工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠中的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

“工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠中的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)”1.引言1.1主題背景介紹隨著科技的飛速發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)方式正在發(fā)生深刻變革。智能工廠作為工業(yè)4.0的重要組成部分，通過信息化和工業(yè)化的深度融合，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過程的智能化、網(wǎng)絡(luò)化和自動(dòng)化。在這一過程中，工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量、高速、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，它涵蓋了設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)過程、質(zhì)量控制、能源消耗等多個(gè)方面。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)是智能工廠的核心功能之一，通過對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和處理，可以為生產(chǎn)管理和決策提供有力支持。1.2研究意義與目的工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠中的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)具有極高的研究意義和實(shí)用價(jià)值。首先，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，提升產(chǎn)品質(zhì)量。其次，通過對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的深入挖掘，可以發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的潛在問題和優(yōu)化空間，為企業(yè)的持續(xù)改進(jìn)提供依據(jù)。此外，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)還有助于實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)防性維護(hù)，減少設(shè)備故障停機(jī)時(shí)間，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命。本研究旨在探討工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)和未來發(fā)展趨勢(shì)，以期為我國(guó)智能工廠的建設(shè)和發(fā)展提供參考和啟示。2.工業(yè)大數(shù)據(jù)概述2.1工業(yè)大數(shù)據(jù)的定義與特點(diǎn)工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量、高速、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合。它涵蓋了設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、質(zhì)量控制數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)等多種類型的數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的工業(yè)數(shù)據(jù)相比，工業(yè)大數(shù)據(jù)具有以下特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量龐大：工業(yè)大數(shù)據(jù)涉及的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)，可以達(dá)到PB甚至EB級(jí)別。數(shù)據(jù)類型多樣：工業(yè)大數(shù)據(jù)包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等多種類型。數(shù)據(jù)速度快速：工業(yè)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、傳輸、處理和分析過程要求實(shí)時(shí)性，以實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與控制。數(shù)據(jù)價(jià)值密度低：工業(yè)大數(shù)據(jù)中包含大量冗余和無關(guān)信息，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息成為一大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)復(fù)雜性高：工業(yè)大數(shù)據(jù)涉及到多領(lǐng)域、多學(xué)科的知識(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)提出了更高要求。2.2工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以追溯到上世紀(jì)90年代，隨著信息技術(shù)和工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的不斷進(jìn)步，工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展經(jīng)歷了以下階段：數(shù)據(jù)采集階段：在這個(gè)階段，主要關(guān)注工業(yè)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和傳輸。代表性技術(shù)有現(xiàn)場(chǎng)總線、工業(yè)以太網(wǎng)等。數(shù)據(jù)處理與分析階段：隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展，如何對(duì)海量工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理和分析成為關(guān)鍵問題。這個(gè)階段出現(xiàn)了諸如SCADA、MES等系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的監(jiān)控和管理。數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用階段：在這個(gè)階段，工業(yè)大數(shù)據(jù)開始關(guān)注數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為企業(yè)提供決策支持。智能工廠、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等概念應(yīng)運(yùn)而生。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與優(yōu)化階段：當(dāng)前，工業(yè)大數(shù)據(jù)正逐漸向?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和優(yōu)化方向發(fā)展，通過對(duì)生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能優(yōu)化和故障預(yù)測(cè)。隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量得到了顯著提升，為智能工廠的建設(shè)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。3.智能工廠發(fā)展現(xiàn)狀3.1智能工廠的定義與架構(gòu)智能工廠，又稱智能化生產(chǎn)工廠，是工業(yè)4.0的重要組成部分。它通過信息物理系統(tǒng)（CPS）實(shí)現(xiàn)設(shè)備、工廠、人員、物資等各要素的高度集成與互聯(lián)互通，構(gòu)建具有自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的智能化生產(chǎn)體系。智能工廠的架構(gòu)主要包括三層：設(shè)備層：包括各種自動(dòng)化設(shè)備和傳感器，負(fù)責(zé)生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)采集和執(zhí)行命令。網(wǎng)絡(luò)層：通過工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備層與控制層、管理層之間的數(shù)據(jù)傳輸。應(yīng)用層：包括生產(chǎn)管理、設(shè)備管理、質(zhì)量管理、能源管理等多個(gè)子系統(tǒng)，為工廠運(yùn)營(yíng)提供智能化決策支持。3.2國(guó)內(nèi)外智能工廠發(fā)展現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)智能工廠發(fā)展現(xiàn)狀：近年來，我國(guó)智能工廠建設(shè)取得了顯著成果。