
2、电力生产管理。利用物联网技术实现调度指挥中心与现场作业 人员的实时互动、电力巡检管理以及重要杆塔的实时监测和防护。
3、增强的电网安全性–传统的电网监视系统(通过IP网络连接时)容易受到网络攻击。它们缺乏强大的网络安全功能,因为传统协议在设计时并未考虑到现代威胁。IIoT网关可以使用最新的安全方法来最大程度地降低安全风险,并更新和修补安全功能以适应不断变化的网络安全威胁。
4、智能用电。利用物联网技术有助于度实现智能用电双向交互服 务、用电信息采集、家居智能化、家庭能效管理、分布式电源接入以及 电动汽车充放电,为实现用户与电网的双向互动、提高供电可靠性与用 电效率,以及节能减排提供技术保障。
5、实时推送数据–依赖于集中式的数据轮询会导致大量延迟和扩展能力有限。许多IIoT网关在本地轮询数据并创建可以与传统SCADA系统以及基于云的平台进行通信的数据模型,以利用现代Web服务。
6、设备状态监测。copy利用物联网技术对常规机组、水电站坝体、新 能源发电、电力设备进行状态监测,提高一次设备的感知能力。
7、通过低功耗传感器增强传感–IIoT网关可以从旧协议(例如DNP3或更新的云协议)转换LPWAN传感器数据。
8、利用云–随着分布式电网变得越来越复杂,需要管理更多设备,IIoT网关能够连接到基于云的基础架构,并通过云管理的仪表板与用户共享实时数据和分析。
9、电力资产全寿命周期管百理。将射频识别和标识编码系统应用于 电力设备,进行资产身份管理、资产状态监测以及资产全寿命周期管 理,实现自动识别目标对象并获取数据。摘 要 物联网发展产生会计大数据, 传统企业信息化模式不能够低成本且有效解决会计大数据处理的问题。社会将采用会计云计算的现代信息化模式来解决这个问题。会计云计算模式(技术模式),也是一种商业模式。企业采用会计云计算的信息化模式关键是鉴别服务提供商是否能够提供适合企业特殊的业务模式与管理模式的会计云计算。
关键词 物联网; 大数据; 会计云计算
物联网不仅仅是人机物三元世界之间的“互联互通”,关键还是人机物三者之间智能自动化的“交互与协同”。在《基于物联网中“智能物件”的智能化及其机制分析》主要介绍物联网中“感知层”物件的智能化,假如把物联网比做一个人,那“智能物件”的智能化就是手脚的智能化。而物联网中的云计算则是物联网中脑的智能化。当前,物联网与云计算一起被《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》列为“战略性新兴产业”。云计算只有与物联网有机结合,才能够推动“信息化和工业化深度融合”。本文着重讨论物联网云计算中核心数据——会计数据的采集、分析与应用——会计云计算的相关内容。
一、会计云计算:物联网发展之会计大数据处理的必然
(一)物联网发展产生会计大数据
随着物智能化和物与网络的联接,不仅人的行为会产生大量的数据,而且物的行为也产生区量的数据。这个数据不仅仅是数字数据等结构化数据,而且包括声音、图像等非结构化的数据。这些会计大数据除了具有一般说的大数据的3个“V”的特征外,它还具有无形性与粘性的特征。
1数据数量规模大(Volume)。物联网下产生的数据数量规模大,它已经不是过去大规模数据(large scale data)、庞大数据(enormous data)、海量数据(massive data)所能够描述的,而应该是用大数据(big data)来概括。数据规模不是用GB、TB为单位而是用PB①为单位来衡量。
2数据异构的数据(Variety)。物联网下产生数据不仅包括数字这样结构化的数据,而且主要包括声音、图像等非结构化的数据。这些数据因为业务事件的关联性,从而导致结构化数据与非结构数据更加复杂,不好处理。
3数据产生与处理实时性(Velocity)。物联网条件下数据的产生与处理一般需要实时处理。传统数据对时间处理要求不高,但是,物联网下物的行为、与人的行为一般都要求在当下完成。因此,数据的产生与处理要具有实时性。
4会计数据的无形性与粘性。当前物联网上企业采集、传输、处理的数字信息主要是非价值的数量信息。这些数据可以直接被感应器所感知,从而容易被传播;而会计数据是无形的数据,它不能够被感应器所感知。同时,会计数据是直接粘合在业务数据之中,不能够脱离业务数据而存在,脱离了业务数据就失去意义。因此,会计数据具有无形性与粘性。
(二)会计大数据的处理问题:物联网发展必须解决的问题
如果说石油是工业社会的血液,那么在物联网带来的信息化社会中,数据就是信息社会中的血液,没有数据就没有信息。但是大量的大数据如果没有得到有效的利用,就会产生数据的泛滥。这也是在信息化过程中人们经常提到的数据或信息超载。大量优质的数据和劣质数据融合在一起,可能会产生各种各样的误差和错误。如果这个数据不准确就没有任何价值。如何保证数据的可信性和质量就是物联网需要解决的首要问题。其次,物联网中产生大量的数据,如何对这些大数据进行智能的挖掘和分析,产生真正的数据价值是物联网需要解决的核心问题。最后,如何对由于物联网所产生的大量的大数据进行存储和管理,并确保这些大数据的安全,是物联网下需要解决的基础问题。
(三)传统信息化模式不能够低成本、有效解决会计大数据处理的问题
