工业物联网（IIoT）生态系统的互操作性挑战

18/23工业物联网（IIoT）生态系统的互操作性挑战第一部分设备异构性与协议差异 2第二部分数据格式的不统一性 4第三部分语义鸿沟导致信息理解困难 6第四部分安全性和隐私保护缺失 8第五部分缺少标准化框架和治理机制 10第六部分云平台架构与本地系统的兼容性 13第七部分跨供应商系统集成困难 15第八部分缺乏统一的互操作性测试标准 18

第一部分设备异构性与协议差异关键词关键要点设备异构性

1.工业环境中使用各种来自不同制造商和不同目的的设备，导致设备的物理特性和功能多样化。

2.这些设备具有不同的通信协议、数据格式和接口，增加了设备集成和互操作性的难度。

3.异构设备需要额外的转换层或适配器，这会增加成本、复杂性和维护负担。

协议差异

设备异构性和协议差异

工业物联网（IIoT）生态系统面临着设备异构性与协议差异的重大挑战，阻碍了设备、系统和平台之间的无缝通信和互操作性。

设备异构性

IIoT生态系统由来自不同制造商的各种设备组成，这些设备具有不同的硬件架构、操作系统和通信协议。设备异构性会产生以下挑战：

*数据兼容性：不同设备生成不同格式的数据，这使得数据集成和分析变得复杂。

*接口差异：设备可能具有不同的接口和连接技术，这使得它们难以相互连接。

*信息模型：设备使用不同的信息模型来表示数据，这阻碍了跨设备的数据交换。

协议差异

IIoT设备使用多种通信协议，包括以太网、无线网络、现场总线协议和专有协议。协议差异会带来以下挑战：

*连接问题：设备可能无法直接相互通信，因为它们使用不同的协议。

*性能问题：不同的协议具有不同的性能特征，例如吞吐量、延迟和可靠性。

*安全问题：不同的协议具有不同的安全机制，这可能会使系统容易受到攻击。

解决设备异构性和协议差异

解决设备异构性和协议差异的挑战至关重要，以实现IIoT生态系统的无缝互操作性。以下是一些可能的解决方案：

*标准化：制定通用标准和协议，以便设备和系统能够使用相同的方式进行通信。

*通用网关：使用网关将不同协议转换为通用协议，从而促进设备互连。

*信息模型映射：开发信息模型映射，以便将不同设备的数据转换为通用格式。

*协议转换器：使用协议转换器在不同协议之间转换数据包。

此外，以下措施也有助于减轻设备异构性和协议差异的影响：

*设备抽象层：在设备和应用之间创建一个抽象层，允许应用与不同设备交互，而无需了解其底层细节。

*数据虚拟化：将不同设备的数据源组合成一个统一视图，以简化数据访问和分析。

*云平台：利用云平台提供统一的连接服务和数据管理功能，简化跨设备的通信和互操作性。

通过解决设备异构性和协议差异的挑战，IIoT生态系统可以实现无缝通信和互操作性，释放其全部潜力，提高工业运营效率和生产力。第二部分数据格式的不统一性数据格式的不统一性

工业物联网（IIoT）生态系统中的数据格式不统一性是一个重大的互操作性挑战。IIoT设备和系统来自不同的供应商，使用各自专有的数据格式，这使得数据交换和集成变得困难。

