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    工业互联网作为新一代网络信息技术与现代工业融合发展催生的新事物,是实现生产制造领域全要素、全产业链、全价值链连接的关键支撑,是工业经济数字化、网络化、智能化的重要基础设施,是互联网从消费领域向生产领域、从虚拟经济向实体经济拓展的核心载体。2017年10月30日主持召开国务院常务会议,通过《深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》,促进实体经济振兴、加快转型升级。

     

    当前,全球制造业正从数字化向网络化和智能化加速迈进,工业互联网平台在全世界范围内迅速兴起。我国在工业互联网平台方面具有得天独厚的优势和潜力:

    第一,具备完整的工业体系;

    第二,具有庞大的工业企业数量;

    第三,具有全球领先的互联网产业生态;

    第四,具有潜力巨大的创新人才队伍。

    然而,在现实中,我国工业互联网平台在实际发展中还是存在着很多问题,需要我们正视这些问题。

    01 全球工业互联网平台发展现状和趋势

    目前,全球制造业龙头企业、ICT领先企业、互联网主导企业基于各自优势,从不同层面与角度搭建了工业互联网平台。工业互联网平台虽发展时间不长,但均有迅速扩张的趋势,正积极探索技术、管理、商业模式等方面规律,并取得了一些进展。全球工业互联网平台的发展呈现以下状况:

    1、工业互联网平台呈现IaaS寡头垄断

    IaaS、PaaS、SaaS建设成熟度不一致,IaaS发展成熟度较高、技术创新迭代迅速,ICT和互联网巨头占据垄断地位,如亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、腾讯云、华为云等占据了全球主要市场,IaaS主流服务商集中在中美两国。

    2、PaaS平台层参差不齐

    当前多数工业PaaS在工业know-how和专业技术方面积淀不足,受消费互联网横向整合大获成功的影响,忽视制造与消费领域之间专业性的巨大差异,容易导致战略方向和发展路径的误判,工业PaaS开发建设应在专业性基础上向提供通用能力方向发展。

    3、SaaS层尚处于萌芽阶段

    囿于PaaS赋能不足的约束,SaaS层的潜力尚未发挥出来,均处于萌芽阶段。SaaS正逐步深入制造业细分行业领域,中小型企业的SaaS应用需求最迫切、服务量最大、价值创造最直接。

     

    02 我国工业互联网平台的问题

    问题之一:设备连接能力不足

    面对多种协议并存的异构设备,面对国内制造业数字化、网络化、水平本身较低的现实,如何把异构设备连接起来、把数据汇集起来,实现在边缘或云端计算。多数平台数据采集类型少、采集难度大、互联互通水平低,大多数平台数据点采集量少或无数据点,缺乏完整的数据采集集成解决方案。

    问题之二:工业know-how方面严重不足

    中国工业化发展历程短,制造技术与管理知识经验积淀不够,工业企业两化融合发展水平参差不齐。中国制造业体量占世界制造业的份额20%强,但是中国工业软件的市场份额仅占世界工业软件市场份额的1.7%,同时中国90%以上的工业软件靠进口,这充分说明我国工业技术软件化水平和积累远远不够,缺乏短时间内把行业机理模型化、代码化的线下实力。这种不足非一朝一夕可以改变的。但是,完整的产业体系带来了巨大的应用需求和发展潜力,为平台培育和壮大提供了可能。

    问题之三:数据分析能力不足

    构建基于海量工业大数据分析体系是工业互联网区别于传统数字化、网络化、智能化解决方案的最重要的特征。工业领域的行业机理、工艺流程、模型方法经验和知识积累需要积累,算法库、模型库、知识库等微服务也需要积累。当前工业研发、生产、采购、配送、设备管理等都需要高水平的数据模型和大数据分析能力,目前国内许多平台类企业面临的共同挑战就是工业大数据分析技术、人才严重不足,供给能力远远满足不了市场需求。

    问题之四:云化工业软件不足

    工业互联网的功能是通过构建面对特定的工业场景工业App,推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化与再封装。传统各类工业软件(研发设计、经营管理、资产优化)通过体系重构、代码重写的方式部署到了云端,成为“云化”软件。由于传统工业软件基本缺失,“云化”软件也将成为“无米之炊”。

    问题之五:解决方案能力不足

    工业互联网平台是一个系统解决方案的平台,出发点和落脚点是解决制造业数字化、网络化、智能化的问题,提高核心竞争力。国内平台企业战略规划、业务咨询、平台建设、工业App开发、工具软件的集成等能力远远不足,整合控制系统、通信协议、生产装备、管理工具、专业软件等各类资源的能力不足,集业务流程咨询、软件部署实施、平台二次开发、系统运行维护等于一体的综合能力欠缺。

