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隨著大數(shù)據(jù)概念的井噴式發(fā)展，用戶(hù)對(duì)大數(shù)據(jù)理解的成熟度和需求度迅速提高。無(wú)論是智能家居、醫(yī)i療、穿戴、社區(qū)等生活場(chǎng)景，都越來(lái)越重視數(shù)據(jù)的重要性，這是國(guó)民經(jīng)濟(jì)不可缺少的一環(huán)，在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思想和策略在實(shí)踐中也逐漸成為共識(shí)。公司希望能夠?qū)ιa(chǎn)制造全過(guò)程進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的優(yōu)化與提升，日常的操作與管理，以及生產(chǎn)制造機(jī)械設(shè)備的成本，終達(dá)到提高產(chǎn)能和競(jìng)爭(zhēng)力的目的?？梢哉f(shuō)，大數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)企業(yè)的重要性是不言而喻的。

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1、數(shù)字來(lái)自哪里？

產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)來(lái)自何處？

它來(lái)自于產(chǎn)品的每一個(gè)生命周期，包括市場(chǎng)、設(shè)計(jì)、制造、服務(wù)、再利用等環(huán)節(jié)，每一個(gè)環(huán)節(jié)都包含著大數(shù)據(jù)。這個(gè)“整個(gè)生命”周期的數(shù)據(jù)更多。自然，企業(yè)外部和產(chǎn)業(yè)鏈外的“交叉”數(shù)據(jù)也是工業(yè)大數(shù)據(jù)“不可忽視”的重要來(lái)源。

2、收集數(shù)據(jù)

現(xiàn)在，工業(yè)大數(shù)據(jù)是如此的重要，那么我們應(yīng)該如何收集數(shù)據(jù)呢？怎樣才能將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能統(tǒng)計(jì)、分析，從而轉(zhuǎn)化為企業(yè)想要看到的數(shù)據(jù)結(jié)果，在這個(gè)時(shí)候不得不提及工業(yè)物聯(lián)的王i牌-數(shù)據(jù)采集終端。這一方案早就應(yīng)用于工業(yè)物聯(lián)領(lǐng)域，主要針對(duì)制造工藝、生產(chǎn)流程、質(zhì)量、設(shè)備、能耗等方面進(jìn)行優(yōu)化，提能和良率，從而大大提高生產(chǎn)效率，降低成本。

大數(shù)據(jù)和云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系

云、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)代表著 IT領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展的新趨勢(shì)，三者之間既有區(qū)別又有聯(lián)系。云一開(kāi)始主要有兩種含義：一種是大規(guī)模分布式并行計(jì)算技術(shù)，代表著谷歌的 GFS和 MapReduce；另一種是“按需租賃”的商業(yè)模式，它代表著亞馬遜的虛擬機(jī)和對(duì)象存儲(chǔ)。然而，隨著大數(shù)據(jù)概念的提出，大數(shù)據(jù)中的分布式計(jì)算技術(shù)開(kāi)始被越來(lái)越多地納入到大數(shù)據(jù)技術(shù)中，而人們提到云計(jì)算時(shí)，更多是指整合底層 IT資源和以服務(wù)方式提供 IT資源的商業(yè)模式(例如 IaaS、 PaaS、 SaaS)。自云計(jì)算和大數(shù)據(jù)概念誕生至今，它們之間的關(guān)系十分微妙，既密不可分，又千差萬(wàn)別。所以，我們不能將云計(jì)算與大數(shù)據(jù)割裂開(kāi)來(lái)作為兩種截然不同的技術(shù)。另外，物聯(lián)網(wǎng)是與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)相結(jié)合的技術(shù)。

首先，大數(shù)據(jù)，云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的區(qū)別。云計(jì)算本質(zhì)上是為了整合和優(yōu)化 IT資源，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)以服務(wù)的方式廉價(jià)地向用戶(hù)提供服務(wù)，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值，從而為生產(chǎn)和生活服務(wù)提供服務(wù)；云計(jì)算本質(zhì)上旨在整合和優(yōu)化各類(lèi) IT資源，并以服務(wù)的方式廉價(jià)提供給用戶(hù)；物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)物物連接，應(yīng)用創(chuàng)新是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心。

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單一的采集節(jié)點(diǎn)通常支持多路并行采樣。所以，前端輸入通道支持多路并行輸入。每個(gè)輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)阻抗匹配電路后，進(jìn)行低通濾波處理。許多接入的傳感器信號(hào)頻率不太高，所以需要用低通濾波器過(guò)濾高頻信號(hào)(采樣預(yù)處理)，再接入多通道同步 ADC進(jìn)行量化處理。

模數(shù)轉(zhuǎn)換由采樣控制器控制，采樣控制器在 FPGA內(nèi)部實(shí)現(xiàn)。模數(shù)轉(zhuǎn)換后的結(jié)果直接存入 FIFO，當(dāng) FIFO中的數(shù)據(jù)量超過(guò)設(shè)定的閾值后，就向 ARM處理器提交中斷請(qǐng)求。ARM處理器在收到中斷請(qǐng)求后，開(kāi)始從 FIFO讀取數(shù)據(jù)，然后生成網(wǎng)絡(luò)包，通過(guò)以太網(wǎng)發(fā)送到主機(jī)服務(wù)器。在這種電路結(jié)構(gòu)中， FIFO起到了數(shù)據(jù)緩沖的作用， FIFO的容量與采樣頻率相關(guān)。

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若采樣頻率較高，則需開(kāi)拓更大的 FIFO空間，否則將出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的情況。取樣頻率的上限值取決于網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率，如果網(wǎng)絡(luò)端口的吞吐量有問(wèn)題，則采樣率不能太高，否則同樣會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的情況。取樣頻率、 FIFO容量、網(wǎng)絡(luò)吞吐量等因素密切相關(guān)，分析三者之間的關(guān)系可采用流水線模型。

物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)簡(jiǎn)介：目前，物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)，規(guī)模和應(yīng)用類(lèi)型各不相同。物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)通過(guò)傳感器、 RFID、 GPS和儀表等手段實(shí)時(shí)收集被監(jiān)測(cè)對(duì)象的狀態(tài)信息，并將相關(guān)信息及時(shí)地傳送到數(shù)據(jù)服務(wù)中心。通過(guò)智能處理數(shù)據(jù)中心的各種數(shù)據(jù)，形成各種物聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)。通過(guò)智能終端設(shè)備(如智能手機(jī)等)，人們可以在沒(méi)有意識(shí)到物聯(lián)網(wǎng)存在的情況下進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，并享受物聯(lián)網(wǎng)所提供的各種實(shí)時(shí)信息服務(wù)。

物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀：目前，物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)大多是孤立的，不同部門(mén)、單位或行業(yè)根據(jù)具體需要，分別建立了各自獨(dú)立的物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)。目前，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中常見(jiàn)的實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)有跟蹤信息系統(tǒng)、制造物流實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)、物資倉(cāng)儲(chǔ)監(jiān)控實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)、智能物流實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)、工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)、智能城市物流實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)、智能家居實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)、智能校園信息系統(tǒng)等。