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目次
書摘/試閱
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智能工廠將智能設備、信息技術等進行了完美融合，從工廠制造的設計、生產，到物流等環節，都由智能系統、工具、設備完成或輔助整個流程。隨著工業4.0概念的提出，數字化車間、智能工廠將成為智能制造的下一個聚焦點。本書將把實踐中的日本的智能工廠介紹給讀者。
作者簡介
日本日經制造編輯部
《日經制造》是一本匯集了“制造”相關綜合信息的技術雜志，以輔助制造業解決課題，為制造業提供技術革新信息為目標，旨在為從事制造業的工作者提供實用的信息。所涉及的內容有新材料、新設備、新技術信息，生產線改善等業務改革事例，設計和生產之間的合作方法，質量管理，設計開發系統、IT系統的應用事例及動向。通過圖和照片，對幫助解決生產現場存在的課題的實用信息進行簡明易懂的解說。
目次
第一章 智能工廠結合云技術
第二章 智能終端的現場應用
第三章 智能生產、技術與管理
第四章 “互聯工廠”開始行動
第五章 工業化農業開始起步
第二章 智能終端的現場應用
第三章 智能生產、技術與管理
第四章 “互聯工廠”開始行動
第五章 工業化農業開始起步
書摘/試閱
將云端比喻成“自來水管”“公共交通系統”“銀行”並加以說明
業界經常將云計算或者云系統比喻成不同事物以便於對其加以說明。比較形象的有“自來水管”“公共交通系統”“銀行”，這些比喻貼切地表現出了云計算的幾大特點。即使實現云的IT技術有所變化，但這幾大特性的本質都不會改變。
“自來水管”是將連接上網絡就可以享受各種服務比喻成一擰開自來水龍頭就會從水管中流出水。自來水管是由地方自治體提供的公共設施，而提供云的企業即使是私企，也可以將其看成提供計算能力和存儲容量的基礎設施。使用者不必再像從前一樣自己準備服務器，可以利用同樣的計算資源服務。
用水的人即便不知道所用的水來源於哪個凈水廠，仍可正常用水。這形象地對用戶即便不知道服務的提供方是誰仍可享受服務做出了比喻。
“公共交通系統”的比喻是將在本公司內構筑IT系統比喻成私家車，而將云服務比喻成軌道交通等公共交通部門。乘車者必須按照軌道交通部門制定的列車運行時刻表乘車，交通費便宜，乘車者不必對設備進行維護。並且，和汽車相比，單位運輸量所消耗的能源更少。而汽車與其相比，不利因素是需要使用者自行對汽車進行維護，並且需要承擔交通事故等責任，有利因素是出行更加方便，可隨時開車去自己想去的地方，使用靈活方便。將云比喻成公共交通系統，也表現出其很難滿足用戶的全部細微需求，如實時控制設備所要求的100μs（微秒）內必須應答等要求。
“銀行”的比喻經常用來說明云服務的質量及數據的安全性。一般來說，云服務必須在相當程度上保證對用戶的服務連續性及數據安全性，具備應對異常情況的應急體制以及備份體制。用戶很難自己做好備份工作，和很多情況下用戶自身僅能進行有限的操作相比，云服務可確保更高的安全性。
很多人將關係到身家性命的錢財存入銀行。如果藏入柜子中，一旦發生偷竊或遭遇火災，就可能會蒙受損失。人們普遍認為銀行更加安全。也有人認為，云和銀行一樣，存在將公司內的重要數據泄露給云端工作人員的風險。
……
業界經常將云計算或者云系統比喻成不同事物以便於對其加以說明。比較形象的有“自來水管”“公共交通系統”“銀行”，這些比喻貼切地表現出了云計算的幾大特點。即使實現云的IT技術有所變化，但這幾大特性的本質都不會改變。
“自來水管”是將連接上網絡就可以享受各種服務比喻成一擰開自來水龍頭就會從水管中流出水。自來水管是由地方自治體提供的公共設施，而提供云的企業即使是私企，也可以將其看成提供計算能力和存儲容量的基礎設施。使用者不必再像從前一樣自己準備服務器，可以利用同樣的計算資源服務。
用水的人即便不知道所用的水來源於哪個凈水廠，仍可正常用水。這形象地對用戶即便不知道服務的提供方是誰仍可享受服務做出了比喻。
“公共交通系統”的比喻是將在本公司內構筑IT系統比喻成私家車，而將云服務比喻成軌道交通等公共交通部門。乘車者必須按照軌道交通部門制定的列車運行時刻表乘車，交通費便宜，乘車者不必對設備進行維護。並且，和汽車相比，單位運輸量所消耗的能源更少。而汽車與其相比，不利因素是需要使用者自行對汽車進行維護，並且需要承擔交通事故等責任，有利因素是出行更加方便，可隨時開車去自己想去的地方，使用靈活方便。將云比喻成公共交通系統，也表現出其很難滿足用戶的全部細微需求，如實時控制設備所要求的100μs（微秒）內必須應答等要求。
“銀行”的比喻經常用來說明云服務的質量及數據的安全性。一般來說，云服務必須在相當程度上保證對用戶的服務連續性及數據安全性，具備應對異常情況的應急體制以及備份體制。用戶很難自己做好備份工作，和很多情況下用戶自身僅能進行有限的操作相比，云服務可確保更高的安全性。
很多人將關係到身家性命的錢財存入銀行。如果藏入柜子中，一旦發生偷竊或遭遇火災，就可能會蒙受損失。人們普遍認為銀行更加安全。也有人認為，云和銀行一樣，存在將公司內的重要數據泄露給云端工作人員的風險。
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