集成了影像、聲音、文本等多種信息。視頻的獲取方式包括網(wǎng)絡(luò)下載、從VCD或DVD中捕獲、從錄像帶中采集、利用攝像機(jī)拍攝等,以及購買視頻素材、屏幕錄制等。(8)傳感器數(shù)據(jù)采集傳感器是一種檢測裝置,能感受到被檢測的信息,并能將檢測到的信息按一定規(guī)律變換成信號或其他所需形式的信息輸出,以滿足信息的采集、傳輸、處理、存儲、顯示、記錄等要求。信號類型包括IEPE信號、電流信號、電壓信號、脈沖信號、I/O信號、電阻變化信號等。傳感器數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)是多源、實(shí)時、時序化、海量、高噪聲、異構(gòu)、價值密度低等,數(shù)據(jù)通信和處理難度都較大。(9)工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)是對工業(yè)機(jī)器設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)的統(tǒng)稱。在機(jī)器中有很多特定功能的元器件(閥門、開關(guān)、壓力計、攝像頭等),這些元器件接受工業(yè)設(shè)備和系統(tǒng)的命令開、關(guān)或上報數(shù)據(jù)。工業(yè)設(shè)備和系統(tǒng)能夠采集、存儲、加工、傳輸數(shù)據(jù)。工業(yè)設(shè)備目前應(yīng)用在很多行業(yè),有聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,也有未聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集應(yīng)用***,例如可編程邏輯控制器(PLC)現(xiàn)場監(jiān)控、數(shù)控設(shè)備故障診斷與檢測、**設(shè)備等大型工控設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控等。2、基于數(shù)字世界的“軟感知”能力物理世界的“硬感知”是將物理對象構(gòu)建到數(shù)字世界中的主要通道。數(shù)據(jù)采集,PLC數(shù)據(jù)采集,1200數(shù)據(jù),協(xié)議解析,設(shè)備通訊。寧波工業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
因此對數(shù)據(jù)的實(shí)時處理有著較高的要求。如果將數(shù)據(jù)上傳到云端,云端分析后再繞一圈回來,指導(dǎo)下一步動作,一來一回產(chǎn)生的時延,很多時候?qū)⒆兊貌豢山邮?。上述業(yè)務(wù)場景將在靠近數(shù)據(jù)源頭的現(xiàn)場對數(shù)據(jù)進(jìn)行即時處理,實(shí)時分析,提取特征量,然后基于分析的結(jié)果進(jìn)行本地決策,指導(dǎo)下一步動作,同時將分析結(jié)果上傳到云端,數(shù)據(jù)量經(jīng)過本地處理后**減小了。圖3-2所示是實(shí)時振動信號狀態(tài)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析?!鴪D3-2實(shí)時振動信號狀態(tài)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析03工業(yè)數(shù)據(jù)采集的體系結(jié)構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)采集體系包括設(shè)備接入、協(xié)議轉(zhuǎn)換、邊緣計算。設(shè)備接入是工業(yè)數(shù)據(jù)采集建立物理世界和數(shù)字世界連接的起點(diǎn)。設(shè)備接入利用有線或無線通信方式,實(shí)現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場和工廠外智能產(chǎn)品/移動裝備的泛在連接,將數(shù)據(jù)上報到云端。工業(yè)數(shù)據(jù)采集發(fā)展了這么多年,存在設(shè)備接入的復(fù)雜性和多樣性。數(shù)據(jù)接入后,將對數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、轉(zhuǎn)換,并通過標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用層協(xié)議如MQTT、HTTP上傳到物聯(lián)網(wǎng)平臺。部分工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景,在協(xié)議轉(zhuǎn)換后,可能在本地做即時數(shù)據(jù)分析和預(yù)處理,再上傳到云端,提升即時性并降低網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力。邊緣計算近幾年發(fā)展迅速,大家越來越意識到數(shù)據(jù)就近處理的優(yōu)勢,無論是實(shí)效性還是出于數(shù)據(jù)安全性考慮。南京如何數(shù)據(jù)采集費(fèi)用云計算技術(shù)為數(shù)據(jù)采集提供了強(qiáng)大的存儲和計算能力。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一,則他很有可能會放棄購物而到另一家商店,直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨(dú)特的現(xiàn)象,開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域,讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品,并很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件,從而獲得了很好的商品銷售收入,這就是“啤酒與尿布”故事的由來。[7]當(dāng)然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國學(xué)者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品**,從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法,并根據(jù)商品之間的關(guān)系,找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計算機(jī)算法角度提出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個世紀(jì)90年代嘗試將Aprior算法引入到POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中,并獲得了成功,于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。[7]2、Suncorp-Metway使用數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)智慧營銷Suncorp-Metway是澳大利亞一家提供普通保險、銀行業(yè)、壽險和理財服務(wù)的多元化金融服務(wù)集團(tuán),旗下?lián)碛?個業(yè)務(wù)部門,管理著14類商品,由公司及共享服務(wù)部門提供支持,其在澳大利亞和新西蘭的運(yùn)營業(yè)務(wù)與900多萬名客戶有合作關(guān)系。
