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(tái)負(fù)責(zé)人，兼任順豐集團(tuán)職業(yè)發(fā)展評(píng)審委員和ZETA聯(lián)盟工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高級(jí)顧問(wèn)，負(fù)責(zé)順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)及產(chǎn)品化工作。在物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)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(jí)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(guó)）**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(dòng)化測(cè)試控制和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)工作。2016年受邀撰寫專著《TestStand工業(yè)自動(dòng)化測(cè)試管理》，廣受業(yè)界好評(píng)，多次重印。本文摘編自《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：平臺(tái)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(gòu)買轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系微信：DoctorData推薦語(yǔ)：這是一本從平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用實(shí)踐3個(gè)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(tái)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。數(shù)據(jù)有測(cè)試數(shù)據(jù)，有內(nèi)容數(shù)據(jù)，有歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的采集，能夠讓抽象的數(shù)據(jù)具體化。合肥數(shù)控?cái)?shù)據(jù)采集二次開(kāi)發(fā)

    人工智能（AI）是指通過(guò)模擬、仿真和延伸人類智能的方法和技術(shù)，使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠執(zhí)行類似于人類的認(rèn)知、學(xué)習(xí)、推理和決策等智能活動(dòng)。人工智能的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠像人類一樣思考、學(xué)習(xí)和行動(dòng)，從而解決各種復(fù)雜的問(wèn)題，并提供智能化的服務(wù)和支持。人工智能涵蓋了多個(gè)子領(lǐng)域和技術(shù)，其中一些主要包括：機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是一種讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和模式來(lái)改善性能的技術(shù)，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法。深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)多層次的非線性變換來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的高級(jí)抽象表示，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。自然語(yǔ)言處理（NLP）：自然語(yǔ)言處理是研究計(jì)算機(jī)如何理解、處理和生成自然語(yǔ)言的技術(shù)，包括文本分析、語(yǔ)言翻譯、語(yǔ)音識(shí)別等方面。計(jì)算機(jī)視覺(jué)：計(jì)算機(jī)視覺(jué)是研究計(jì)算機(jī)如何從圖像或視頻中理解和分析視覺(jué)信息的技術(shù)，包括目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類、物體識(shí)別等領(lǐng)域。智能機(jī)器人：智能機(jī)器人是結(jié)合了感知、學(xué)習(xí)和決策能力的機(jī)器人系統(tǒng)，能夠自主地執(zhí)行任務(wù)和與環(huán)境進(jìn)行交互。 蕪湖如何數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)進(jìn)行目標(biāo)市場(chǎng)定位，提高市場(chǎng)營(yíng)銷的效果。

    大數(shù)據(jù)敞開(kāi)了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和運(yùn)用數(shù)據(jù)的時(shí)期，它給技術(shù)和商貿(mào)帶來(lái)了龐大的變化。麥肯錫研究說(shuō)明，在診療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種種類的數(shù)據(jù)中迅速獲取有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域早就涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處置和顯現(xiàn)的有力兵器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。然而調(diào)查顯示，未被用到的信息百分比高達(dá)，很大程度都是由于高價(jià)值的信息無(wú)法得到采集。如何從大數(shù)據(jù)中收集出有用的信息早就是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)期背景下，如何從大數(shù)據(jù)中收集出有用的信息早已是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？什么是數(shù)據(jù)采集？?數(shù)據(jù)采集(DAQ)：又稱數(shù)據(jù)得到，是指從傳感器和其它待測(cè)裝置等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)搜集信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)分類下一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中并未考慮過(guò)的新數(shù)據(jù)源展開(kāi)歸納與分類，可將其分成線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。

    這種情況作決定的依據(jù)是，考慮以后可能會(huì)出現(xiàn)功能改動(dòng)，勢(shì)必會(huì)對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)造成影響，選擇受變動(dòng)影響比較小的方案。2）確定方案，編碼3）編碼結(jié)束，進(jìn)入測(cè)試、調(diào)試階段4）交付使用接口對(duì)接方式的數(shù)據(jù)可靠性較高，一般不存在數(shù)據(jù)重復(fù)的情況，且都是客戶業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要的有價(jià)值的數(shù)據(jù)；同時(shí)數(shù)據(jù)是通過(guò)接口實(shí)時(shí)傳遞過(guò)來(lái)，完全滿足了大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)于實(shí)時(shí)性的要求。但是接口對(duì)接方式需花費(fèi)大量人力和時(shí)間協(xié)調(diào)各個(gè)軟件廠商做數(shù)據(jù)接口對(duì)接；同時(shí)其擴(kuò)展性不高，比如：由于業(yè)務(wù)需要各軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)出新的業(yè)務(wù)模塊，其和大數(shù)據(jù)平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)接口也需要做相應(yīng)的修改和變動(dòng)，甚至要**以前的所有數(shù)據(jù)接口編碼，工作量很大且耗時(shí)長(zhǎng)。2、開(kāi)放數(shù)據(jù)庫(kù)方式一般情況，來(lái)自不同公司的系統(tǒng)，不太會(huì)開(kāi)放自己的數(shù)據(jù)庫(kù)給對(duì)方連接，因?yàn)檫@樣會(huì)有安全性的問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和匯聚，開(kāi)放數(shù)據(jù)庫(kù)是**直接的一種方式。兩個(gè)系統(tǒng)分別有各自的數(shù)據(jù)庫(kù)，同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)之間是比較方便的：1）如果兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)在同一個(gè)服務(wù)器上，只要用戶名設(shè)置的沒(méi)有問(wèn)題，就可以直接相互訪問(wèn)，需要在from后將其數(shù)據(jù)庫(kù)名稱及表的架構(gòu)所有者帶上即可。select*from2）如果兩個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)不在一個(gè)服務(wù)器上。通過(guò)數(shù)據(jù)采集，企業(yè)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并采取糾正措施，提高運(yùn)營(yíng)效率。

