斯蒂爾曼智能科技有限公司——數(shù)據(jù)采集智慧終端-IOTDAE-1500

由于物聯(lián)網(wǎng)仍然是我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠?，因此我們很可能?huì)看到這種模式的發(fā)展，甚至在精化級(jí)別，在精化級(jí)別上，已經(jīng)授權(quán)為特定用途使用特定數(shù)據(jù)。所以，要克服文化顧慮，宣傳物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)使用的益處，例如，在智能建筑中，物聯(lián)網(wǎng)如何對(duì)能源使用等因素產(chǎn)生積極影響，而不僅僅是降低成本，還包括減少環(huán)境影響和增加后續(xù)收益。

在如何共享數(shù)據(jù)方面，目前還缺乏一個(gè)法律框架，這是業(yè)界所期待的。與此同時(shí)， GDPR是圍繞數(shù)據(jù)共享和處理的唯i一通用機(jī)制，但是需要進(jìn)行擴(kuò)展和本地化。(物聯(lián)之家網(wǎng))我們目前正處于數(shù)據(jù)共享的早期采用階段，各組織正在尋zui佳做法和咨詢意見(jiàn)，以便借鑒其他人為確定zui佳戰(zhàn)略而進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘和管理工作，同時(shí)嘗試創(chuàng)新辦法。

因?yàn)閿?shù)據(jù)是自動(dòng)匯總和分析的，所以浪費(fèi)的數(shù)據(jù)更少。很多物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)利用機(jī)器學(xué)習(xí)收集各種相關(guān)數(shù)據(jù)，然后分類(lèi)和分析數(shù)據(jù)集。舉例來(lái)說(shuō)，測(cè)量高速旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)水平的傳感器數(shù)據(jù)與設(shè)備已有的振動(dòng)特性結(jié)合起來(lái)，可以幫助探測(cè)異常情況，并在出現(xiàn)嚴(yán)重問(wèn)題前及時(shí)作出預(yù)測(cè)。有能力利用所有數(shù)據(jù)，將產(chǎn)生更多可操作的洞察力，從而獲得更大的投資回報(bào)。

實(shí)時(shí)收集和分析物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)。很多物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠同時(shí)實(shí)時(shí)收集和分析數(shù)據(jù)，因此洞察速度更快。舉例來(lái)說(shuō)，在炎熱的夏天，建筑管理人員可以深入了解建筑物的現(xiàn)狀，以及立即采取什么措施來(lái)降低能耗。

許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備共同工作的企業(yè)，其目標(biāo)是將特定的存儲(chǔ)解決方案放在zui需要它們的地方，以確保在整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)過(guò)程中正確地處理數(shù)據(jù)。邊界計(jì)算比以前更重要了，因?yàn)樗転橹T如 HD視頻會(huì)議、遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)或遠(yuǎn)程醫(yī)i療這樣的用例提供正面用戶體驗(yàn)。

流行病有可能成為加速5 G需求的催化劑。新的分散化的勞動(dòng)力仍然需要高質(zhì)量的虛擬連接，這將繼續(xù)推動(dòng)對(duì)高速低延遲連接的需求，即使在旅途中。

通過(guò)在工廠中引入超低延遲的新標(biāo)準(zhǔn)，5 G還有助于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)向前發(fā)展，以實(shí)現(xiàn)更加可靠的自主生產(chǎn)過(guò)程。對(duì)于5 G的處理能力要求很高，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求也隨之出現(xiàn)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如機(jī)器人和攝像機(jī)，用來(lái)跟蹤整個(gè)供應(yīng)鏈的資產(chǎn)，并收集諸如溫度和振動(dòng)等數(shù)據(jù)來(lái)跟蹤集裝箱運(yùn)輸?shù)娜肟?。使用支?IoT的設(shè)備在運(yùn)輸路線上收集運(yùn)輸中的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，從而幫助優(yōu)化路線規(guī)劃。