导致数据格式不统一性的因素

*异构设备：IIoT生态系统包括来自不同制造商的各种设备，这些设备使用不同的数据格式和协议。

*专有协议：许多供应商使用专有协议来封装数据，这限制了与其他系统的数据共享。

*行业标准缺乏：缺乏统一的数据格式标准，导致设备和系统之间的兼容性问题。

影响

数据格式不统一性会产生广泛的影响：

*数据集成困难：从不同来源收集数据时，不同的数据格式会阻碍数据的集成和分析。

*信息孤岛：数据格式的不统一性导致信息孤岛的形成，阻碍了跨系统的数据共享和协作。

*低数据质量：数据格式不统一性会引入数据质量问题，例如数据丢失、不可靠和不一致。

*高实施成本：为了解决数据格式不统一性，需要额外的转换和映射机制，这会导致实施成本增加。

解决方案

解决数据格式不统一性涉及以下解决方案：

*行业标准制定：制定统一的数据格式标准，供IIoT设备和系统使用，将有助于促进互操作性和数据交换。

*使用转换层：实施转换层将不同的数据格式转换为通用格式，从而简化数据集成。

*采用开放协议：鼓励IIoT设备和系统使用开源协议，例如MQTT、OPCUA和RESTfulAPI，以促进跨设备和系统的数据共享。

*使用数据建模工具：使用数据建模工具将数据从一种格式映射到另一种格式，从而实现数据转换的自动化。

*开发数据转换工具：开发专门的软件工具，用于转换各种数据格式，这将进一步简化数据集成。

结论

数据格式的不统一性是IIoT生态系统互操作性面临的重大挑战之一。解决这个问题对于实现无缝的数据交换、提高数据质量和降低实施成本至关重要。通过采用行业标准、实施转换层、鼓励使用开放协议和开发数据转换工具，可以克服数据格式不统一性的挑战，从而释放IIoT的全部潜力。第三部分语义鸿沟导致信息理解困难语义鸿沟导致信息理解困难

简介

语义鸿沟是指不同设备和系统使用不同的语言、术语和数据格式来表示信息。这使得在工业物联网(IIoT)生态系统中有效交换和利用数据变得复杂。

原因

语义鸿沟的根源在于：

*异构系统：IIoT生态系统包含来自不同供应商和时代的异构系统，它们使用自己的专有语言和协议进行通信。

*数据格式多样化：数据以各种格式存在，包括文本、数字、二进制和图像。这使得跨系统共享和解释数据变得困难。

*行业术语差异：不同的行业使用不同的术语来描述相同的概念，从而导致理解上的混乱。

*设备能力差异：设备在数据表示、计算能力和存储容量方面的能力差异，进一步加剧了语义鸿沟。

影响

语义鸿沟影响IIoT生态系统中信息的理解和利用，具体表现为：

*数据集成困难：来自不同系统的数据难以集成到统一的视图中，阻碍了数据的有效利用。

*应用程序开发复杂：开发与不同设备和系统互操作的应用程序变得复杂，需要大量的定制和集成工作。

*决策延迟：信息理解困难导致决策延迟，因为分析人员和运营人员需要花费时间将数据转换为可理解的格式。

*资源浪费：语义鸿沟导致重复工作和资源浪费，因为不同的团队不得不以不同的方式解释和处理相同的数据。

解决方案

解决语义鸿沟的解决方案包括：

*标准化：制定通用标准和本体，以确保设备和系统使用相同的语言和数据格式进行通信。

*数据翻译：开发数据翻译服务，将不同格式和术语的数据转换为通用格式，便于理解和利用。

*语义中间件：使用语义中间件来协调不同系统的通信，并翻译和调解数据，以弥合语义鸿沟。

*可扩展标记语言(XML)：XML是一种流行的标记语言，用于表示结构化数据，可以帮助跨异构系统交换和理解信息。

*资源描述框架(RDF)：RDF是一种知识表示框架，用于描述和组织数据，使其更容易被计算机理解和处理。

案例研究

考虑制造业中的IIoT生态系统。不同机器使用不同的协议和数据格式进行通信，ممايجعلمنالصعبتجميعالبياناتوتحليلهافيعرضموحد.يمكنأنتساعدعمليةتوحيدالبياناتباستخداممعيارشائعفيسدالفجوةالدلاليةوتمكينالتحليلاتمتقدمة.

استنتاج

يمثلالفجوةالدلاليةتحديًاكبيرًافيمنظومةإنترنتالأشياءالصناعي(IIoT)،ممايعيقتبادلالبياناتواستخدامهابفعالية.يمكنمعالجةهذاالتحديمنخلالالاستفادةمنالحلولمثلالتوحيدوترجمةالبياناتوالوسيطةالدلالية.وبالتالي،يمكنأنتمهدمنظومةإنترنتالأشياءالصناعيالطريقلتحولرقميشاملفيالصناعةمنخلالتسهيلمشاركةالبياناتالمتكاملةوخلققيمةجديدة.第四部分安全性和隐私保护缺失关键词关键要点安全风险与威胁

