工业物联网(IIoT)解决方案

21/26工业物联网(IIoT)解决方案第一部分IIoT概述与关键组成 2第二部分IIoT传感器与数据采集技术 4第三部分IIoT数据传输与通信架构 6第四部分IIoT数据处理与分析方法 8第五部分IIoT安全与隐私保障机制 11第六部分IIoT云平台与边缘计算应用 14第七部分IIoT应用场景与行业影响 18第八部分IIoT未来发展趋势与展望 21

第一部分IIoT概述与关键组成关键词关键要点主题名称：IIoT概述

1.概念与定义：工业物联网（IIoT）将物理资产连接到网络，通过传感器、执行器和数据分析来监控、控制和优化工业流程。

2.IIoT的价值：IIoT可提高运营效率、降低成本、预测性维护、优化决策制定，从而提高竞争优势。

3.IIoT的挑战：实施IIoT涉及技术、安全和数据管理方面的挑战，需要仔细规划和执行。

主题名称：IIoT关键组成

工业物联网(IIoT)概述

工业物联网(IIoT)是一种将传感器、执行器和通信技术与工业设备相结合的网络，使机器能够相互通信并与外部系统交换数据。通过实现工业流程的自动化和优化，IIoT为制造业、能源、交通和公用事业等各个行业带来了显著的优势。

IIoT的关键组成

传感器和执行器：

*传感器收集来自设备、环境和人员的数据，如温度、压力、位置和振动。

*执行器根据数据驱动设备，实现自动化控制，如打开或关闭阀门、调整电机速度或启动机器。

通信网络：

*IIoT设备通过各种通信网络（如工业以太网、无线传感器网络和蜂窝网络）相互连接。

*这些网络允许数据在设备和中心系统之间安全可靠地传输。

边缘计算网关：

*边缘计算网关是部署在现场的设备，用于在设备附近处理和分析数据。

*它们有助于减少网络延迟，提高安全性，并支持实时决策。

中央平台：

*中央平台是将IIoT设备、数据和应用程序整合在一起的云或本地平台。

*它提供数据存储、分析、可视化和远程管理功能。

应用和服务：

*IIoT解决方案通过基于数据的应用程序和服务提供价值。

*这些应用程序可能包括预测性维护、能源管理、生产优化和资产跟踪。

IIoT的优势

提高效率和生产力：

*IIoT自动化任务，优化流程，从而提高效率和生产力。

预测性维护：

*IIoT传感器监测设备状况，识别异常，并触发预防性维护，防止停机和昂贵的维修。

提高产品质量：

*IIoT可用于监测和控制生产过程，确保一致的高品质产品。

降低成本：

*通过自动化、预测性维护和优化，IIoT可以减少运营成本、维护成本和能源消耗。

改进决策：

*IIoT提供实时数据和分析，支持基于数据的决策，优化流程和提高绩效。

IIoT的实施注意事项

*数据安全和隐私

*网络安全

*可扩展性和互操作性

*技能和专业知识

*投资回报率

结论

IIoT正在改变各行各业，提供提高生产力、降低成本、提高效率和改进决策的新途径。通过仔细考虑关键组成、优势和实施注意事项，组织可以成功部署IIoT解决方案并充分利用其潜力。第二部分IIoT传感器与数据采集技术关键词关键要点【IIoT传感器技术】

