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數據采集概況

在互聯網行業快速發展的今天，數據采集已經被廣泛應用于互聯網及分布式領域，數據采集領域已經發生了重要的變化。首先，分布式控制應用場合中的智能數據采集系統在國內外已經取得了長足的發展。μC/OSⅡ自1992年的版（μC/OS）以來已經有好幾百個應用，是一個經實踐證明好用且穩定可靠的內核。其次,總線兼容型數據采集插件的數量不斷增大,與個人計算機兼容的數據采集系統的數量也在增加。國內外各種數據采集機先后問世，將數據采集帶入了一個全新的時代。

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數據采集的目的

數據采集的目的是為了測量電壓、電流、溫度、壓力或聲音等物理現象?；赑C的數據采集，通過模塊化硬件、應用軟件和計算機的結合，進行測量。對于對實時性和穩定性要求很高的數據采集系統來說，引入μC/OSⅡ無疑將大大改善其性能。盡管數據采集系統根據不同的應用需求有不同的定義，但各個系統采集、分析和顯示信息的目的卻都相同。數據采集系統整合了信號、傳感器、激勵器、信號調理、數據采集設備和應用軟件。

數據管理系統

數據管理系統（DMS）極大拓展了數據分析能力。數據管理系統（DMS）可從多個數據源、系統中進行數據采集，并將這些在自身數據倉庫中的各類數據整合為軟件的標準格式。標準化后的數據可用于ProFicient、eSPC和其他分析工具中。

　　數據管理系統（DMS）可采集多個數據源的數據，并將這些數據合并在一個子組中進行分析。數據管理系統（DMS）支持的可連接的數據源包括OPC、WonderwareLive數據表、OLE數據庫、GEiHistrian以及格數據源（即從RS232、TCP/IP和數據文件中獲取的數據）。但國內物流企業的庫存（盤點）電子化仍處在一個較低水平，同國外商業管理水平存在較大差距。此外，數據管理系統（DMS）能分析ProFicient或eSPC軟件中需求，邏輯分組數據。