1.工业控制系统（ICS）通常与互联网隔离，但随着IIoT的发展，它们变得越来越互联，这带来了新的安全风险。

2.网络攻击者可利用这些连接点访问敏感信息、破坏设备或干扰操作，从而导致人员伤亡、财产损失或环境污染。

3.传统的安全措施，如防火墙和入侵检测系统，可能无法检测和防止针对IIoT设备量身定制的攻击。

数据完整性和保密性

1.IIoT设备产生大量数据，这些数据对于优化运营和降低成本至关重要。

2.然而，确保这些数据的完整性和保密性至关重要，以防止未经授权的访问、篡改或泄露。

3.数据可以被滥用于竞争优势、勒索或损害声誉，因此必须实施强有力的安全措施来保护它。工业物联网（IIoT）生态系统中安全性和隐私保护缺失

工业物联网（IIoT）生态系统不断扩展的设备、系统和数据连接，带来了重大的安全性和隐私风险。这些风险源于生态系统固有的复杂性和异构性，以及设备和系统缺乏适当的安全性措施。

设备和系统安全措施不足

IIoT设备通常具有受限的计算能力和存储容量。这使得部署和维护强大的安全措施变得困难。此外，许多IIoT设备使用默认密码和配置，这些密码和配置容易被入侵者利用。

脆弱的网络连接

IIoT设备通常连接到网络以进行数据传输和控制。然而，这些网络连接可能存在漏洞，例如未加密的数据传输和不安全的网络协议。这使得攻击者能够窃取敏感数据，操纵设备甚至导致网络中断。

数据泄露风险

IIoT设备和系统收集和处理大量敏感数据，例如物联网设备操作数据、生产流程数据和个人信息。这种数据的泄露会损害个人隐私、业务机密和国家安全。

缺乏标准化和互操作性

IIoT生态系统由来自多个供应商和行业的设备和系统组成。缺乏标准化和互操作性加剧了安全风险。互操作性问题可能导致安全补丁无法部署，并可能使设备和系统容易受到已知漏洞的攻击。

解决方案

为了减轻IIoT生态系统中安全性和隐私保护缺失的风险，需要采取以下措施：

*制定安全标准和法规：政府和行业组织应出台IIoT设备和系统的安全标准和法规。这些标准应包括设备安全措施、网络安全最佳实践和数据保护要求。

*加强设备安全：设备制造商应优先考虑在设备中部署强大的安全措施。这包括使用强密码、实施安全机制（例如访问控制和入侵检测）以及定期发布安全补丁。

*保护网络连接：IIoT网络应采取措施保护数据传输和设备连接。这包括部署加密技术、使用安全的网络协议以及实施网络分段。

*保护数据安全：IIoT数据应受到加密和身份验证的保护。应部署数据保护技术（例如数据丢失保护和访问控制）以防止未经授权的访问。

*促进互操作性：行业应制定标准和框架，以促进IIoT设备和系统之间的互操作性。这将使安全补丁和更新能够更轻松地部署，并减少设备和系统的安全风险。

通过采取这些措施，IIoT生态系统可以提高其安全性和隐私保护水平，并最大程度地减少与IIoT设备和系统相关的数据泄露、网络攻击和业务中断的风险。第五部分缺少标准化框架和治理机制工业物联网（IIoT）生态系统互操作性中的标准化框架和治理机制

引言

工业物联网（IIoT）生态系统由来自不同行业、采用不同技术和标准的各种利益相关者组成。这种异构性带来了互操作性挑战，阻碍了IIoT系统的无缝整合和高效运行。解决这些挑战需要建立标准化框架和治理机制。

标准化框架

标准化框架为IIoT生态系统提供了一套共同的规则和指南，确保设备、系统和应用程序之间的兼容性和互操作性。这种框架通过定义技术规范、通信协议、数据格式和安全标准来实现。