1.传感器类型多样化：用于IIoT的传感器包括压力、温度、湿度、振动、位置和速度传感器等，可满足不同应用需求。

2.低功耗和高可靠性：IIoT设备通常需要长时间运行，因此传感器需要具有低功耗和高可靠性，确保数据准确性和设备稳定性。

3.数据预处理能力：先进的传感器能够进行数据预处理，如过滤、放大和AD转换，减少数据传输量，提高数据质量。

【数据采集技术】

IIoT传感器与数据采集技术

传感器技术

IIoT传感器是用于测量和记录物理或环境参数的设备，这些参数包括温度、压力、振动、湿度和运动等。它们将这些参数转换为电信号，以便进一步处理和分析。

*接触式传感器：直接与被测对象接触，如热电偶和应变计。

*非接触式传感器：无需接触即可测量，如红外温度计和超声波传感器。

数据采集技术

IIoT数据采集技术包括将传感器数据传输到中央存储库或分析平台的方法。

*有线连接：通过以太网、RS-485或RS-232等有线连接将传感器连接到数据采集设备。

*无线连接：使用Wi-Fi、蓝牙或蜂窝连接将传感器无线连接到网关或云平台。

*边缘计算：在本地网关或设备上处理传感器数据，仅将必要的数据发送到云或中央系统。

传感器类型

温度传感器：测量温度，如热电偶、电阻温度检测器（RTD）和红外温度计。

压力传感器：测量气体或液体的压力，如压阻式和电容式压力传感器。

振动传感器：测量振动，如加速度计和速度传感器。

湿度传感器：测量环境中的湿度，如电容式和电阻式湿度传感器。

运动传感器：检测运动和位置，如陀螺仪、加速度计和磁力计。

数据采集设备

*数据采集器（DAQ）：将传感器信号数字化并存储为数字数据。

*可编程逻辑控制器（PLC）：工业控制系统，可编程用于数据采集和控制。

*边缘网关：在本地处理传感器数据并将其传输到云或中央系统。

优势

IIoT传感器与数据采集技术提供了以下优势：

*实时监测：持续监控关键参数，能够及时发现问题并采取行动。

*提高效率：优化流程，减少停机时间，提高生产率和产量。

*预测性维护：分析传感器数据，预测设备故障并进行预防性维护。

*数据驱动的决策：利用数据洞察力做出明智的决策，改善运营。

*远程管理：从任何地方监控和管理系统，提高便利性和响应时间。

*能源管理：通过监控能耗，优化能源使用并降低成本。第三部分IIoT数据传输与通信架构工业物联网(IIoT)数据传输与通信架构

IIoT系统中的数据传输和通信架构至关重要，因为它决定了如何有效且可靠地收集、传输和处理来自各种工业设备和传感器的数据。IIoT通信架构通常由以下关键组件组成：

1.设备连接层

*传感器和执行器：收集和控制物理环境数据的设备。

*网关：连接传感器和执行器到网络，并充当数据聚合和转发节点。

2.网络连接层

*有线连接：使用以太网、光纤等物理连接，提供高带宽和低延迟。

*无线连接：使用Wi-Fi、蜂窝网络等无线技术，适用于难以布线的区域。

3.数据采集和处理层

*边缘计算：在网关或边缘设备上执行数据预处理和分析，以减少传输数据量并加快响应时间。

*云平台：提供集中式数据存储、分析和应用程序托管服务。

4.数据传输协议

*OPCUA：基于服务的面向对象通信协议，专为工业自动化和信息集成而设计。

*MQTT：轻量级消息传输协议，适用于资源受限的设备，提供低带宽通信。

*AMQP：高级消息队列协议，支持可靠消息传递和分布式处理。

5.数据安全

*加密：确保数据传输过程中的机密性，防止未经授权的访问。

*身份验证：验证设备和用户的身份，防止恶意行为。

*访问控制：限制对数据的访问，仅授予经过授权的用户或设备。

6.通信架构

*星形拓扑：中央网关连接所有设备，提供集中的控制和数据传输。

*网状拓扑：设备通过多个路径相互连接，提高冗余性和可靠性。

*总线拓扑：所有设备连接到一条共享通信总线，便于数据共享和设备管理。

选择合适的通信架构取决于IIoT系统的特定要求，例如设备数量、地理位置、带宽和数据安全需求。一个精心设计的通信架构可确保数据可靠、高效地传输，并支持IIoT应用程序的顺利运行。第四部分IIoT数据处理与分析方法关键词关键要点数据采集和预处理

