封面主题:智能制造时代来了,传统IT运维该怎么改变

智能制造时代，IT运维需要强调建立一体化的运维管理思想，让零散的运维工作更有联动性，同时采用更开放的思维模式，将大数据与自动化的应用引入到信息化运维管理工作中，从而适应互联网时代与智能制造时代灵活的业务需求。

提高灵活度和效率性：在复杂的工作环境中，移动机器人需要保持机敏和灵活，尽可能减少与环境的交互，同时要求简单易用，易于快速上手并高效执行任务。 协作与互连：随着自动化水平的提升，机器人在不同地点的协作变得至关重要。

机器人应用要变得更智能，需要近乎实时的深度学习，需要强大的数据能力和快速的分析和决策能力，但是在传统制造工厂中，横亘于各种数据源与机器人产品之间的数据孤岛是阻碍它们灵活自主的巨大障碍。

王正表示，联想作为成立几十年的制造企业，完整经历了从信息化到智能化转型的变革，ServiceForce智能运维服务平台正是基于自身业务变革实践的创新产物，能够有效帮助制造行业应对智能化转型过程中面临的运维痛点。

智能制造是指利用人工智能进行一些行业的制造，智能运维则是指，用人工智能进行智能运算以及各种更高级别计算。

数字工业的特征有哪些

1、就像数字时钟上的数字一样，直到做出下一个选择，新的现实就会出现在眼前。”受洛西科夫的启发，我们确定数字化的第三个本质特征是“当下”。

2、⑥大工业时代最令人惊讶的是“尺度”，包括宏观和微观两个方面，大到2lO层的摩天大楼，小到原子、分子一样的零件。（2）信息社会的特征主要有以下几个方面：①信息社会的特征就是信息化，它是以微电子技术、光学技术、生物工程技术、新材料、新能源为主的新时代。

3、数字经济释义一 数字经济其实也叫智能经济，是工业0或后工业经济的本质特征，是信息经济、知识经济、智慧经济的核心要素。正是因为数字经济带来的新机遇，使我国在许多领域实现超越性的发展。

智能工厂中设备数据采集的意义与解决方案

智能工厂中设备数据采集的意义在于实现对工厂生产流程、设备运行状态等各种信息的实时监测和数据收集，利用这些数据进行分析和优化，从而提高生产效率和产品质量。设备数据采集是智能制造实施的一个重要手段，可帮助企业实现生产流程信息化、自动化和数字化转型。

通过智能设备和传感器监控设备的运行状态、生产效率、能耗等重要指标，为工厂运营管理提供有效数据支持。数据采集与管理系统：建立一个完备的数据采集和管理系统，将传感器采集到的数据通过网络技术传输到数据中心。利用大数据分析和处理技术，对收集到的数据进行清洗、整合和分析，生成有意义的报告和指导意见。

设备信号采集，即配置XL60智能测装置，采集机器设备的运行信号，通过4GHz或433MHz方式上传，实现生产制造设备的信号采集。设备控制器的数据采集，即选配XL66智能转换器，读取机器设备控制装置及现场监控仪表采集的信号，通过4GHz或433MHz等方式接入传感网络。

相比传统运维工具,AIOps的优势在哪里

1、由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。

2、AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。可见，AIOps 在企业中的作用正在进一步放大。

3、智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：运维数据治理。

4、擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构 与传统运维方式相比，智能化运维最突出的优势是“数据大集中”，即基于数字运维中台建设，通过统一监控中心来集中管理和分析所有运维数据，并以业务视角观测运维数据的相关性，最终建立智能化场景来解决实际问题。

5、在这个数字化的大浪潮时代，相比传统IT运维，AIOps将AI赋能于IT运维，发掘运维数据价值，协助运维工作降本增效，并可实现全面的可观测性。企业数字化转型的过程中，运维工作常常会遇到这些痛点：监控工具用了一大堆，但各自保存在不同的地方，形成一个个数据孤岛。

6、AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪，了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。