    问题之六:安全保障能力不足

    工业互联网平台建设步伐不断加快,对安全的需求更加迫切,从原有的工控安全演进到设备、网络、数据的安全,在这个过程中,工业互联网平台安全领域的技术、管理、标准、政策法规体系方面的供给能力都不足。

    问题之七:跨行业跨领域平台构建能力薄弱

    构建跨行业跨领域工业互联网平台,既需要具备涉及多个行业领域的共性技术、知识、工具和模型的供给能力,也需要具备数据采集、设备互联、平台管理、应用开发等一整套技术解决方案,我国尚缺乏具有明显优势的跨行业跨领域的工业互联网平台:无论是ICT巨头还是互联网巨头,都没有独自构建完整的工业互联网平台的能力,遑论跨行业跨领域工业互联网平台了。

    问题之八:面向工业APP的开发生态相对滞后

    工业APP是基于工业互联网平台、承载工业知识和经验、满足工业用户特定需求的应用软件。当前,平台企业对于工业APP如何认识和如何培育均存在一定问题,具体表现在:

    一是工业APP统计分类标准尚不明确,产业界对工业APP内涵界定和发展重点尚不清晰。

    二是工业APP质量不高,面向多行业、多领域、多场景的工业APP应用缺乏,工业APP的质量效益和价值难以衡量。

    三是开发者社区建设滞后,活跃程度普遍不高,工业APP开发与工业用户相互促进、双向迭代的双边市场生态远未形成。

     

    03 工业互联网平台策略建议

    1、讲合作

    工业互联网平台有五大参与者,(详细请参阅:小白聊智慧制造之十一:优秀工业互联网平台的标准姿势 )无论是制造企业、工业设备提供商、ICT信息通讯企业、软件企业,还是互联网企业在自己的优势的领域充分发挥,形成合力,共同推进工业互联网平台的发展。

    2、补短板

    工业互联网平台不是一项孤立的技术,而是一套综合技术体系,是现代信息技术的集大成者。工业互联网平台中的IaaS、PaaS、SaaS等各层发展不平衡,有短板难以形成合力,需要补短板:一是提升数据连接和感知能力;二是加强工业机理模型和数字模型的研发;三是,推动平台共性能力的开发;四是提高网络安全能力等等。PaaS层是工业互联网平台的关键,下联IaaS,上联SaaS,需要搭建一个物联网共性平台,其中数字化模型又是PaaS的核心(详细参阅:小白聊智慧制造之十二:数字化模型是工业PaaS平台的核心)。

    3、建生态

    现代社会开放已成为不可逆转的趋势,大力培育工业互联网平台开源社区和开发者社区将为此类工业互联网平台获得未来竞争的优势。一是建立培育开源社区,引导自动化企业开放各类标准兼容、协议转换的技术,实现工业数据在多源设备、异构系统之间的有序流动,确保工业设备“联得上”。二是引导工业互联网平台企业开放开发工具、知识组件、算法组件,构建开放共享、资源富集、创新活跃的工业APP开发生态,确保模型行业机理模型“跟得上”。三是加快工业APP开发者人才队伍建设,通过管理体制和技术的互动创新,充分激发和释放人才活力、动力和潜能,为工业互联网平台开源社区建设、SaaS服务等提供巨量的人才资源。支持工业互联网平台开放API,做强开发者社区,有条件的企业还可以举办开发者创业创新大赛,共同推动工业APP短时间内“上数量”。

    4、重测试

    坚持建平台用平台测平台协同发展坚持“建平台” 、“用平台”、“测平台”协同推进,边建设、边测试、边推广,以测带建、以测促用,打造平台功能丰富与海量使用双向迭代、互促共进的良性循环。工业互联网平台试验测试围绕设备协议兼容性、平台功能完整性、数据安全性等内容开展试验验证,为工业互联网平台大规模应用提供基础支撑。

    04 结语

    我国工业互联网平台具有全球最旺盛的市场需求和最完备的互联网生态。具备推进工业互联网平台、抢抓工业发展“换道超车”机遇的独特优势。另外,我国政府对工业互联网平台的重视有目共睹,工业互联网事关未来10-15年工业操作系统主导权之争,事关我国制造业竞争优势的确立、巩固和强化,也事关“中国制造2025”宏伟目标能否顺利实现。