推行物联网,构建智慧地球,不是简单地将实物与互联网进行连接,不是“鼠标”加“水泥”的数字化和信息化,而是需要“更透彻的感知、更全面的互联互通、更深入的智能化”。其中,更深入的智能化是需要深入分析收集到的数据,以获取更加新颖、系统且全面的洞察力来解决特定的问题。
会计大数据的实时信息获取和全面的信息分析需要企业拥有集中大数据计算处理能力、大数据存储能力和大数据交互处理能力。依据传统企业信息化模式,企业必须购置大量的数据存储服务器、计算机、雇佣专业技术人员等,这一方面需要一次性投入大量的资金;另一方面,企业还由于不具备专业化能力而无法有效对会计大数据进行实时信息获取和全面的信息分析,获取处理会计大数据的价值。
因此,基于上述分析,企业更经济、更便捷、更快速地利用会计大数据的方案就是购买会计云计算的服务。
二、会计云计算:基于技术角度与商业模式的统一体
(一)会计云计算的概念
物联网下人机物管理控制是基于信息为核心的智能控制。由于会计大数据上面的特征所带来的利用传统数据处理条件与技术的困难,会计大数据处理必须应用会计云计算的模式。当前,关于云计算是众说纷纭,没有一致的概念。美国国家标准技术研究所(NIST)的定义是,云计算是一种对IT资源的使用模式,是对共享的可配置的计算资源(如网络、服务器、存储、应用和服务)提供无所不在的、方便的、可随需的网络访问。资源的使用和释放可以快速进行,不需要多少管理代价。我国电子学会云计算专家委员会认为,云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式,其计算资源(计算能力、存储能力、交互能力)是动态、可伸缩且被虚拟化的,以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式,有利于合理配置计算资源并提高其利用率,促进节能减排,实现绿色计算。总之,会计云计算是云计算的一个组成部分。理解会计云计算也与云计算一样,可以从技术与商业两个角度进行把握。
从信息技术的角度看,会计云计算是一个分布式计算模型,包括会计硬件平台、会计云平台和会计云服务三个层次。云计算为企业提供了“按需使用”和“按使用多少付费”的软件硬件服务模式。
从商务的角度看,会计云计算是一个724小时的全天候企业 *** 作平台(Business Operations Platform),一个能够提供完整业务处理服务的企业 *** 作平台,并能够提供多个企业间的动态业务处理。多个企业通过企业 *** 作平台组成一个完整的虚拟企业网。只有一个健全的信息链才能完成企业间相互的协作和同步,各个企业才能优化它们的业务和效益。
首先是在一些智能化方面需要进行加强;并且在一些监控方面应该加强;再者是是一些兼容性方面应该加强。笔者认为主要存在以下三种情况。
一、在一些智能化方面应该加强
首先对于智能家居而言,很多时候需要的更多的是一些智能化方面的工作应该加强到位,因为对于一些特殊的场景,特殊的一些使用环境的时候,很多智能化家居在使用的过程中显得有些不尽人意,毕竟对于智能化家居而言,更多的时候需要的是一种主动服务主人的智能化体验,所以在主动提供一些智能化方面的功能还有待完善。
二、在一些监控方面应该加强
再者是对于房主而言,很多时候在使用一些智能化家居的时候,需要的时候是需要及时地对智能化家居进行相应的监控,通过及时监控的形式可以让智能化的家居在房主的个人意愿下面可以更加随心所欲地进行一些相应的智能化 *** 作,所以对于智能家居而言,还需要在一些主动监控方面做出相应的改善以及努力,通故这种形式的可以让使用者拥有更多的一些主动知情权。
三、在一些兼容性方面应该加强
另外在智能化家居方面很多时候还需要在一些兼容性方面下功夫,对于很多兼容性问题,现在一些智能化家居还是没有做到相应的改善,以内随着时代的变迁,智能化家居随着时代的发展,会衍生出很多的一些型号,但是控制这些智能化家居的APP在相应的使用过程中,存在一些系统之间或者一些其他的隔阂,所以需要在这方面进行加强改善。
注意事项:对于很多物联网家居而言,很多时候需要的是一些性能与其软件更好的适配,以此来达到使用者的最佳体验效果。
互联网将信息传递给人,人是有智能的,看到信息后,可以通过获得的信息,作出判断然后指导下一步做什么。
当万物互联之后,一个设备获得一个信息之后,这个设备如果没有智能的话,它不能决定下一步做什么,如果最后还由人来判断下一步如何 *** 作的话,设备与人的交互,并由人决定的速度,将制约物物相连的价值。
所以物联网的设备需要通过智能,处理获得的信息,并决定下一步做什么。
而根据物联网的几个提出机构看,智能都是起到关键的作用。
2009年的物联网热,最初是IBM提出的智慧地球的战略,核心是智能!
1、通过机理模型,包括理论模型集,如自动化理论,流体力学模型;逻辑模型集,逻辑框架、流程步骤,管理时序;部件模型集;工艺模型集,故障模型集;仿真模型集。
2、将人的经验固化在系统中。
3、通过数据驱动模型:包括数据分析,机器学习,控制系统。
其中机器学习,神经网络就是人工智能的方式。
而且机理模型相对于由人工智能创造的智能的比例是非常小的,未来的人工智能将帮助人类找到未来很多未知的模型。
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