工业 4.0 中的数据管理：现状与开放挑战
网络与互联网体系结构
2019-08-02 v2
摘要
信息通信技术正渗透工业与制造系统的方方面面，加速了海量工业数据的生成。本文综述了近期关于数据管理的文献，及其在网络化工业环境中的应用，并指出了未来若干开放研究挑战。作为第一步，我们提取重要的数据属性（体量、多样性、流量、关键性），并基于实际应用确定各类基础工业用例的相应数据赋能技术。其次，我们详细梳理了近期的工业架构设计，就其数据管理理念（数据存在、数据协调、数据计算）及其分布式程度进行阐述。随后，我们对近期文献进行整体性综述，由此推导出工业数据赋能技术与数据中心服务最新进展的分类体系，涵盖从物理部署深处的现场层直至云与应用层的全部范围。最后，受这一批判性分析丰富结论的启发，我们确定了未来研究中有意义的开放挑战。本文所呈现的概念在主题上覆盖了工业自动化金字塔层级的绝大部分。我们的方法是多学科的，因为所选文献取自两个领域：通信、网络与计算领域，以及工业、制造与自动化领域。本文可帮助读者深入理解数据管理当前如何应用于网络化工业环境，并选取值得探索的开放研究机遇。
引用
@article{arxiv.1902.06141,
title = {Data Management in Industry 4.0: State of the Art and Open Challenges},
author = {Theofanis P. Raptis and Andrea Passarella and Marco Conti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.06141},
year = {2019}
}