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?，因此我們很可能會看到這種模式的發(fā)展，甚至在精化級別，在精化級別上，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，目前還缺乏一個法律框架，這是業(yè)界所期待的。與此同時， GDPR是圍繞數(shù)據(jù)共享和處理的唯i一通用機制，但是需要進行擴展和本地化。(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，以便借鑒其他人為確定zui佳戰(zhàn)略而進行的數(shù)據(jù)挖掘和管理工作，同時嘗試創(chuàng)新辦法。

因為數(shù)據(jù)是自動匯總和分析的，所以浪費的數(shù)據(jù)更少。很多物聯(lián)網(wǎng)平臺利用機器學習收集各種相關(guān)數(shù)據(jù)，然后分類和分析數(shù)據(jù)集。舉例來說，測量高速旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動水平的傳感器數(shù)據(jù)與設(shè)備已有的振動特性結(jié)合起來，可以幫助探測異常情況，并在出現(xiàn)嚴重問題前及時作出預測。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。

實時收集和分析物聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)。很多物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺能夠同時實時收集和分析數(shù)據(jù)，因此洞察速度更快。舉例來說，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)，其目標是將特定的存儲解決方案放在zui需要它們的地方，以確保在整個物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)過程中正確地處理數(shù)據(jù)。邊界計算比以前更重要了，因為它能為諸如 HD視頻會議、遠程學習或遠程醫(yī)i療這樣的用例提供正面用戶體驗。

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

通過在工廠中引入超低延遲的新標準，5 G還有助于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)向前發(fā)展，以實現(xiàn)更加可靠的自主生產(chǎn)過程。對于5 G的處理能力要求很高，數(shù)據(jù)存儲需求也隨之出現(xiàn)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如機器人和攝像機，用來跟蹤整個供應鏈的資產(chǎn)，并收集諸如溫度和振動等數(shù)據(jù)來跟蹤集裝箱運輸?shù)娜肟?。使用支?IoT的設(shè)備在運輸路線上收集運輸中的供應鏈數(shù)據(jù)，從而幫助優(yōu)化路線規(guī)劃。

Pascal Property類數(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)類別數(shù)據(jù)被廣泛應用于資產(chǎn)管理領(lǐng)域，資產(chǎn)管理是物聯(lián)網(wǎng)中一個非常重要的功能，甚至可以作為一個獨立的系統(tǒng)進行研究，因為它可以與 ERP、 MES、物流等系統(tǒng)對接。診斷性數(shù)據(jù)：診斷性數(shù)據(jù)是指在設(shè)備運行期間檢測到設(shè)備運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，診斷性數(shù)據(jù)可分為兩類：一類為設(shè)備運行參數(shù)，如設(shè)備的輸入/輸出值，這里通常指與傳統(tǒng)工業(yè)自動化有關(guān)的類數(shù)據(jù)，即 OT技術(shù)；另一類為設(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)是預測性維護的重要元數(shù)據(jù)，也是深度控制模型的基礎(chǔ)，因此診斷類數(shù)據(jù)是我們重點要研究的數(shù)據(jù)類型。

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)備會產(chǎn)生狀態(tài)數(shù)據(jù)，作為原始數(shù)據(jù)收集起來，然后用于更復雜的分析。

定位資料：把定位資料想像為室內(nèi) GPS。定位數(shù)據(jù)可以讓你實時跟蹤包裹，托盤和設(shè)備，而不是引導你去特定的目的地。農(nóng)場主可在收獲時追i蹤設(shè)備；倉庫管理員可在車間找到特定的零件托盤；在消費者層面，可利用定位數(shù)據(jù)跟蹤手機、筆記本電腦，甚至是鑰匙。

必須對物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進行處理才能使用。然而，因為數(shù)據(jù)通常來自多種設(shè)備或不同格式，所以在對數(shù)據(jù)進行處理或應用任何分析之前，都需要做一些事情：將數(shù)據(jù)標準化或轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一格式，以確保格式與應用程序兼容。為新轉(zhuǎn)換的格式數(shù)據(jù)存儲或創(chuàng)建備份。篩選重復、過時或無用的數(shù)據(jù)，以幫助提高精i確度。整合其它來源的結(jié)構(gòu)性(或非結(jié)構(gòu)性)數(shù)據(jù)，從而豐富您當前的數(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)動器傳輸數(shù)據(jù)。信息技術(shù)與 OT融合和邊緣服務不斷改善過程。如果 IT承擔著保護任務， OT負責生產(chǎn)、供電， IT和 OT團隊就會產(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。邊界包括計算機和傳感器。信息技術(shù)/OT使邊界分析更加有效

公司必須識別優(yōu)點，比如機器上有 IoT傳感器。它是由傳感器、致動器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等一系列通用技術(shù)構(gòu)成的，主要應用于機械臂、自動駕駛汽車等領(lǐng)域。