1.实时采集来自传感器、设备和系统的原始数据，并进行清理和过滤。

2.通过数据转换和标准化，确保不同数据源之间的数据一致性和兼容性。

3.应用数据降噪和异常值检测技术，增强数据的质量和可靠性。

数据存储和管理

1.利用云计算、边缘计算和本地数据库等技术，存储和管理海量、异构工业数据。

2.采用数据治理策略，保证数据的完整性、保密性和可用性。

3.实现数据的组织和检索机制，以便于快速访问和分析。

数据分析和建模

1.应用人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）算法，从数据中提取洞察和模式。

2.构建预测性模型，预测设备故障、优化生产工艺和提高整体效率。

3.开发数字孪生，创建一个物理系统的虚拟副本，用于仿真和测试。

数据可视化

1.利用交互式仪表盘、图形和信息图表，将复杂的数据转化为易于理解的视图。

2.提供实时和历史数据的可视化，以便于监测、分析和决策制定。

3.赋能非技术人员也能理解和利用IIoT数据洞察。

数据安全和隐私

1.采用加密、权限管理和访问控制措施，保护数据的机密性、完整性和可用性。

2.遵守行业法规和标准，确保数据处理的合规性和伦理性。

3.实施数据备份和恢复策略，以防范数据丢失和损坏。

数据共享和集成

1.实现不同IIoT系统和平台之间的数据共享和互操作性。

2.构建数据生态系统，促进工业数据的开放和协作利用。

3.利用区块链技术，建立安全和可信的数据共享机制。IIoT数据处理与分析方法

工业物联网(IIoT)解决方案的关键部分是有效处理和分析大量数据，以提取有价值的见解并支持决策制定。有各种方法可用于处理和分析IIoT数据，选择合适的方法取决于数据类型、数据量和分析目标。

