關于作者：胡典鋼，***工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)**，順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺負責人，兼任順豐集團職業(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，負責順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺建設及產(chǎn)品化工作。在物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、工業(yè)大數(shù)據(jù)領域從業(yè)10余年，有豐富的實踐經(jīng)驗。歷任NI公司應用工程師、高級應用工程師、大區(qū)銷售經(jīng)理，兼任GSDZone社區(qū)專欄作者和海南大學校外**，NI（中國）**認證雙架構師——LabVIEW架構師和TestStand架構師，主導大型工業(yè)自動化測試控制和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項目的開發(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、關鍵技術與應用實踐》，經(jīng)出版方授權發(fā)布。（ISBN：978-7-111-70227-6）延伸閱讀《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)》點擊上圖了解及購買轉載請聯(lián)系微信：DoctorData推薦語：這是一本從平臺架構、關鍵技術、應用實踐3個維度***講解工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)如何在生產(chǎn)實踐中落地的著作。它是順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺負責人10余年經(jīng)驗的總結，得到了行業(yè)里近10位**的一致推薦。數(shù)據(jù)有測試數(shù)據(jù)，有內容數(shù)據(jù)，有歷史數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的采集，能夠讓抽象的數(shù)據(jù)具體化。合肥數(shù)控數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)
人工智能（AI）是指通過模擬、仿真和延伸人類智能的方法和技術，使計算機系統(tǒng)能夠執(zhí)行類似于人類的認知、學習、推理和決策等智能活動。人工智能的目標是讓計算機系統(tǒng)能夠像人類一樣思考、學習和行動，從而解決各種復雜的問題，并提供智能化的服務和支持。人工智能涵蓋了多個子領域和技術，其中一些主要包括：機器學習：機器學習是一種讓計算機系統(tǒng)通過學習數(shù)據(jù)和模式來改善性能的技術，包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等方法。深度學習：深度學習是機器學習的一個分支，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，通過多層次的非線性變換來學習數(shù)據(jù)的高級抽象表示，廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域。自然語言處理（NLP）：自然語言處理是研究計算機如何理解、處理和生成自然語言的技術，包括文本分析、語言翻譯、語音識別等方面。計算機視覺：計算機視覺是研究計算機如何從圖像或視頻中理解和分析視覺信息的技術，包括目標檢測、圖像分類、物體識別等領域。智能機器人：智能機器人是結合了感知、學習和決策能力的機器人系統(tǒng)，能夠自主地執(zhí)行任務和與環(huán)境進行交互。 蕪湖如何數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)進行目標市場定位，提高市場營銷的效果。
大數(shù)據(jù)敞開了一個大規(guī)模生產(chǎn)、分享和運用數(shù)據(jù)的時期，它給技術和商貿(mào)帶來了龐大的變化。麥肯錫研究說明，在診療、零售和制造業(yè)領域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術，就是從各種種類的數(shù)據(jù)中迅速獲取有價值信息的技術。大數(shù)據(jù)領域早就涌現(xiàn)出了大量新的技術，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲、處置和顯現(xiàn)的有力兵器。大數(shù)據(jù)關鍵技術大數(shù)據(jù)處理關鍵技術一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預處理、大數(shù)據(jù)存儲及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應用、大數(shù)據(jù)安全等）。然而調查顯示，未被用到的信息百分比高達，很大程度都是由于高價值的信息無法得到采集。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)展的關鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時期背景下，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。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術呢？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裝置等模擬和數(shù)字被測單元中自動搜集信息的過程。數(shù)據(jù)分類下一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中并未考慮過的新數(shù)據(jù)源展開歸納與分類，可將其分成線上行為數(shù)據(jù)與內容數(shù)據(jù)兩大類。