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    (二)数据抽取、转换和清洗

    基于平台资源数据现状和行业标准规范,对平台专家、成果等相关数据进行抽取、转换和清洗,对可用数据进行相关条目的补充(可采用技术手段和人工手段相结合的方式),解决目前资源画像不清晰的问题。

    (三)制定平台资源数据维护方案

    基于平台的业务需求,对平台后续的数据维护工作进行规划,主要包含管理模式、职责分工、数据清洗流程、IT 支撑手段及落地实施策略等方面,为做好平台数据维护提出建议并形成书面方案。

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    本发明涉及大数据及广告投放技术领域,尤其涉及一种基于大数据的广告精准投放方法。

    背景技术:

    随着市场经济的迅猛发展,广告成为经济行为中必不可少的重要工具,而由于用户群组成复杂,广告数量多,投放广告的终端也多,因此为了更有效率的进行广告投放,近年开发出来很多系统化、智能化的广告投放系统及设备。现有互联网广告存在的最主要问题是,广告定向投放的精度差,不能精确的投放至有需求的网络用户,所以,无法很好的满足日益发展的市场需求。

    技术实现要素:

    本发明的目的在于提供一种基于大数据的广告精准投放方法,以解决上述技术问题。

    本发明为解决上述技术问题,采用以下技术方案来实现:

    一种基于大数据的广告精准投放方法,其特征在于,包括以下步骤:

    (1)广告投放平台获得广告投放方发布的网页广告,广告投放方在广告投放平台上设置目标客户的关键字;

    (2)广告投放平台获取网络用户的检索记录、访问网址记录、收索记录的信息;

    (3)广告投放平台通过获取的网络用户的信息与广告投放方设置的目标客户的关键字进行匹配;

    (4)将广告投放方在广告投放平台上投放的广告,定向投放给匹配成功的网络用户。

    作为优选,定向投放的广告被网络用户点击,广告投放平台会记录网络用户的点击次数,并记录每次点击后浏览的时长。

    作为优选,同一个网络用户在设置的同一个时间长度段内重复打开同一个广告页面,广告投放平台会只记录一次点击次数。

    本发明的有益效果是:

    本发明提供了面向全渠道的广告精准投放方案,为广告投放方提供了一站式的投放平台,可针对不同网络用户的需求进行广告匹配,将广告精确投放到有需求的网络用户,可提高广告投放的精准度,降低广告主的投放成本,提高广告的投放效果,促进效益的提升。

    具体实施方式

    为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施例,进一步阐述本发明,但下述实施例仅仅为本发明的优选实施例,并非全部。基于实施方式中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其它实施例,都属于本发明的保护范围。

    实施例1

    一种基于大数据的广告精准投放方法,包括以下步骤:

    (1)广告投放平台获得广告投放方发布的网页广告,广告投放方在广告投放平台上设置目标客户的关键字;

    (2)广告投放平台获取网络用户的检索记录、访问网址记录、收索记录的信息;

    (3)广告投放平台通过获取的网络用户的信息与广告投放方设置的目标客户的关键字进行匹配;

    (4)将广告投放方在广告投放平台上投放的广告,定向投放给匹配成功的网络用户。

    实施例2

    一种基于大数据的广告精准投放方法,包括以下步骤:

    (1)广告投放平台获得广告投放方发布的网页广告,广告投放方在广告投放平台上设置目标客户的关键字;

    (2)广告投放平台获取网络用户的检索记录、访问网址记录、收索记录的信息;

    (3)广告投放平台通过获取的网络用户的信息与广告投放方设置的目标客户的关键字进行匹配;

    (4)将广告投放方在广告投放平台上投放的广告,定向投放给匹配成功的网络用户;

    (5)定向投放的广告被网络用户点击,广告投放平台会记录网络用户的点击次数,并记录每次点击后浏览的时长。

    实施例3

    一种基于大数据的广告精准投放方法,包括以下步骤:

    (1)广告投放平台获得广告投放方发布的网页广告,广告投放方在广告投放平台上设置目标客户的关键字;

    (2)广告投放平台获取网络用户的检索记录、访问网址记录、收索记录的信息;

    (3)广告投放平台通过获取的网络用户的信息与广告投放方设置的目标客户的关键字进行匹配;

    (4)将广告投放方在广告投放平台上投放的广告,定向投放给匹配成功的网络用户;

    (5)定向投放的广告被网络用户点击,广告投放平台会记录网络用户的点击次数,并记录每次点击后浏览的时长;同一个网络用户在设置的同一个时间长度段内重复打开同一个广告页面,广告投放平台会只记录一次点击次数。

    以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例,并不用来限制本发明,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

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