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随着大数据技术的不断发展，越来越多的行业都受到了不同程度的影响，而今天我们就通过案例分析来了一下，大数据技术在物联网领域的表现。
1、数据采集与展示
主要是将工业设备传感器上采集到的数据信息传输到云平台，并用可视化的方式将数据呈现出来。
现在的大部分工业设备，例如数控机床、风力发电机、工业车辆等，自身就带有大量传感器，并提供集中的数据接口，只有一小部分老旧设备，或者有特殊的数据需求场景，需要单独加装传感器和数据采集装置。
在数据传输方面，厂房内的设备，环境比较复杂，一般会使用网线将机床设备连接到集中的数据处理装置上，再通过4G或者固网连接到云平台;厂房外的设备，比如工业车辆，则通过内置4G通信模块的终端来完成数据采集和传输。
数据采集业务的难点在于，面对大量不同种类的品牌的工业设备时，设备数据协议的适配和兼容。后的数据可视化，是客户比较核心的需求，可以通过统一的平台监控在网设备的状态，便于及时了解设备异常信息，提高管理人员效率。
2、基础的数据分析与管理
基于云平台采集到的设备数据，进行基本的数据分析，并产生一些SaaS应用，比如设备性能指标异常的告警、故障代码查询、故障原因的关联分析等。
这一层的数据分析还偏向于通用分析工具的阶段，不涉及基于垂直领域深入行业知识的数据分析，基于这些数据分析结果，也会有一些通用的设备管理功能，像设备的开关机、调整状态、远程锁机及解锁等，这些管理应用根据具体的领域需求而不同。
3、深度数据分析与应用
深度的数据分析，则涉及到具体领域的行业知识，需要特定领域的行业专家来实施，具体根据设备的领域和特性建立数据分析模型。
目前比较多应用在故障预测领域，大型工业设备的故障预测一直是难以解决的问题，比如机床、风机等，一旦有大的故障发生，带来的影响以及随后产生的修复成本都是巨大的，实时采集数据并预测设备故障，可以大幅度降低设备故障带来的影响。
在大量数据的基础上，使用机器学习，结合行业专家的知识，可以产生深度的行业应用，比如改进制造工艺，优化制造流程等，可以提高工业设备使用效率。
4、工业控制
工业物联网的目的就是能对工业过程实施精准控制。
基于前述传感器数据的采集、展示、建模、分析、应用等过程，在云端形成决策，并转换成工业设备可以理解的控制指令，对工业设备进行操作，实现工业设备资源之间的精准的信息交互和高效协作。
当前大部分场景的工业控制系统还需要部署在本地，受通信技术和处理能力的限制，工业云平台涉及工业控制的的深度还不够。5G技术可以满足工业系统对通信能力的要求，实现工业控制的目标。
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2025-02-12
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