Pascal Property類(lèi)數(shù)據(jù)： Pascal Property數(shù)據(jù)通常指硬件資產(chǎn)數(shù)據(jù)，如設(shè)備的規(guī)格、參數(shù)等屬性，設(shè)備的位置信息，設(shè)備之間的依賴關(guān)系等。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，資產(chǎn)類(lèi)別數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于資產(chǎn)管理領(lǐng)域，資產(chǎn)管理是物聯(lián)網(wǎng)中一個(gè)非常重要的功能，甚至可以作為一個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)進(jìn)行研究，因?yàn)樗梢耘c ERP、 MES、物流等系統(tǒng)對(duì)接。診斷性數(shù)據(jù)：診斷性數(shù)據(jù)是指在設(shè)備運(yùn)行期間檢測(cè)到設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，診斷性數(shù)據(jù)可分為兩類(lèi)：一類(lèi)為設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，如設(shè)備的輸入/輸出值，這里通常指與傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化有關(guān)的類(lèi)數(shù)據(jù)，即 OT技術(shù)；另一類(lèi)為設(shè)備外部診斷數(shù)據(jù)，如設(shè)備的表面溫度、設(shè)備噪聲、設(shè)備的振動(dòng)等，值得指出的是外部診斷技術(shù)正是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的體現(xiàn)，它包含了新傳感器技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)。周邊診斷數(shù)據(jù)是預(yù)測(cè)性維護(hù)的重要元數(shù)據(jù)，也是深度控制模型的基礎(chǔ)，因此診斷類(lèi)數(shù)據(jù)是我們重點(diǎn)要研究的數(shù)據(jù)類(lèi)型。

狀況資料：物聯(lián)網(wǎng)中很基本、很流行的資料是狀況資料。多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會(huì)產(chǎn)生狀態(tài)數(shù)據(jù)，作為原始數(shù)據(jù)收集起來(lái)，然后用于更復(fù)雜的分析。

定位資料：把定位資料想像為室內(nèi) GPS。定位數(shù)據(jù)可以讓你實(shí)時(shí)跟蹤包裹，托盤(pán)和設(shè)備，而不是引導(dǎo)你去特定的目的地。農(nóng)場(chǎng)主可在收獲時(shí)追i蹤設(shè)備；倉(cāng)庫(kù)管理員可在車(chē)間找到特定的零件托盤(pán)；在消費(fèi)者層面，可利用定位數(shù)據(jù)跟蹤手機(jī)、筆記本電腦，甚至是鑰匙。

必須對(duì)物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理才能使用。然而，因?yàn)閿?shù)據(jù)通常來(lái)自多種設(shè)備或不同格式，所以在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理或應(yīng)用任何分析之前，都需要做一些事情：將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一格式，以確保格式與應(yīng)用程序兼容。為新轉(zhuǎn)換的格式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)或創(chuàng)建備份。篩選重復(fù)、過(guò)時(shí)或無(wú)用的數(shù)據(jù)，以幫助提高精i確度。整合其它來(lái)源的結(jié)構(gòu)性(或非結(jié)構(gòu)性)數(shù)據(jù)，從而豐富您當(dāng)前的數(shù)據(jù)集。

它可以直接從設(shè)備向云端傳輸數(shù)據(jù)，也可以從設(shè)備向驅(qū)動(dòng)器傳輸數(shù)據(jù)。信息技術(shù)與 OT融合和邊緣服務(wù)不斷改善過(guò)程。如果 IT承擔(dān)著保護(hù)任務(wù)， OT負(fù)責(zé)生產(chǎn)、供電， IT和 OT團(tuán)隊(duì)就會(huì)產(chǎn)生分歧。

理解數(shù)據(jù)采集和 OT非常重要，這是非常重要的。邊界包括計(jì)算機(jī)和傳感器。信息技術(shù)/OT使邊界分析更加有效

公司必須識(shí)別優(yōu)點(diǎn)，比如機(jī)器上有 IoT傳感器。它是由傳感器、致動(dòng)器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等一系列通用技術(shù)構(gòu)成的，主要應(yīng)用于機(jī)械臂、自動(dòng)駕駛汽車(chē)等領(lǐng)域。