    并表示：為元宇宙構(gòu)建基礎(chǔ)平臺(tái)是一條漫長(zhǎng)的道路。我們發(fā)布了售價(jià)299美元的128GB版Quest2，這一愿景付諸實(shí)踐并不**只是打造一款眼鏡產(chǎn)品。這是一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)。我們正在同時(shí)構(gòu)建多代VR和AR產(chǎn)品，以及新的操作系統(tǒng)、開(kāi)發(fā)模型、數(shù)字商務(wù)平臺(tái)、內(nèi)容工作室，當(dāng)然還有社交平臺(tái)。從**上看，OculusQuest2在2021年的銷量已經(jīng)超過(guò)1000萬(wàn)臺(tái)。這也意味著Facebook將在消費(fèi)電子領(lǐng)域直面和蘋果的競(jìng)爭(zhēng)。從用戶體驗(yàn)的角度看，目前Oculus的用戶體驗(yàn)確實(shí)獲得了**性的提升。無(wú)論從屏幕的顯示清晰度、視覺(jué)體驗(yàn)帶來(lái)的沉浸感，還是手柄的高精度定位系統(tǒng)，Quest2都已經(jīng)相當(dāng)成熟，而同等性能的產(chǎn)品卻貴兩三倍。下一步Facebook很有可能像特斯拉一樣進(jìn)一步低于成本價(jià)銷售這款產(chǎn)品，以快速獲得用戶，進(jìn)而為元宇宙戰(zhàn)略獲得更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。更名Meta后，公司的元宇宙格局更加清晰。從2021年第四季度開(kāi)始，負(fù)責(zé)AR/VR業(yè)務(wù)的FacebookRealityLabs（FRL）將單**項(xiàng)披露業(yè)績(jī)表現(xiàn)和投資活動(dòng)。扎克伯格還表示：我們正在為增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品和服務(wù)投入大量資源，這是我們開(kāi)發(fā)下一代在線社交體驗(yàn)工作的重要組成環(huán)節(jié)。新的項(xiàng)目披露將提供有關(guān)FRL業(yè)績(jī)和我們正在進(jìn)行的投資的額外信息。綜合以上。上位機(jī)要采集到下位機(jī)記錄的數(shù)據(jù)，這個(gè)過(guò)程就是數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)采集有利于管理者對(duì)生產(chǎn)情況的監(jiān)控。南京制造業(yè)數(shù)據(jù)采集開(kāi)發(fā)

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。合肥數(shù)控?cái)?shù)據(jù)采集二次開(kāi)發(fā)

    數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)兼容性???采集軟件完全支持現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備，滿足發(fā)那科系統(tǒng)0i-MD、Series32i-MODELA、Oi-TF、31i-MODELB、三菱、西門子、海德漢、兄弟CNC、HASS等系統(tǒng)采集要求，完全支持機(jī)床網(wǎng)卡采集；???MDC方便擴(kuò)展性，可以支持其它品牌數(shù)控系統(tǒng)及PLC數(shù)據(jù)采集。???對(duì)機(jī)床設(shè)備狀態(tài)、相關(guān)加工參數(shù)、宏參數(shù)、NC報(bào)警信息進(jìn)行采集；???提供數(shù)據(jù)庫(kù)接口,與MES系統(tǒng)進(jìn)行集成，并可提供MQTT、MOUDUS等接口，方便以后其它系統(tǒng)系統(tǒng)集成。采集方法1.底層數(shù)據(jù)采集。能夠與設(shè)備通訊的情況下盡量通過(guò)通訊的方式提取現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)；實(shí)在不能通訊的設(shè)備，可以通過(guò)在設(shè)備上外加傳感器、智能設(shè)備終端等方式去讀取;2.對(duì)生產(chǎn)線的每臺(tái)生產(chǎn)設(shè)備（包括PLC，CNC數(shù)控機(jī)床等）部署設(shè)備終端，再通過(guò)企業(yè)已存在的網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一聯(lián)網(wǎng)，從而形成對(duì)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控，采集計(jì)算設(shè)備實(shí)際執(zhí)行OEE的相關(guān)數(shù)據(jù)，從而為每臺(tái)設(shè)備制定OEE計(jì)劃標(biāo)準(zhǔn),將標(biāo)準(zhǔn)集成到系統(tǒng)中3.通過(guò)構(gòu)建設(shè)備基礎(chǔ)資料，設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控，設(shè)備運(yùn)行保養(yǎng)，設(shè)備備件管理體系。 合肥數(shù)控?cái)?shù)據(jù)采集二次開(kāi)發(fā)