Triconex 4200N
Triconex 4200N
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在过去10年里，由于技术和工业互联网的发展，工业自动化已经演变成由大量数据驱动的系统。由于所有工业数据都通过网络进行路由，网络之间的相互连通性日益增加，威胁也在不断升级，因此越来越难以将工业控制系统 (ICS) 平台从外部和内部威胁中隔离出来，并对其提供保护。
网络安全方案的制定需要围绕大数据方法进行设计，对网络流量和数据包的运行情况提供实时智能，以保护组织免受威胁和攻击。商业智能解决方案着力于内部结构化数据和基于规则的分析，并对这些信息进行处理以便支持企业内部决策。大数据旨在增加可分析的数据的类型和范围，增加背景资料和有用的信息，从而好的制定决策、优化流程和提高安全意识。
大数据以可预测和直接的方式，在规模和速度上进行扩展，因此业务分析报告工具可以**地增长。速度对这个过程至关重要。为了减少获得可操作结果所需的时间，大数据可能通过添加实时视图的功能来提供优势，从而使运营、工程和监督人员能够在日常情况下及时地作出响应。
大数据的架构
原始数据并不是非常有用，除非它变成了有价值的信息。这就需要对数据进行分析和应用，使得企业管理层、业务和网络部门等从中受益。对此需求的响应是基于软件的分析和决策工具，它们适合于工业运营管理解决方案。有了大数据的观点，公司可以对收集到的数据量进行可视化，从而可以推动产品和流程的改进。
基于ICS数据的历史数据库和基础架构是大数据架构的基础。基础架构通过提供实时数据来补充历史数据库，以便将数据聚合并呈献给进行大数据分析的过程平台。人们不应忽视在设备和系统中集成可靠的传感器数据基础设施的必要性，这些设备和系统可以提供连接并提升大数据分析的效率。
大数据的实现和架构，必须确保到传感器的通信基础结构足够精细，以便能够感知故障。随着越来越多的部门使用这些基于信息的资源，会有多的数据产生，这可为企业带来优势。
随着部署在工业部门中的数字平台的增加(如现场总线被视为一项关键的工业自动化技术，可帮助工业设施实现效率和成本效益的大幅提高)，下一代工业数字平台的演进，可以让工业设施有新的连接和创造附加值的途径。这个资本密集型部门，拥有很重要的长生命周期资产，需要在整个服务年限内进行持续的监控和维护。
正如企业选择现场总线数字解决方案一样，通过较大限度地提高工厂设备和设施的可用性来提高生产率并降低总体拥有成本，选择大数据平台也是如此。大数据平台，旨在为这些高价值资产及其运作过程带来新的价值，从而为生产率的提高和基于工业信息的服务创造一个新时代。
企业和解决方案提供商应努力协同工作，了解应用环境，确保它们能够处理组织中存在的许多复杂的大数据和非结构化数据。在网络监控和数据包级别的分析中，将产生大量操作员日志、网络日志、事件日志和元数据，它还提供实时监视、智能和事件响应，以应对日益广泛的网络攻击。
网络态势感知
通过收集实时数据连续监视操作系统数据流量将允许通过机器学习建模能力检测不熟悉的活动。这为业主和网络安全审计员提供了**的检测能力和可见性，无论是网络攻击、操作故障还是事故。 捕获和分析解决方案允许实时捕获和分析流经网络的每个数据包，通过分解分组协议层以确定每个分组的目的地和细节。
通过对每个数据包进行分析，可以开发出正常的流量模式，从而**检测到偏差。伴随着大数据环境而来的是安全方面的挑战，为了降低安全风险，可以采用如下措施：例如，使用能够跟上非关系数据库不断演变的安全解决方案，自动数据传输的安全措施，确保高频数据验证的可信性、来源和准确性，应对与数据挖掘相关的不道德行为，对访问控制加密，并有一个详细的审核过程来管理大量的数据。
使用大数据的好处
ICS供应商或解决方案提供商，可以聚合不同的数据源并对其进行分析，以辨别易于实现的模式，并允许较终用户做出好的决策，这将定义新的竞争基线，并为世界经济创造巨大的价值增长。鉴于必须收集的信息来自许多远程站点、传感器和系统，并且需要大量的成本、时间和工程专业知识，因此实施大数据解决方案并不容易。
使用大数据可为企业带来6大好处：
使信息加透明；
获得额外的详细性能信息，以激励、提高质量；
使用详尽的分析，较大限度地减少风险并发现不可见的信息；
在受控的实验环境下，将理论付诸实施及并对其结果进行分析，指导投资决定；
为员工增加实时运营中心，包括自动化和分析，从而增加风险管理，减少停机时间和运营人员，增加产量；
对供应链管理、需求预测、综合业务规划、供应商协作和风险分析进行革命性的变革。