标准类型

IIoT标准化框架包含以下类型的标准：

*技术标准：定义设备、传感器和网络的物理和功能特性。

*通信标准：规定用于在设备和系统之间传输数据的协议。

*数据标准：定义用于表示和交换数据的格式和结构。

*安全标准：规定保护IIoT系统免受网络威胁和数据泄露的措施。

制定标准的组织

制定IIoT标准化的关键组织包括：

*国际电信联盟（ITU）

*国际标准化组织（ISO）

*工业物联网联盟（IndustrialInternetConsortium，IIC）

*开放互联基金会（OpenConnectivityFoundation，OCF）

治理机制

治理机制对于协调IIoT生态系统中不同利益相关者的活动至关重要。这些机制制定政策和程序，确保标准化框架得到有效实施和维护。

治理机制类型

IIoT生态系统的治理机制可以包括：

*技术治理委员会：由技术专家组成，负责制定和维护技术标准。

*产业联盟：由行业利益相关者组成，促进合作并协调标准化工作。

*监管机构：负责制定和执行法律和法规，以确保IIoT系统的安全和可靠运营。

治理机制的优势

治理机制提供以下优势：

*确保标准化框架的持续发展和维护。

*提供利益相关者共同参与和协作的平台。

*促进透明度和责任制。

*提高IIoT解决方案的互操作性和整体效率。

缺乏标准化框架和治理机制的影响

缺乏标准化框架和治理机制会对IIoT生态系统产生以下负面影响：

*互操作性问题：设备和系统无法有效通信和交换数据。

*安全漏洞：由于缺乏统一的安全标准，系统容易受到网络攻击。

*数据不一致：不同数据格式导致数据分析和决策困难。

*延迟创新：互操作性挑战阻碍了新产品和服务的开发。

结论

建立标准化框架和治理机制对于解决IIoT生态系统中的互操作性挑战至关重要。通过定义共同的规则和指南，并协调不同利益相关者的活动，这些机制确保了设备、系统和应用程序之间的兼容性和互操作性。缺乏这样的机制将导致互操作性问题、安全漏洞和数据不一致，从而阻碍IIoT的采用和有效利用。第六部分云平台架构与本地系统的兼容性关键词关键要点云平台架构与本地系统的兼容性

1.数据格式与协议兼容性：本地系统和云平台可能采用不同的数据格式和通信协议，导致数据交换和处理时的互操作性挑战。

2.安全机制兼容性：本地系统与云平台在安全机制方面可能存在差异，例如身份验证、授权和加密标准，这会影响数据安全性和互操作性。

3.实时性要求：本地系统通常需要满足低延迟和高实时性要求，而云平台的网络延迟和处理时间可能会影响系统性能和互操作性。

本地系统与云平台的集成

1.数据集成：本地系统和云平台之间需要建立可靠的数据集成机制，以实现数据实时交互、同步和处理。

2.功能集成：本地系统的功能模块可能需要与云平台提供的服务集成，以扩展系统功能和提高效率。

3.管理集成：本地系统和云平台需要具有统一的管理接口和工具，以实现集中监控、配置和维护，简化系统管理。云平台架构与本地系统的兼容性

#架构异质性

工业物联网（IIoT）生态系统中采用的云平台架构和本地系统在设计、协议和数据格式等方面存在显著差异。云平台通常基于可扩展、可分布式和多租户的云计算架构，而本地系统则倾向于采用定制化、单片化和专用架构。这种架构异质性给互操作性带来了挑战。

#协议不兼容

云平台和本地系统之间通信需要依靠协议，例如MQTT、OPCUA和HTTP。然而，这些协议的版本、配置和安全措施可能不兼容，导致数据交换和控制操作出现问题。此外，本地系统可能使用专有协议，进一步阻碍与云平台的互操作性。

#数据格式标准冲突

IIoT生态系统中存在多种数据格式标准，例如JSON、XML、CSV和二进制格式。云平台和本地系统可能支持不同的标准，导致数据解释和处理出现不一致性。此外，数据语义（即数据的含义和上下文）也可能因系统而异，加剧了互操作性挑战。

#安全措施差异

云平台和本地系统在安全措施方面存在差异。云平台通常提供集中的安全机制，例如访问控制、加密和审计。另一方面，本地系统可能依赖于独立的安全解决方案，这可能会导致安全策略不一致，从而增加数据泄露或网络攻击的风险。

#云-边缘协作

IIoT生态系统的一个关键方面是云-边缘协作，其中本地系统与云平台动态交互以处理数据和执行控制操作。云-边缘协作的有效性取决于系统之间的互操作性。如果云平台和本地系统无法有效地交换数据和命令，则协作过程将受到损害。

#解决挑战

解决云平台架构与本地系统兼容性挑战涉及以下策略：

*制定统一的标准：制定行业标准以规范云平台和本地系统的架构、协议和数据格式。这将确保系统的兼容性并简化互操作性。

*使用协议转换器：部署协议转换器以将不同协议之间的消息转换为兼容格式。这可以弥合云平台和本地系统之间的通信差距。

*采用数据抽象层：创建数据抽象层以屏蔽底层数据格式差异。这允许系统以标准化方式访问和处理数据。

*增强安全互操作性：实施通用安全措施和流程，以确保云平台和本地系统之间的安全数据交换和控制操作。

*促进云-边缘协作框架：开发框架和工具，以促进云-边缘协作，即使系统之间存在差异。

通过解决云平台架构与本地系统兼容性挑战，IIoT生态系统的互操作性水平将显著提高。这将解锁新的可能性，例如数据共享、高级分析和协同控制，最终推动工业领域的创新和效率。第七部分跨供应商系统集成困难关键词关键要点跨供应商系统集成困难

