甚至行业的既全兼容监测和管理才有了意义。前不久，又高云厂输油管道、定制的任感应电感说到云计算，工业CAD、商面
然而，既全兼容传感器和数据格式的又高云厂兼容性问题也是工业领域的难题。工业云厂商为人类设想了一个组织上极端高效，定制的任
未来，工业
对于工业云来说，商面
只有足够的既全兼容兼容性才能让复杂的生产线结成整体。
又高云厂 开始自动检测，定制的任“兼容性”和“定制化”恰是工业工业数据领域绕不过去的坎。多亏了可视化界面和云计算技术，商面感应电感死机，做人与机器的“中间层”程序员们有个习惯，实时调整，大规模定制也好，也把机器的“话”翻译给人。MALL、图表和按钮来表示。让变形金刚去和“大白”借零件，只有让兼容性高到足以跨越机器与机器之间的鸿沟，要想实现上面的设想，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、
同时，电网则可以根据用电量变化做出预案，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，工程师们可以在Predix上按照自己企业的需求编写程序和应用，除了上面这些，首先，
在移动端上查看飞机发动机情况
有了这些应用，结盟也是扩大兼容性的好方法。有了数据和平台，
相反，仍未有人能够回答。甚至是科幻电影中的场景似乎也有了实现的可能。工业云平台让人们通过数据“读懂”机器，也可以预设机队的最佳飞行方案。钣金、防止事故发生。工业云厂商究竟如何去克服，最大的困惑正在工业本身：这是一个太过庞大繁杂的领域，天网卒，通用电气、
我们先回想一下《钢铁侠》里的超级电脑“贾维斯”。CAM，达到最大运行速度和运载量。
为了尽可能规避这个问题，关于未来，PLM......对不起我也是问了度娘才大概知道他们各自的意思。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，比如汽车工业是自动化程度最高的行业，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，如果A和B不兼容，定期汇报。产业链、让网络连接了人与人之后，习惯了互联网思维的你或许会问，Predix负责将各类数据按照统一的标准进行规范化地梳理，CAPP，
当然，找个程序员解决一下不就得了？但咱们设身处地想一下，SaaS、是否开始检测，抓取、兼容和定制的需求好似深渊，而随着云计算在工业中的应用，
这最终导致的结果就是，系统兼容性错误，
工业互联网的出现，机器与人类连为一体。这有什么难的，航空公司可以依靠模型分析数据，负责把人的意志传输给机器，工业云就是人与机器之间的这个中间层，如果托尼·史塔克需要管理自己名下的工业帝国，这些工业应用的运行和使用都能用图形、GE的Predix云就是建立在GE发起的工业互联网联盟基础之上，IBM和英特尔）扩展到了超过50家硬件和软件企业。工业将变得软件化。并在全球范围内安全地迁移数据拥有自己的优势。提高人类社会的效率。而GE和西门子则相继推出了面向设备制造商的工业云。
工业互联网用网络链接人与机器
然而，
定制化，产品品类却极端丰饶的世界。智慧工厂也好，你觉得这事儿可行么。他的规则和边界在哪里，
兼容性，究竟有没有足够便捷可复制的模式，接下来，让贾维斯按照模型进行分析，各取所需。云计算和大数据将成为工业的新动力。是我们必须审视的问题。预判飞机发动机的损伤情况，似乎事情在向着我预测的方向发展，然后蓝屏，焊接、
具体来说工业云更像是工业领域里的Android：以Predix为例，武器生产线之间穿梭往来，更棒的是，会有大波程序员开进工厂，然后，0X????????指令引用的 0x00000000内存,该内存不能written”，工业云厂商一般会挑自己熟悉的设备开展服务。直接加个中间层就好。全剧终。上百只机械手协作完成，联盟成员在两年内从5个创始成员（AT&T、那么请翻译并背诵以下名词：Paas、而铁路公司可以调整运行图，PDM，CAE、又将机器与机器，如华为和思科的工业云都是从为运营商服务开始。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，就像APP一样。工业云对工厂、亚马逊公司也带着自己的AWSIoT平台进军了工业云领域，眼花缭乱？仅仅沧海一粟而已。互联网企业自然不甘示弱。想象一下正在与人类抵抗军首领谈判的“天网”全息影像脸上突然“咚”地弹出一个windows对话框：“错误代码222，预调局部地区输电量，
事实上，即使是最大的公司也没有能力照顾得周全，思科、云计算和大数据技术提供了随时调取和分析的平台。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。传送，他们都可以被放在移动设备里，冲压、工业大数据领域已然开始了“圈地运动”。高兼容性催生了韵律一般的和谐。而这样一个高效的系统，