1.实时数据处理

实时数据处理涉及即时处理和分析数据，以便及时做出决策。这种方法对于监视关键指标、检测异常并触发警报至关重要。常用的实时数据处理技术包括：

*流处理：数据在生成时逐行处理，允许实时分析和决策制定。

*复杂事件处理(CEP)：实时识别和处理预定义的事件序列和模式。

*预测性维护：利用传感器数据和机器学习算法预测设备故障并预防停机。

2.批量数据处理

批量数据处理涉及定期或计划地处理和分析大批量的历史数据。这种方法对于趋势分析、数据挖掘和生成预测模型非常有用。常用的批量数据处理技术包括：

*大数据框架：如Hadoop、Spark和Flink，用于处理和分析大数据集。

*机器学习算法：用于从数据中识别模式和建立预测模型。

*数据仓库：存储和管理历史数据的中央存储库，用于分析和报告。

3.数据可视化

数据可视化涉及使用图表、图表和其他视觉效果呈现数据，以促进理解和决策制定。常用的数据可视化技术包括：

*仪表盘：实时显示关键绩效指标(KPI)和趋势。

*图表：显示数据之间的关系和分布。

*地图：在地理上下文中呈现数据，以获得空间见解。

4.数据分析

数据分析涉及从数据中提取有价值的见解和信息。常用的数据分析技术包括：

*描述性分析：总结和描述数据，以了解当前状态。

*诊断分析：确定数据异常并识别根本原因。

*预测性分析：利用机器学习算法预测未来事件和趋势。

*规范性分析：提出备选方案并评估其潜在影响，以支持决策制定。

5.数据管理

数据管理对于确保数据的准确性、完整性和安全性至关重要。常用的数据管理实践包括：

*数据质量管理：确保数据的准确性和一致性。

*数据治理：制定和实施数据管理政策和程序。

*数据安全：保护数据免遭未经授权的访问和攻击。

选择合适的IIoT数据处理和分析方法需要考虑以下因素：

*数据类型：所收集数据的性质，例如传感器读数、事件日志或图像。

*数据量：数据的大小和到达速率。

*分析目标：要从数据中提取的见解和信息类型。

*实时性要求：是否需要即时分析或可以延迟分析。

通过有效处理和分析IIoT数据，组织可以：

*提高运营效率：优化流程，减少停机时间并降低成本。

*改善决策制定：基于数据驱动的见解做出明智的决策。

*创新产品和服务：开发新的产品和服务，满足客户需求。

*增强竞争力：利用数据优势在竞争激烈的市场中脱颖而出。第五部分IIoT安全与隐私保障机制关键词关键要点【IIoT数据安全保护】

1.加密技术：采用先进的加密算法，如AES、RSA，对IIoT设备产生的数据进行加密，确保数据的机密性。

2.身份认证与授权：通过多因素认证、生物识别技术等手段，对用户进行身份认证，并严格控制访问权限，防止未经授权的访问。

3.数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，删除或替换个人身份信息，降低数据泄露风险。

【IIoT网络安全保障】

工业物联网(IIoT)解决方案中的安全与隐私保障机制

1.身份识别与访问控制

*设备身份验证：使用数字证书或其他方法对设备进行身份验证，防止未经授权的访问。

*角色分配：为用户和设备分配不同的角色，以限制访问权限和权限提升。

*访问控制列表(ACL)：定义哪些用户和设备可以访问特定资源和功能。

2.数据安全

*加密：使用加密算法保护数据，防止未经授权的访问和窃取。

*数据最小化：仅收集和存储必要的个人和操作数据，减少数据泄露的风险。

*匿名化和假名化：移除或改变个人信息，使其无法识别个人身份。

3.网络安全

*防火墙：控制网络流量，防止未经授权的访问和分布式拒绝服务(DDoS)攻击。

*入侵检测系统(IDS)：监控网络活动，检测并响应可疑活动。

*漏洞管理：识别和修补设备和应用程序中的安全漏洞，降低攻击风险。

4.物理安全

*物理访问控制：限制对设备和物理设施的物理访问，防止窃取或破坏。

*环境监控：监控环境因素，如温度、湿度和振动，以检测异常情况和潜在的威胁。

*生物识别：使用指纹、面部识别或其他生物特征来限制对敏感区域的访问。

5.数据隐私

*数据保护条例：遵守《通用数据保护条例》(GDPR)等数据保护条例，保护个人数据。

*匿名处理：以匿名或假名的方式处理数据，使其无法识别个人身份。

*同意管理：明确征得个人对收集和处理其数据的同意，并提供撤销同意的选项。

6.安全管理

*安全运营中心(SOC)：监控和响应安全事件，协调安全响应计划。

*安全审计：定期审查安全措施和合规性，识别并解决漏洞。

*渗透测试：模拟网络攻击，以识别和修补安全弱点。

7.供应链安全

*供应商评估：评估供应商的安全实践和合规性，确保供应链的安全性。

*软件签名：使用数字签名验证软件的真实性和完整性，减少恶意软件的风险。

*供应链可见性：跟踪和监控供应链活动，识别潜在的风险和漏洞。

8.人员安全

*安全意识培训：教育员工了解IIoT安全风险和最佳实践。

*背景调查：在雇用涉及敏感信息的人员之前进行背景调查。

*道德准则：建立道德准则，指导员工的责任和行为，防止滥用数据和系统。

9.风险管理

*风险评估：识别和评估IIoT系统和数据的潜在风险。

*风险缓减：实施安全措施和程序，以减轻和管理风险。

*灾难恢复计划：制定灾难恢复计划，以确保在安全事件或自然灾害发生时业务连续性。

10.法律合规

*隐私和数据保护法：遵守适用的隐私和数据保护法，以保护个人和敏感数据。

*行业标准与法规：遵守行业标准和法规，如国际电工委员会(IEC)62443和国家标准技术研究所(NIST)网络安全框架。

*监管机构合规：满足监管机构的要求，例如美国运输安全管理局(TSA)和联邦通信委员会(FCC)。

通过实施这些安全与隐私保障机制，企业可以保护IIoT系统和数据免遭未经授权的访问、泄露和滥用，从而维持业务运营、保护个人数据并符合法规要求。第六部分IIoT云平台与边缘计算应用关键词关键要点IIoT云平台

1.集中式数据管理与分析：IIoT云平台通过集中存储和处理海量物联网数据，实现数据统一管理和分析，为企业提供全面洞察和决策支持。

2.可扩展性和灵活性：云平台提供按需扩展的基础设施，可根据实际需求灵活部署和管理IIoT解决方案，满足不断变化的业务需求。

3.边缘计算集成：IIoT云平台与边缘计算设备无缝集成，实现数据实时处理和本地控制，优化性能并减少延迟。

边缘计算应用

1.实时响应和控制：边缘计算将数据处理和控制移至靠近数据源的位置，实现对时间敏感的事件和流程的实时响应和控制。

2.数据处理与优化：边缘设备可进行数据预处理、过滤和聚合，减少传输到云端的数据量，优化网络带宽和提高处理效率。

3.本地决策和自治：边缘计算设备可基于本地数据做出自治决策，在网络中断或云平台不可用时确保系统正常运行和关键功能。工业物联网（IIoT）云平台与边缘计算应用

引言

工业物联网（IIoT）通过互联传感器、设备和系统，在工业环境中实现数据采集、分析和控制。IIoT解决方案的核心是云平台和边缘计算，它们协同工作，提供高效、安全的工业物联网系统。