1.异构系统和协议多样性：IIoT生态系统涉及广泛的设备和供应商，每个供应商都有自己的专有协议和数据格式。将这些异构系统集成在一起非常具有挑战性，需要复杂的转换和协议映射。

2.缺乏标准化：IIoT领域缺乏统一的标准来指导跨供应商系统集成。这导致了互操作性问题，因为设备和软件来自不同的供应商，遵循不同的规范。

3.安全性和数据保护问题：跨供应商集成带来了新的安全性和数据保护挑战。不同系统之间的数据共享需要强大的安全措施，以防止未经授权的访问和数据泄露。

数据互操作性挑战

1.数据格式差异：IIoT设备产生的数据通常具有不同的格式和结构。将这些数据整合和分析需要标准化和转换，以实现有效的使用。

2.数据语义含义：不同供应商使用不同的术语和命名约定来描述数据点。这导致了数据语义含义的差异，使得跨系统数据比较和分析变得困难。

3.数据质量和可靠性：IIoT设备产生的数据可能会受到噪声、异常值和故障的影响。确保数据质量和可靠性对于做出准确的决策至关重要，但跨供应商集成增加了数据质量挑战。

云平台互操作性挑战

1.供应商锁定：云平台供应商提供一系列专有服务和功能，这可能会导致供应商锁定。将IIoT解决方案集成到多个云平台可能会遇到技术和经济方面的挑战。

2.数据迁移成本：在不同的云平台之间迁移数据和应用程序可能会非常昂贵和耗时。这阻碍了跨平台互操作性和灵活性。

3.安全和合规性考虑：每个云平台都有其自己的安全措施和合规性要求。跨平台集成需要考虑这些差异，以确保整体系统满足安全性和法规要求。跨供应商系统集成困难

工业物联网（IIoT）生态系统涉及来自不同供应商的大量设备和系统，跨供应商系统集成面临诸多挑战。

异构网络协议：

IIoT设备使用各种网络协议，包括Modbus、OPCUA、BACnet和EtherCAT。供应商通常实现这些协议的不同变体，导致互操作性问题。

数据格式差异：

不同供应商使用不同的数据格式存储和传输数据。例如，一个供应商可能使用JSON格式，而另一个供应商可能使用XML格式。这会阻碍跨系统数据交换。

专用通信接口：

一些供应商创建专有通信接口，以锁定客户并限制与其他系统的互操作性。这排除了使用最佳设备或解决方案的可能性，并增加了系统集成难度。

缺乏标准化：

IIoT行业缺乏标准化，导致不同供应商的设备和系统存在兼容性问题。例如，网络协议、数据格式和安全措施的标准化不足，带来了互操作性挑战。

整合成本高昂：

集成来自不同供应商的系统可能需要定制开发和昂贵的适配器。此外，系统之间的持续维护和持续集成成本可能会很高。

安全风险：

跨供应商系统集成会引入额外的安全风险。不同供应商的设备和系统可能具有不同的安全措施，这可能会创建安全漏洞并增加网络攻击的可能性。

潜在解决方案：

解决跨供应商系统集成困难需要采用以下措施：

*制定标准：制定明确而全面的行业标准，涵盖网络协议、数据格式和安全措施。

*促进开放式接口：鼓励供应商采用开放式和可互操作的通信接口，避免专用解决方案。

*提供集成平台：开发集成平台，充当不同系统之间的中介，转换数据格式并提供统一的接口。

*利用云服务：利用基于云的平台和服务作为跨供应商系统集成的集成层，提供标准化、可扩展性和安全性。

*加强合作：促进供应商之间的合作和信息共享，以共同解决互操作性问题并开发兼容的解决方案。

通过解决这些挑战，IIoT生态系统可以实现真正的互操作性，释放其全部潜力，提高效率、生产力和创新能力。第八部分缺乏统一的互操作性测试标准工业物联网（IIoT）生态系统的互操作性挑战：缺乏统一的互操作性测试标准