這種情況作決定的依據(jù)是，考慮以后可能會出現(xiàn)功能改動，勢必會對現(xiàn)有系統(tǒng)造成影響，選擇受變動影響比較小的方案。2）確定方案，編碼3）編碼結束，進入測試、調試階段4）交付使用接口對接方式的數(shù)據(jù)可靠性較高，一般不存在數(shù)據(jù)重復的情況，且都是客戶業(yè)務大數(shù)據(jù)平臺需要的有價值的數(shù)據(jù)；同時數(shù)據(jù)是通過接口實時傳遞過來，完全滿足了大數(shù)據(jù)平臺對于實時性的要求。但是接口對接方式需花費大量人力和時間協(xié)調各個軟件廠商做數(shù)據(jù)接口對接；同時其擴展性不高，比如：由于業(yè)務需要各軟件系統(tǒng)開發(fā)出新的業(yè)務模塊，其和大數(shù)據(jù)平臺之間的數(shù)據(jù)接口也需要做相應的修改和變動，甚至要**以前的所有數(shù)據(jù)接口編碼，工作量很大且耗時長。2、開放數(shù)據(jù)庫方式一般情況，來自不同公司的系統(tǒng)，不太會開放自己的數(shù)據(jù)庫給對方連接，因為這樣會有安全性的問題。為實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和匯聚，開放數(shù)據(jù)庫是**直接的一種方式。兩個系統(tǒng)分別有各自的數(shù)據(jù)庫，同類型的數(shù)據(jù)庫之間是比較方便的：1）如果兩個數(shù)據(jù)庫在同一個服務器上，只要用戶名設置的沒有問題，就可以直接相互訪問，需要在from后將其數(shù)據(jù)庫名稱及表的架構所有者帶上即可。select*from2）如果兩個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫不在一個服務器上。通過數(shù)據(jù)采集，企業(yè)可以實時監(jiān)控業(yè)務運營指標，及時發(fā)現(xiàn)問題并采取糾正措施，提高運營效率。
并表示：為元宇宙構建基礎平臺是一條漫長的道路。我們發(fā)布了售價299美元的128GB版Quest2，這一愿景付諸實踐并不**只是打造一款眼鏡產(chǎn)品。這是一個完整的生態(tài)系統(tǒng)。我們正在同時構建多代VR和AR產(chǎn)品，以及新的操作系統(tǒng)、開發(fā)模型、數(shù)字商務平臺、內容工作室，當然還有社交平臺。從**上看，OculusQuest2在2021年的銷量已經(jīng)超過1000萬臺。這也意味著Facebook將在消費電子領域直面和蘋果的競爭。從用戶體驗的角度看，目前Oculus的用戶體驗確實獲得了**性的提升。無論從屏幕的顯示清晰度、視覺體驗帶來的沉浸感，還是手柄的高精度定位系統(tǒng)，Quest2都已經(jīng)相當成熟，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一步低于成本價銷售這款產(chǎn)品，以快速獲得用戶，進而為元宇宙戰(zhàn)略獲得更大的競爭優(yōu)勢。更名Meta后，公司的元宇宙格局更加清晰。從2021年第四季度開始，負責AR/VR業(yè)務的FacebookRealityLabs（FRL）將單**項披露業(yè)績表現(xiàn)和投資活動。扎克伯格還表示：我們正在為增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實產(chǎn)品和服務投入大量資源，這是我們開發(fā)下一代在線社交體驗工作的重要組成環(huán)節(jié)。新的項目披露將提供有關FRL業(yè)績和我們正在進行的投資的額外信息。綜合以上。上位機要采集到下位機記錄的數(shù)據(jù)，這個過程就是數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)采集有利于管理者對生產(chǎn)情況的監(jiān)控。南京制造業(yè)數(shù)據(jù)采集開發(fā)
數(shù)據(jù)采集，PLC數(shù)據(jù)采集，1200數(shù)據(jù)，協(xié)議解析，設備通訊。合肥數(shù)控數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)
數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)兼容性???采集軟件完全支持現(xiàn)場設備，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，完全支持機床網(wǎng)卡采集；???MDC方便擴展性，可以支持其它品牌數(shù)控系統(tǒng)及PLC數(shù)據(jù)采集。???對機床設備狀態(tài)、相關加工參數(shù)、宏參數(shù)、NC報警信息進行采集；???提供數(shù)據(jù)庫接口,與MES系統(tǒng)進行集成，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。能夠與設備通訊的情況下盡量通過通訊的方式提取現(xiàn)場數(shù)據(jù)；實在不能通訊的設備，可以通過在設備上外加傳感器、智能設備終端等方式去讀取;2.對生產(chǎn)線的每臺生產(chǎn)設備（包括PLC，CNC數(shù)控機床等）部署設備終端，再通過企業(yè)已存在的網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一聯(lián)網(wǎng)，從而形成對設備的實時監(jiān)控，采集計算設備實際執(zhí)行OEE的相關數(shù)據(jù)，從而為每臺設備制定OEE計劃標準,將標準集成到系統(tǒng)中3.通過構建設備基礎資料，設備運行監(jiān)控，設備運行保養(yǎng)，設備備件管理體系。 合肥數(shù)控數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)