IIoT云平台

定义

IIoT云平台是一个基于云计算的平台，用于存储、处理和分析来自IIoT设备的数据。它提供了一系列服务，包括数据存储、数据分析、远程监控和设备管理。

优势

*可扩展性：云平台可以按需扩展，以满足不断增长的数据和计算需求。

*可靠性：云平台提供了高可用性和容错性，确保IIoT系统的不间断运行。

*安全：云平台提供了一系列安全措施，如加密、身份验证和访问控制。

*成本效益：与本地基础设施相比，云平台可以节省成本，因为企业不需要投资硬件和维护。

IIoT边缘计算

定义

边缘计算是一种分布式计算范例，它将数据处理和分析从云平台转移到位于IIoT设备附近的边缘设备（如网关或工业PC）。

优势

*低延迟：边缘计算减少了数据传输到云平台的延迟，从而实现了实时响应。

*网络弹性：即使网络连接中断，边缘设备也可以继续处理数据，确保系统可靠性。

*数据隐私：某些敏感数据可以在边缘处理，而不必传输到云平台，从而增强数据隐私。

*成本效益：通过减少云平台的数据传输量，边缘计算可以降低带宽成本。

IIoT云平台与边缘计算的应用

预测性维护

云平台可以存储和分析大量传感器数据，以检测设备异常并预测故障。边缘设备可以通过实时处理数据，快速识别问题并触发维护警报。

远程监控

云平台提供远程监控功能，允许运营商从任何地点监视IIoT设备。边缘设备可以聚合和筛选数据，减少传输到云平台的数据量，从而提高效率。

资产跟踪

云平台可以存储和可视化来自GPS传感器和RFID标签的数据，实现对设备和资产的实时跟踪。边缘设备可以进行本地数据处理，以优化位置更新并减少云平台上的数据负担。

优化流程

云平台可以分析来自IIoT设备的数据，以识别生产流程中的瓶颈和优化机会。边缘设备可以实时监控关键参数，并在流程出现偏差时触发警报。

数据安全

云平台提供多层安全措施，包括加密、身份验证和访问控制。边缘设备可以补充这些措施，通过本地数据过滤和加密，增强数据保护。

实施注意事项

*互操作性：确保云平台和边缘设备在数据格式、协议和通信方面相互兼容。

*网络连接：边缘设备需要可靠的网络连接，以确保数据传输和远程管理的可靠性。

*安全：实施全面的安全措施，保护云平台和边缘设备免遭网络攻击和未经授权的访问。

*数据管理：制定清晰的数据管理策略，确定数据存储、处理和访问权限。

*成本优化：优化云平台和边缘计算资源的使用，以满足性能需求，同时保持成本效益。

结论

IIoT云平台和边缘计算是工业物联网解决方案中至关重要的组成部分，它们提供了一系列优势，包括可扩展性、可靠性、安全性和成本效益。通过结合云平台的强大功能和边缘计算的实时处理能力，企业可以实现高效、可靠和安全的IIoT系统，为工业运营带来显著好处。第七部分IIoT应用场景与行业影响工业物联网（IIoT）应用场景与行业影响

