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随着物联网行业的快速发展,“智能制造”一词逐渐出现在大众的视野中并且以迅速发展的态势蔓延开来。与此同时,各种类型的数据采集系统被广泛应用到工业生产中,在化工、新能源、食品、医药、石油、机械、电力等行业均能看到它的身影,接下来就让我们具体了解一下它的内容与特性。
数据采集总体来说就是通过RTU或PLC进行,其中包括传感器数据的读取,依靠系统的需求通讯传送到设备这一过程。数据有特定的格局,操控室中的操作员能够用HMI了解系统状况,并决议是否要调整RTU或PLC的操控,或是暂停正常的操控,进行特别的处理。数据也会传送到历史记载器,一般会是架构在商用的数据库管理系统上,以便追寻趋势并进行剖析。
对于来说,它的特性主要包含三大方面,即全面性、多维性、高效性。
1、全面性
数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。比如对于“查看商品详情”这一行为,需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id,最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。
2、多维性
数据采集更重要的是能够满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型,从而满足不同的分析目标。比如“查看商品详情”这一行为,通过埋点,我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道用户进入了商品详情页。
3、高效性
高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。
数据采集包括反映物理过程特征的数据的产生,数据发送、接受和数据处理;监视控制不仅包括对物理过程的直接控制,还包括管理性控制,只下发调控指令,由厂站端或下级调度人工调度。
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