政府出臺(tái)了一系列政策扶持智能制造，如《中國(guó)制造2025》等。許多傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)紛紛進(jìn)行智能化改造，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。此外，新興的智能制造企業(yè)也不斷涌現(xiàn)，為我國(guó)智能工廠發(fā)展提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。國(guó)外智能工廠發(fā)展現(xiàn)狀：德國(guó)、美國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家在智能工廠領(lǐng)域的發(fā)展較早，已形成了較為完善的產(chǎn)業(yè)鏈和技術(shù)體系。例如，德國(guó)的“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略，旨在通過智能工廠實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。美國(guó)提出了“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”概念，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)為支撐，推動(dòng)制造業(yè)智能化發(fā)展?？傮w來看，國(guó)內(nèi)外智能工廠發(fā)展迅速，但仍存在一定的差距。我國(guó)在智能工廠建設(shè)過程中，應(yīng)充分借鑒國(guó)外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，加大技術(shù)研發(fā)投入，提高我國(guó)智能工廠的整體水平。4.工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠中的應(yīng)用4.1實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)概述實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)是智能工廠運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)之一，其主要依賴于工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析和處理。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)涉及數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)展示等多個(gè)環(huán)節(jié)。在此過程中，工業(yè)大數(shù)據(jù)通過傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為智能工廠的生產(chǎn)管理提供有力支持。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)具有以下特點(diǎn)：實(shí)時(shí)性：通過高速的數(shù)據(jù)采集和傳輸技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，確保工廠運(yùn)行安全。智能化：利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備潛在故障的預(yù)警和分析。系統(tǒng)性：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)涵蓋了從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)展示的全過程，形成一套完整的監(jiān)測(cè)體系?？梢暬和ㄟ^數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，將復(fù)雜的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以圖表等形式直觀展示，方便管理人員快速了解設(shè)備運(yùn)行狀況。4.2工業(yè)大數(shù)據(jù)在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的關(guān)鍵作用工業(yè)大數(shù)據(jù)在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：故障診斷：通過對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障的征兆，提前進(jìn)行故障診斷，降低故障風(fēng)險(xiǎn)。預(yù)測(cè)維護(hù)：利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備未來可能出現(xiàn)的故障，制定合理的維護(hù)計(jì)劃，提高設(shè)備運(yùn)行效率。生產(chǎn)優(yōu)化：通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)，收集生產(chǎn)過程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，為生產(chǎn)調(diào)度和決策提供依據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化。質(zhì)量控制：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)可以實(shí)時(shí)檢測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)不合格品，及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)工藝，提高產(chǎn)品質(zhì)量。4.3典型應(yīng)用案例分析以下是工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的典型應(yīng)用案例：案例一：某汽車制造企業(yè)利用工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)，對(duì)生產(chǎn)線上的機(jī)器人進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，成功降低了設(shè)備故障率，提高了生產(chǎn)效率。案例二：某家電制造企業(yè)通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)，收集生產(chǎn)線上的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時(shí)控制，有效降低了不良品率。案例三：某鋼鐵企業(yè)運(yùn)用工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)，對(duì)高爐運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，提前發(fā)現(xiàn)并處理了多起潛在故障，確保了生產(chǎn)安全。通過以上案例分析，可以看出工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中具有顯著的應(yīng)用價(jià)值，為我國(guó)智能工廠的發(fā)展提供了有力支持。5.工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案5.1技術(shù)挑戰(zhàn)隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的深入應(yīng)用，一系列技術(shù)挑戰(zhàn)逐漸顯現(xiàn)。首先，由于工業(yè)數(shù)據(jù)的海量性、高速性和多樣性，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的需求。其次，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全也是當(dāng)前面臨的重要問題。以下是具體的技術(shù)挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)處理速度和效率：智能工廠中傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，速度極快，如何高效處理這些數(shù)據(jù)，提取有用信息，是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)集成和兼容性：不同設(shè)備和系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式多樣，需要解決數(shù)據(jù)集成和兼容性問題，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和分析。數(shù)據(jù)分析和算法：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析算法難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的工業(yè)環(huán)境，需要開發(fā)更先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析模型和算法。