前言

工业物联网（IIoT）将物理世界和数字化世界连接起来，为工业运营带来革命性的提升。IIoT应用广泛，对各个行业产生深远影响。

应用场景

制造业：

*实时监测设备，预测性维护，减少停机时间

*优化生产流程，提高效率

*远程操作设备，增强灵活性

能源和公用事业：

*智能电网管理，优化能源使用和减少停电

*预测性维护，提高电力设备的可靠性

*实时监控能耗，降低运营成本

运输和物流：

*车队管理，优化路线和降低燃料消耗

*货物追踪，增强可见性和提高效率

*无人驾驶车辆，提高安全性

医疗保健：

*远程患者监测，提高患者预后和降低医疗成本

*可穿戴设备，实时追踪健康指标

*精准医疗，根据个人基因组定制治疗方案

零售：

*预测性库存管理，减少库存损失和提高客户满意度

*个性化购物体验，根据客户偏好推荐产品

*无人结账技术，简化购物过程

建筑和房地产：

*智能建筑管理，优化能源使用和提高舒适度

*预测性维护，降低维护成本

*实时监控，提高安全性

行业影响

生产力提升：

*优化流程，提高效率

*实时监测，减少停机时间

*预测性维护，降低维护成本

成本节约：

*优化能源使用，降低运营成本

*减少库存损失，提高利润率

*远程操作设备，降低人工成本

安全和合规：

*实时监控，提高安全性

*预测性维护，降低事故风险

*合规性管理，符合行业法规

数字化转型：

*实现企业数据化管理

*提高决策的准确性和时效性

*促进业务创新和增长

定制化服务：

*根据客户偏好定制产品和服务

*实时追踪和响应客户需求

*增强客户体验和忠诚度

可持续性：

*优化能源使用，减少碳排放

*提高资源利用率，减少浪费

*促进可持续发展实践

数据分析和洞察：

*大量数据收集，提供有价值的洞察

*预测模型，提高决策和预测能力

*机器学习算法，自动化任务和优化运营

结论

IIoT应用广泛，对各个行业产生变革性影响。通过提升生产力、节约成本、增强安全、促进数字化转型和提供定制化服务，IIoT为企业带来竞争优势和可持续发展。随着IIoT技术的持续发展，其应用场景和行业影响将继续扩展。第八部分IIoT未来发展趋势与展望关键词关键要点智能自动化和机器学习

1.IIoT中日益普及的人工智能(AI)和机器学习(ML)算法，用于优化流程、预测维护需求和提高决策制定。

2.自主系统、机器人和协作机器人被广泛部署，以实现自动化任务，提高生产力和安全性。

3.ML模型用于分析实时数据，检测异常情况并优化能源消耗和资源利用。

数据分析和可视化

1.IIoT系统生成大量数据，促进了高级数据分析和可视化工具的发展。

2.实时仪表板和交互式数据可视化使运营商能够快速识别趋势、发现模式并做出明智的决策。

3.大数据分析技术用于挖掘隐藏见解，优化运营、提高产量并预测未来结果。

云计算和边缘计算

1.云平台提供安全的数据存储、计算能力和协作工具，支持远程监控和管理。

2.边缘计算设备将处理能力和分析功能部署在靠近数据源的位置，以实现快速响应和降低延迟。

3.云边缘协同作用可优化资源利用，提高可用性和安全性，并支持可扩展的IIoT解决方案。

网络连接和安全性

1.低功率广域网络(LPWAN)技术，如LoRa和NB-IoT，使偏远和小型设备的连接成为可能。

2.5G网络和边缘计算提高了带宽和可靠性，支持实时数据传输和先进的IIoT应用程序。

3.网络安全至关重要，IIoT系统采用多层防御，包括加密、认证和访问控制。

互操作性和工业标准

1.开放标准和协议促进不同IIoT设备和系统的互操作性。

2.工业联盟和组织制定最佳实践和认证计划，确保兼容性和可靠的部署。

3.互操作性提高了灵活性和可扩展性，使企业能够轻松整合新技术和供应商。

可持续性和环境监测

1.IIoT技术用于优化资源利用，减少能源消耗和碳足迹。

2.环境传感器和监测系统用于实时监控环境条件，检测污染并保持合规性。

3.可持续IIoT解决方案通过提高能源效率、减少浪费和支持绿色制造来促进企业社会责任。工业物联网(IIoT)解决方案

IIoT未来发展趋势与展望

1.无线连接技术

*5G和NB-IoT等低功耗广域网(LPWAN)技术的普及，将实现工业环境中广泛的设备连接。

*蓝牙和Wi-Fi等短距离通信技术的改进，将促进设备之间的可靠数据传输。

2.边缘计算

*数据处理和分析越来越接近数据源，以减少延迟并提高吞吐量。

*边缘计算设备将释放云计算的潜力，并支持实时决策制定。

3.人工智能(AI)

*AI算法将在数据分析、预测性维护和过程优化中发挥关键作用。

*机器学习(ML)将使设备自主学习并适应不断变化的环境。

4.数字孪生

*数字孪生是物理资产的虚拟表示，提供实时洞察和预测性维护能力。

*数字孪生将促进工业环境中的协作和决策制定。

5.网络安全

*随着互联设备的激增，网络安全成为IIoT系统的关键考虑因素。

*零信任架构、加密和威胁检测技术将确保数据安全和系统完整性。

6.数据