025”，则强调的是在现有的工业制造水平和技术上，通过“互联网+”模式，实现结构的变化和产量的增加。提出创新驱动、绿色发展、结构优化、人才为本的发展战略。

德国的“工业4.0”要由制造强国向超级强国转变，中国的“中国2025”则要由制造大国向制造强国转变”。

二、大数据、云计算的好处

“工业4.0”主要分为三大主题：

1、**大主题：智能工厂

智能工厂重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；

2、第二大主题：智能生产

智能生产主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者；

3、第三大主题：智能物流

智能物流主要通过互联网、物联网、物流网，整合物流资源，充分发挥现有物流资源供应方的效率，而需求方，则能够快速获得服务匹配，得到物流支持。

随着计算机技术的发展，数据量日益增长，现有技术也很难满足业务的发展需求，在代码的层层迭代和优化之后，还是很难满足数据的增长需求，迫切需要一项新的技术来从事数据计算，因此就产生了云计算和大数据等技术。

大数据与云计算的概念及特点

大数据：大数据（BIG DATA）是用于数据集的一个术语，是指大小超出了常用软件工具在运行时间内可以承受的收集、管理和处理数据能力的数据集。与传统海量数据相比，它不仅在数据规模上呈几何倍数的增长，还在于它集收集、分类、处理、分析于一体，能够充分挖掘出一份数据的潜在价值。

云计算：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投人很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。也就是说云计算既是一种商业模式，也是一种计算模式。

1、大数据的特点：

1）容量大

　目前人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。随着大数据的发展，某些企业机构的数据量已接近EB级别。

2）种类多

　　在过去我们多使用便于存储的以文本为主的结构化数据，现如今非结构化数据越来越多，例如视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

3）价值密度低

　大量的数据包含了巨大的潜在价值，但大数据的价值密度低，往往需要通过分析海量数据才能获得可靠的信息。

4）速度快

大数据集收集，分析，整理，计算数据于一体，所以对于数据的处理速度要求极高，这也是大数据区别于传统数据挖掘*显著的特点，对信息的处理速度往往对一项决策起着至关重要的作用。

2、云计算的特点：

1）大规模

一般来说，大型企业均有几十万甚至几百万台服务器进行云计算，云计算速度相当快。

2）虚拟化

终端用户在运用云计算时，并不需要实体提供资源，而是通过网络服务满足用户的需求。

3）高可靠性

与本地计算机相比，云计算实现了数据多副本容错，计算节点同构可呼唤等来降低数据出错额可能性，大大提高了云计算的可靠性。

4）通用性

云计算可以同时支持不同应用的运行。

5）高扩展性

应用和用户规模增长的需要使得云计算可以进行动态伸缩扩展其规模。

6）按需服务

云计算的服务是用户根据需求购买进行的，提高了云计算的利用率。

7）价格便宜

云计算通过自动化集中式管理使大量企业减少了管理成本，其较高的通用性和利用率也使普通用户可以充分享受云计算带来的便利。

8）潜在的危险性

云计算不仅包括计算服务，还包括存储服务。选择使用云计算，就要接受用户信息重要文件泄露等潜在危险。

资讯来源：汕头罗克自动化