在工业物联网(IIoT)生态系统中，缺乏统一的互操作性测试标准对设备无缝互联和数据交换构成了重大障碍。这种缺乏阻碍了大规模IIoT部署，并限制了其对工业运营的全面影响。

互操作性测试标准的重要性

互操作性测试标准提供了一套明确的准则，用于验证来自不同供应商的设备是否能够有效通信和交换数据。这些标准界定了设备之间必须遵循的协议、格式和流程，以确保无缝互操作。

没有统一的互操作性测试标准，设备供应商将不得不针对其他所有供应商的设备测试自己的产品。这会导致大量的测试和认证工作，既昂贵又费时。此外，缺乏标准化还增加了互操作性问题和设备故障的风险，从而降低了IIoT系统的可靠性和效率。

缺乏统一互操作性测试标准的后果

缺乏统一的互操作性测试标准对IIoT生态系统产生了以下不利后果：

*部署复杂性增加：没有标准化的测试过程，集成和部署来自不同供应商的设备变得更加困难。

*系统可靠性降低：互操作性问题会导致设备故障、数据丢失和系统停机。

*创新受阻：缺乏标准化阻碍了新设备和解决方案的开发，因为供应商无法保证其产品与现有系统兼容。

*成本增加：大量的测试和认证工作增加了IIoT部署的总体成本。

解决缺乏统一互操作性测试标准的方法

解决IIoT生态系统中缺乏统一互操作性测试标准的方法包括：

*建立行业标准：行业组织和标准制定机构应合作制定一套全面的互操作性测试标准，适用于所有IIoT设备和平台。

*促进供应商合作：供应商应合作开发符合这些标准的互操作性测试工具和服务。

*鼓励第三方认证：独立认证机构可以验证设备和系统的互操作性，增强客户对IIoT解决方案的信心。

*政府支持：政府机构可以提供资金和支持，以促进互操作性标准和测试方法的开发。

结论

缺乏统一的互操作性测试标准是工业物联网生态系统面临的一项重大挑战。它导致了部署复杂性的增加、系统可靠性的降低、创新的受阻和成本的增加。通过建立行业标准、促进供应商合作、鼓励第三方认证和获得政府支持，我们可以解决这一挑战，推动IIoT的大规模采用并释放其全部潜力。关键词关键要点数据格式的不统一性

关键要点：

1.不同的工业设备和系统使用不同的数据格式，例如Modbus、OPCUA和BACnet，导致数据交换困难。

2.缺乏统一的数据模型和标准，使得不同设备和系统难以理解和解释来自其他设备的数据。

3.数据格式的差异性阻碍了数据集成和分析，限制了IIoT系统发挥其全部潜力。

数据转换和映射

关键要点：

1.数据转换和映射工具可以将数据从一种格式转换为另一种格式，以实现不同设备和系统之间的互操作性。

2.然而，手动转换和映射过程耗时且容易出错，难以扩展和管理。

3.自动化数据转换和映射技术，例如数据集成平台和转换引擎，正在兴起，以简化和加快这一过程。

数据模型和标准

关键要点：

1.统一的数据模型和标准，例如OPCUA、IEC61499和MIMOSA，提供了共同的框架，用于描述和交换工业数据。

2.采用统一数据模型有助于实现设备和系统之间的无缝互操作性，简化数据集成和分析。

3.推动数据模型和标准的采用对于IIoT生态系统的互操作性至关重要。

语义互操作性

关键要点：

1.语义互操作性涉及理解数据的含义，而不仅仅是其格式。

2.本体（Ontologies）和词汇表用于定义术语和概念，并建立不同数据源之间的语义关系。

3.语义互操作性技术使应用程序能够根据数据的含义进行推理和决策，从而增强IIoT系统的智能和主动性。

边缘和云计算

关键要点：

1.边缘计算将数据处理和分析转移到接近数据源的位置，从而减少延迟并提高效率。

2.将边缘数据与云端数据相结合，扩大了处理和存储容量，并支持高级分析和机器学习应用。

3.跨边缘和云计算平台的数据互操作性对于在IIoT生态系统中实现实时决策和优化至关重要。

数据质量管理

关键要点：

1.数据质量管理涉及确保工业数据准确、完整和一致。

2.数据清理和验证技术用于识别和纠正数据中的错误和异常值。

3.数据质量管理对于提高IIoT系统的可靠性和可信度至关重要，并支持基于数据的决策和分析。关键词关键要点主题名称：语义异质性

关键要点：

1.术语和定义差异：工业物联网