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隨著大數據概念的井噴式發展，用戶對大數據理解的成熟度和需求度迅速提高。無論是智能家居、醫i療、穿戴、社區等生活場景，都越來越重視數據的重要性，這是國民經濟不可缺少的一環，在實際應用中，數據驅動的思想和策略在實踐中也逐漸成為共識。公司希望能夠對生產制造全過程進行數據采集，以實現生產效率的優化與提升，日常的操作與管理，以及生產制造機械設備的成本，終達到提高產能和競爭力的目的。可以說，大數據對工業企業的重要性是不言而喻的。

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1、數字來自哪里？

產業大數據來自何處？

它來自于產品的每一個生命周期，包括市場、設計、制造、服務、再利用等環節，每一個環節都包含著大數據。這個“整個生命”周期的數據更多。自然，企業外部和產業鏈外的“交叉”數據也是工業大數據“不可忽視”的重要來源。

2、收集數據

現在，工業大數據是如此的重要，那么我們應該如何收集數據呢？怎樣才能將采集到的數據進行智能統計、分析，從而轉化為企業想要看到的數據結果，在這個時候不得不提及工業物聯的王i牌-數據采集終端。這一方案早就應用于工業物聯領域，主要針對制造工藝、生產流程、質量、設備、能耗等方面進行優化，提能和良率，從而大大提高生產效率，降低成本。

大數據和云計算和物聯網的關系

云、大數據、物聯網代表著 IT領域技術發展的新趨勢，三者之間既有區別又有聯系。云一開始主要有兩種含義：一種是大規模分布式并行計算技術，代表著谷歌的 GFS和 MapReduce；另一種是“按需租賃”的商業模式，它代表著亞馬遜的虛擬機和對象存儲。然而，隨著大數據概念的提出，大數據中的分布式計算技術開始被越來越多地納入到大數據技術中，而人們提到云計算時，更多是指整合底層 IT資源和以服務方式提供 IT資源的商業模式(例如 IaaS、 PaaS、 SaaS)。自云計算和大數據概念誕生至今，它們之間的關系十分微妙，既密不可分，又千差萬別。所以，我們不能將云計算與大數據割裂開來作為兩種截然不同的技術。另外，物聯網是與云計算、大數據相結合的技術。

首先，大數據，云計算和物聯網的區別。云計算本質上是為了整合和優化 IT資源，通過網絡以服務的方式廉價地向用戶提供服務，從海量數據中發現價值，從而為生產和生活服務提供服務；云計算本質上旨在整合和優化各類 IT資源，并以服務的方式廉價提供給用戶；物聯網的發展目標是實現物物連接，應用創新是物聯網發展的核心。

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單一的采集節點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。每個輸入信號經過阻抗匹配電路后，進行低通濾波處理。許多接入的傳感器信號頻率不太高，所以需要用低通濾波器過濾高頻信號(采樣預處理)，再接入多通道同步 ADC進行量化處理。

模數轉換由采樣控制器控制，采樣控制器在 FPGA內部實現。模數轉換后的結果直接存入 FIFO，當 FIFO中的數據量超過設定的閾值后，就向 ARM處理器提交中斷請求。ARM處理器在收到中斷請求后，開始從 FIFO讀取數據，然后生成網絡包，通過以太網發送到主機服務器。在這種電路結構中， FIFO起到了數據緩沖的作用， FIFO的容量與采樣頻率相關。

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若采樣頻率較高，則需開拓更大的 FIFO空間，否則將出現數據丟失的情況。取樣頻率的上限值取決于網絡的傳輸速率，如果網絡端口的吞吐量有問題，則采樣率不能太高，否則同樣會出現數據丟失的情況。取樣頻率、 FIFO容量、網絡吞吐量等因素密切相關，分析三者之間的關系可采用流水線模型。

物聯網實時信息系統簡介：目前，物聯網是一個實時信息系統，規模和應用類型各不相同。物聯網實時信息系統通過傳感器、 RFID、 GPS和儀表等手段實時收集被監測對象的狀態信息，并將相關信息及時地傳送到數據服務中心。通過智能處理數據中心的各種數據，形成各種物聯網信息服務。通過智能終端設備(如智能手機等)，人們可以在沒有意識到物聯網存在的情況下進入網絡，并享受物聯網所提供的各種實時信息服務。

物聯網實時信息系統應用現狀：目前，物聯網實時信息系統大多是孤立的，不同部門、單位或行業根據具體需要，分別建立了各自獨立的物聯網實時信息系統。目前，物聯網應用中常見的實時信息系統有跟蹤信息系統、制造物流實時信息系統、物資倉儲監控實時信息系統、智能物流實時信息系統、工業生產監控實時信息系統、農業生產環境實時監控系統、智能城市物流實時信息系統、智能家居實時監控系統、智能校園信息系統等。