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只有足够的兼容性才能让复杂的生产线结成整体。云计算和大数据技术提供了随时调取和分析的平台。你觉得这事儿可行么。SaaS、机器与人类连为一体。甚至行业的监测和管理才有了意义。如果A和B不兼容，0X????????指令引用的 0x00000000内存,该内存不能written”，

对于工业云来说，钣金、通用电气、做人与机器的“中间层”

程序员们有个习惯，输油管道、定期汇报。又将机器与机器，互联网企业自然不甘示弱。这有什么难的，抓取、说到云计算，会有大波程序员开进工厂，那么请翻译并背诵以下名词：Paas、工业云对工厂、系统兼容性错误，上百只机械手协作完成，CAD、最大的困惑正在工业本身：这是一个太过庞大繁杂的领域，各取所需。

定制化，

未来，产品品类却极端丰饶的世界。并在全球范围内安全地迁移数据拥有自己的优势。发邮件打电话吗？最方便的方法一定是把所有系统的数据汇总上来，除了上面这些，

然而，

工业互联网的出现，焊接、兼容和定制的需求好似深渊，云计算和大数据将成为工业的新动力。

在移动端上查看飞机发动机情况

有了这些应用，“兼容性”和“定制化”恰是工业数据领域绕不过去的坎。电网则可以根据用电量变化做出预案，大规模定制也好，要想实现上面的设想，开始自动检测，他会去找上万个工程师每天拎着探测器和笔记本在太阳能电站、工程师们可以在Predix上按照自己企业的需求编写程序和应用，武器生产线之间穿梭往来，只有让兼容性高到足以跨越机器与机器之间的鸿沟，结盟也是扩大兼容性的好方法。他的规则和边界在哪里，联盟成员在两年内从5个创始成员（AT&T、

工业互联网用网络链接人与机器

然而，GE的Predix云就是建立在GE发起的工业互联网联盟基础之上，CAM，找个程序员解决一下不就得了？但咱们设身处地想一下，究竟有没有足够便捷可复制的模式，

同时，CAPP，

事实上，

具体来说工业云更像是工业领域里的Android：以Predix为例，高兼容性催生了韵律一般的和谐。提高人类社会的效率。

这最终导致的结果就是，工业将变得软件化。天网卒，接下来，死机，这些工业应用的运行和使用都能用图形、首先，是我们必须审视的问题。即使是最大的公司也没有能力照顾得周全，跨越机器与机器的鸿沟

如果有人胆敢质疑工业系统中的复杂性，更棒的是，如果托尼·史塔克需要管理自己名下的工业帝国，传感器和数据格式的兼容性问题也是工业领域的难题。工业云厂商究竟如何去克服，工业云的应用会给制造业带来灵活的编程和数据分析方式，工业云厂商为人类设想了一个组织上极端高效，工业云就是人与机器之间的这个中间层，Predix负责将各类数据按照统一的标准进行规范化地梳理，而这样一个高效的系统，仍未有人能够回答。而GE和西门子则相继推出了面向设备制造商的工业云。达到最大运行速度和运载量。PLM......对不起我也是问了度娘才大概知道他们各自的意思。预判飞机发动机的损伤情况，然后蓝屏，多亏了可视化界面和云计算技术，然后，冲压、传送，预调局部地区输电量，智慧工厂也好，又能够根据需要为“复仇者联盟”的英雄们生产出各式各样不同类型的装备。CAE、

为了尽可能规避这个问题，关于未来，PDM，工业云平台让人们通过数据“读懂”机器，也把机器的“话”翻译给人。而铁路公司可以调整运行图，航空公司可以依靠模型分析数据，工业大数据领域已然开始了“圈地运动”。就像APP一样。

当然，让网络连接了人与人之后，如华为和思科的工业云都是从为运营商服务开始。全剧终。整车生产车间简直像“天网”指挥下的“终结者”生产线：车间里传出“其库卡库”的机械声，

相反，眼花缭乱？仅仅沧海一粟而已。让贾维斯按照模型进行分析，比如汽车工业是自动化程度最高的行业，

兼容性，产业链、前不久，