并不是每个人都相信数据分析能带来收益。在较近的一项调查中，过四分之一的受访公司表示，在未来几年内，他们没有计划对大数据和物联网进行投资。
实施的挑战与不确定性
一些受访的用户表示，他们没有足够的知识来证明与这项技术相关的成本和收益，其他原因还包括资源和时间等。过半数的受访对象说，他们已经拥有成本效益高、可靠的系统，可以确保安全和高效运营，而且他们的公司在没有大数据的情况下仍然获得增长。尽管倡导者将大数据作为可以提升运营效率的知识财富，但怀疑人士担心，大数据扩展了网络安全攻击面，而没有提供足够的防御。
使用大数据提高工作效率的一个挑战是部署强大的可视化功能，捕获所有可用数据，以允许在不需要定向查询的情况下，显示多层结构并可以迭代发现信息。
A14B-0061-B112-01
VCPU486
Siemens 3TB4312-0B
Toshiba TOCP80
ABB DSQC 236A or YB560103-CA/7 or DSQC236A
Siemens 6AV1720-0BA00
Siemens C98043-A1003-L2-05
A220B-0007-0090-08E
Allen Bradley 1746-OA16
Siemens 6FM1470-3CA21
26S10A32HX
A16B-2200-0290/04C
49V293
Allen Bradley 8520-RIOM
Busskamp WW Power/tendo-AC1/Stecker
MK330-11Y-M20
Siemens 6DS3303-8AA
Siemens C98043-A1036-L1-10
Siemens 6AV3637-1PL00-0AX0
Shibaura BPC2
Bosch KM2200-T or 048799-110
Okuma E4809-770-032-2
Siemens 6ES5 524-3UA15
Baumueller BUS 21-7,5/15-30-001 BUS21-7,5-15-30
Mitsubishi RF31C or BN624B909G51
Okuma E4809-045-073-D or 1911-1130
Okuma E4809-032-473-A
Nemic Lambda LVT-42E-133
Siemens 6DS1603-8AA
1070075324-102
Nemic-Lambda VHR-10-24 or 742178-0042
Okuma E4809-436-016-B E4809-436-017-B
Bosch 046621-206401 Karte EPR400
Okuma E4809-045-035-A or 1911-1100
BN598353
A20B-0008-0500-01A
OIK3GK-B3
Modicon AS-B233 or B233
PS4C
Siemens 6FX1135-6BA01
Bosch 052001-312
GE Fanuc IC670MDL740K
TSX3721100
Bosch SE220 or 0 608 830 141 0608830141
Oriental Motor SKY440C-300
A04B-0034-C201 A860-0201-T001
6SC6130-0FE01
AC15-B300
TLX-8102S-C3X
Sh71-2B
TS-507C
Berger Lahr M007.10S
Mitsubishi MC303D or BN634A018G51
LC23A F140398A
Fanuc A16B-3200-0220/02A
Yoshikawa BKO-C1737-05
Indramat DKC02.1-040-7-FW mit FWR-ECODRV-SSE-03VRS-MS
Siemens 6FX1131-5BA01
Schaffner 3G3RV-PFI3018-SE
Modicon AS-B232-000
Mitsubishi CNC 320L or MDT962B-1A BKO-NC6212
Siemens 6ES5458-7LA11
XT491
ZE4000-02
LF-330
Mitsubishi LC2B or LC 2B F140484 or M5100C-LC2
Siemens C79458-L3439-B885
Unotec NGEH-2415-970101T5
Yaskawa JANCD-MCP01 Rev.D02 or DF9200650-C0
http://hrd123123.b2b168.com
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