然后將采集得到的數(shù)據(jù),通過實(shí)時或者批量的方式,向后進(jìn)行傳輸;對于這些傳輸過來的數(shù)據(jù),選擇合適的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行ETL和建模,并且根據(jù)后續(xù)的應(yīng)用選擇合適的存儲方案;在數(shù)據(jù)完成建模并且存儲下來之后,就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計、分析和挖掘等數(shù)據(jù)應(yīng)用;而這些數(shù)據(jù)應(yīng)用的結(jié)果,一方面,可以通過數(shù)據(jù)可視化的方式,直接展現(xiàn),并幫助我們做出各種產(chǎn)品、運(yùn)營和商業(yè)等方面的決策;另一方面,這些數(shù)據(jù)應(yīng)用的結(jié)果,也可以直接反饋給產(chǎn)品,以類似于「猜你喜歡」的產(chǎn)品形態(tài),直接作用在產(chǎn)品上。很顯然,在一個典型的數(shù)據(jù)應(yīng)用上,數(shù)據(jù)采集是***個環(huán)節(jié),是源頭,是一切數(shù)據(jù)應(yīng)用的起點(diǎn)。如果數(shù)據(jù)采集沒有做好,影響了整體的數(shù)據(jù)質(zhì)量,那么,在后面環(huán)節(jié)再想進(jìn)行彌補(bǔ),其代價會很大,效果也會大打折扣。**終的數(shù)據(jù)應(yīng)用,以及基于應(yīng)用得到的決策與反饋的質(zhì)量也必然會受到影響。從這個意義上來講,無論我們?nèi)绾螐?qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)采集的重要性,也都不為過。正是因?yàn)槲覀円庾R到了數(shù)據(jù)采集的重要性,神策數(shù)據(jù)的愿景隨之誕生,即“幫助中國三千萬企業(yè)重構(gòu)數(shù)據(jù)根基,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營”,希望通過我們的努力,能夠幫助我們的客戶和合作伙伴更好、更***地采集數(shù)據(jù),從而**大化地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和生產(chǎn)流程。
數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)應(yīng)用的源頭,指導(dǎo)企業(yè)在產(chǎn)品、運(yùn)營和業(yè)務(wù)等多方面決策。本文作者王灼洲從數(shù)據(jù)采集需求出發(fā),詳細(xì)解讀了如何實(shí)現(xiàn)高效、可用的數(shù)據(jù)采集方案。主要內(nèi)容如下:數(shù)據(jù)采集的定義和重要性業(yè)內(nèi)常見的數(shù)據(jù)采集方案數(shù)據(jù)采集的原則數(shù)據(jù)采集案例分析一、數(shù)據(jù)采集的定義和重要性所謂數(shù)據(jù)采集,即為了滿足數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析和挖掘的需要,搜集和獲取各種數(shù)據(jù)的過程。通常情況下,數(shù)據(jù)采集指的是采集企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)。在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,隨著流量紅利的衰退,越來越多的企業(yè)通過精細(xì)化運(yùn)營,深度挖掘每一位用戶的價值。當(dāng)下流行的數(shù)據(jù)驅(qū)動、精細(xì)化運(yùn)營等方法論和實(shí)踐方式,也變得越來越重要,并且被越來越多的企業(yè)所接受和采納。而數(shù)據(jù)驅(qū)動、精細(xì)化運(yùn)營都要基于數(shù)據(jù)來做各種決策。數(shù)據(jù)采集,正是它們的基礎(chǔ)和前提條件。數(shù)據(jù)采集,本質(zhì)上是為了數(shù)據(jù)應(yīng)用。如果我們沒有任何數(shù)據(jù)上的應(yīng)用需求,投入再大的精力,去做好數(shù)據(jù)采集其實(shí)也是沒有任何意義的。而數(shù)據(jù)應(yīng)用,其實(shí)是一個比較大的范疇,包含**簡單的統(tǒng)計報表,復(fù)雜的交互式在線分析,當(dāng)下非常熱門的個性化推薦等。不管哪一類數(shù)據(jù)應(yīng)用,都可以在大體上分成五個環(huán)節(jié),如下圖:在進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用的時候,我們首先要通過各種方式采集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)建立完善的數(shù)據(jù)分析體系,為企業(yè)發(fā)展提供有力的支持。衢州質(zhì)量數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)
數(shù)據(jù)采集可以通過智能電網(wǎng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對電力需求的預(yù)測和調(diào)度。寧波工業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
關(guān)于作者:胡典鋼,***工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)**,順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺負(fù)責(zé)人,兼任順豐集團(tuán)職業(yè)發(fā)展評審委員和ZETA聯(lián)盟工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高級顧問,負(fù)責(zé)順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)及產(chǎn)品化工作。在物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域從業(yè)10余年,有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。歷任NI公司應(yīng)用工程師、高級應(yīng)用工程師、大區(qū)銷售經(jīng)理,兼任GSDZone社區(qū)專欄作者和海南大學(xué)校外**,NI(中國)**認(rèn)證雙架構(gòu)師——LabVIEW架構(gòu)師和TestStand架構(gòu)師,主導(dǎo)大型工業(yè)自動化測試控制和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的開發(fā)工作。2016年受邀撰寫專著《TestStand工業(yè)自動化測試管理》,廣受業(yè)界好評,多次重印。本文摘編自《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng):平臺架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐》,經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。(ISBN:978-7-111-70227-6)延伸閱讀《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)》點(diǎn)擊上圖了解及購買轉(zhuǎn)載請聯(lián)系微信:DoctorData推薦語:這是一本從平臺架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用實(shí)踐3個維度***講解工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)如何在生產(chǎn)實(shí)踐中落地的著作。它是順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺負(fù)責(zé)人10余年經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),得到了行業(yè)里近10位**的一致推薦。寧波工業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)