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸：在保證數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的同時(shí)，如何有效存儲(chǔ)和傳輸這些數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)丟失或泄露，是另一大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)：工業(yè)大數(shù)據(jù)中包含了大量敏感信息，如何確保數(shù)據(jù)安全，防止黑客攻擊和數(shù)據(jù)泄露，是迫切需要解決的問題。5.2解決方案與策略針對(duì)上述技術(shù)挑戰(zhàn)，以下提出一系列解決方案和策略：構(gòu)建高效數(shù)據(jù)處理平臺(tái)：利用云計(jì)算、邊緣計(jì)算等技術(shù)，構(gòu)建高效數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，提高數(shù)據(jù)處理速度和效率。標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式和接口：制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換接口，實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)兼容和集成。采用先進(jìn)數(shù)據(jù)分析技術(shù)：運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，開發(fā)適用于智能工廠的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模型和算法。優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸方案：使用分布式存儲(chǔ)技術(shù)，提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力；同時(shí)，采用加密技術(shù)保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩浴?qiáng)化數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施：建立完善的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，包括防火墻、入侵檢測(cè)系統(tǒng)等，確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。通過這些解決方案和策略的實(shí)施，可以有效應(yīng)對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的技術(shù)挑戰(zhàn)，為智能工廠的穩(wěn)定運(yùn)行提供有力支持。6.智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)6.1技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)也將迎來新的發(fā)展趨勢(shì)。首先，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將更加智能化。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過程的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和優(yōu)化控制，提高生產(chǎn)效率。其次，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)將向邊緣計(jì)算方向發(fā)展。邊緣計(jì)算能夠?qū)⒉糠謹(jǐn)?shù)據(jù)處理和分析任務(wù)從云端遷移到設(shè)備端，降低延遲，提高實(shí)時(shí)性，有助于更快地響應(yīng)生產(chǎn)過程中的異常情況。此外，5G技術(shù)的普及將為智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)帶來新的機(jī)遇。5G的高速率、低時(shí)延和大連接特性，將極大地提高數(shù)據(jù)的傳輸速度和實(shí)時(shí)性，為遠(yuǎn)程監(jiān)控、遠(yuǎn)程診斷等應(yīng)用提供支持。最后，數(shù)字孿生技術(shù)在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用將越來越廣泛。通過構(gòu)建虛擬的工廠模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)工廠的實(shí)時(shí)映射，有助于提前發(fā)現(xiàn)潛在問題，為決策提供有力支持。6.2市場(chǎng)前景與產(chǎn)業(yè)布局隨著我國(guó)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，智能工廠的建設(shè)成為發(fā)展趨勢(shì)。工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，將有助于提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量，具有廣闊的市場(chǎng)前景。在產(chǎn)業(yè)布局方面，政府和企業(yè)應(yīng)加大投入，推動(dòng)工業(yè)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)在智能工廠中的應(yīng)用。同時(shí)，培育一批具有核心競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，構(gòu)建完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。此外，跨行業(yè)合作將成為產(chǎn)業(yè)布局的重要方向。通過整合不同行業(yè)的技術(shù)和資源，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，共同推動(dòng)智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展?？傊?，智能工廠實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)將呈現(xiàn)出技術(shù)不斷革新、市場(chǎng)前景廣闊、產(chǎn)業(yè)布局日益完善的特點(diǎn)。面對(duì)這一發(fā)展趨勢(shì)，企業(yè)應(yīng)抓住機(jī)遇，提前布局，以提升自身競(jìng)爭(zhēng)力。7結(jié)論7.1研究成果總結(jié)本文通過深入研究工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠中的應(yīng)用，特別是在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的實(shí)踐，取得了一系列的研究成果。首先，明確了工業(yè)大數(shù)據(jù)的定義和特點(diǎn)，梳理了其發(fā)展歷程，并在此基礎(chǔ)上闡述了智能工廠的架構(gòu)及其發(fā)展現(xiàn)狀。其次，通過分析實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)，揭示了工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠中發(fā)揮的關(guān)鍵作用，并通過具體案例分析展示了工業(yè)大數(shù)據(jù)在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用價(jià)值。此外，文章還探討了當(dāng)前工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)，并提出了相應(yīng)的解決方案和策略。這些成果對(duì)于推動(dòng)智能工廠的技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有重要意義。7.2對(duì)智能工廠發(fā)展的啟示通過對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能工廠中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的研究，本文得出以下啟示：技術(shù)創(chuàng)新是推動(dòng)智能工廠發(fā)展的核心動(dòng)力。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)的不斷突破，有助于提高生產(chǎn)效率、降低成本、保障生產(chǎn)安全。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策模式將成為未來智能工廠的主流。通過對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，可以為智能工廠的運(yùn)營(yíng)管理提供有力支持。加強(qiáng)跨領(lǐng)域合作，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同發(fā)展。工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用涉及多個(gè)領(lǐng)域，如信息技術(shù)、制造業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)等，只有通過合作，才能實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，推動(dòng)整個(gè)