大數(shù)據(jù)(Big Data)，是指那些超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)處理能力的數(shù)據(jù)。最早提出大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)的機(jī)構(gòu)，是全球知名咨詢(xún)公司麥肯錫。麥肯錫在研究報(bào)告中指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素。調(diào)查顯示，未被使用的信息比例高達(dá)99.4%，很大程度都是由于高價(jià)值的信息無(wú)法獲取采集。因此，如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息，已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。

數(shù)據(jù)采集(DAQ)，又稱(chēng)數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中采集非電量或者電量信號(hào)，并進(jìn)行分析，處理。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，還是在現(xiàn)場(chǎng)利用傳感器和采集卡，將數(shù)據(jù)以指定協(xié)議，通信傳輸?shù)缴衔粰C(jī)，然后加以分析處理。數(shù)據(jù)來(lái)源單一，結(jié)構(gòu)單一，數(shù)據(jù)量小。但隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，現(xiàn)今人們對(duì)數(shù)據(jù)的需求，來(lái)源變得更廣泛，數(shù)據(jù)量更大，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類(lèi)型豐富，既有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)也有半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

另一方面，工業(yè)大數(shù)據(jù)，或者說(shuō)“工業(yè)+大數(shù)據(jù)”的組合，在工信部下發(fā)的《智能制造綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南》中提到，“工業(yè)大數(shù)據(jù)是工業(yè)領(lǐng)域完成相關(guān)信息化（包括企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)采集和集成，產(chǎn)業(yè)鏈橫向的數(shù)據(jù)采集和集成，以及客戶(hù)/用戶(hù)和互聯(lián)網(wǎng)上的大量外部數(shù)據(jù)）所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)深入分析和挖掘，為制造企業(yè)提供看待價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的全新視角，從而為制造業(yè)創(chuàng)造更大價(jià)值”。

與一般的大數(shù)據(jù)對(duì)比，工業(yè)大數(shù)據(jù)具有更強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)性、關(guān)聯(lián)性、流程性、時(shí)序性和解析性等特點(diǎn)，同時(shí)，由于工業(yè)流程化生產(chǎn)，從研發(fā)、設(shè)計(jì)，到制造、生產(chǎn)，到銷(xiāo)售、使用，不同環(huán)節(jié)之間聯(lián)系緊密，工業(yè)大數(shù)據(jù)的存在，打通了各個(gè)環(huán)節(jié)之間的信息孤島，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)綜合分析，最終為工業(yè)企業(yè)提高生產(chǎn)效率，降低成本，實(shí)現(xiàn)收入大幅提高。

在這樣的前提下，傳統(tǒng)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)，甚至簡(jiǎn)單的多點(diǎn)對(duì)單點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集的形式，就無(wú)法再滿(mǎn)足工業(yè)大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)采集。同時(shí)考慮到工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜環(huán)境帶來(lái)的干擾，多種設(shè)備各自遵循自有協(xié)議，相互之間缺少橋梁，以及大數(shù)據(jù)所需的海量數(shù)據(jù)，以及與數(shù)據(jù)共享一同而來(lái)的安全問(wèn)題，亞為提出了一套分布式采集、多層級(jí)處理的多大腦智能化數(shù)據(jù)采集方案。

在采集終端，即針對(duì)客戶(hù)不同的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類(lèi)型，選用相應(yīng)的采集設(shè)備。對(duì)此，亞為擁有一系列體系化的采集卡選型，還可結(jié)合實(shí)際使用環(huán)境，有針對(duì)性地通過(guò)邊緣計(jì)算，有效減少無(wú)效數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的提前清洗，提高系統(tǒng)效率。

在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，通過(guò)網(wǎng)關(guān)設(shè)備和YAV 1P NET系列智能連接器，以及YAV C DELAY的多協(xié)議自融合數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)設(shè)備，利用分布式計(jì)算技術(shù)，有效地將不同協(xié)議的數(shù)據(jù)歸一化，便于后續(xù)系統(tǒng)統(tǒng)一分析數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)。同時(shí)，有網(wǎng)關(guān)和連接器的存在，通過(guò)安全加密，也進(jìn)一步保證了數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的安全性問(wèn)題。

亞為部署的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)T-Cos系統(tǒng)，更是在端到端的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方面，提供了一個(gè)至純至簡(jiǎn)的解決方案，亞為T(mén)-Cos工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)正是通過(guò)四大平臺(tái)（YMS UMS WUMS 掌上亞為）去實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)的邊緣計(jì)算，巧妙解決了通信歸一化、協(xié)議歸一化、型號(hào)歸一化、顯示歸一化、管理歸一化、校準(zhǔn)歸一化、配置歸一化等問(wèn)題，把工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)傳感數(shù)據(jù)，例如溫度、速度、位移、震動(dòng)、聲音等進(jìn)行數(shù)據(jù)梳理，加工成有意義的信息供云計(jì)算去處理，形成品控管理或生產(chǎn)指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)智慧決策，智能分析，可靠匯聚，可信采集和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)精益化的部署。

利用邊緣計(jì)算技術(shù)，本地主機(jī)在接收到數(shù)據(jù)后，通過(guò)亞為YMS、UMS、WUMS等平臺(tái)程序，實(shí)時(shí)、高速、高精度顯示采集、配置、分析數(shù)據(jù)，并根據(jù)具體需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和報(bào)表。本地提取原始數(shù)據(jù)中的有效信息，篩去海量數(shù)據(jù)中的無(wú)效數(shù)據(jù)，或是直接初步提取數(shù)據(jù)之間的關(guān)鍵關(guān)聯(lián)信息，高速上傳服務(wù)器，然后通過(guò)T-Cos平臺(tái)，分享至客戶(hù)終端，實(shí)現(xiàn)了一設(shè)備多用戶(hù)，以及一用戶(hù)多設(shè)備的MN序列管理。一方面，對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)顯示分析，實(shí)時(shí)反饋，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)異常做到及時(shí)響應(yīng)；另一方面，提前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以有效降低數(shù)據(jù)量，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，解決因?yàn)閿?shù)據(jù)擁塞引起的時(shí)延問(wèn)題；再就是，通過(guò)T-Cos的產(chǎn)品序列號(hào)，可以一鍵式實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)，真正達(dá)到“一分鐘物聯(lián)化”的目的。

在遠(yuǎn)程，通過(guò)有線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，或者WiFi、4G、5G等高速無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，將本地?cái)?shù)據(jù)上傳到云服務(wù)器，利用亞為的便捷化T-Cos工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，通過(guò)長(zhǎng)期大數(shù)據(jù)積累，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)、挖掘，進(jìn)一步指導(dǎo)生產(chǎn)提質(zhì)增效。同時(shí)，用戶(hù)可隨時(shí)遠(yuǎn)程在手機(jī)、平板、電腦上查看機(jī)器工作信息，并可以有限度地設(shè)置機(jī)器工作參數(shù)，實(shí)現(xiàn)端到端，點(diǎn)到點(diǎn)的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)服務(wù)，為工業(yè)大數(shù)據(jù)提供支撐。目前已經(jīng)深刻解決了端到端的大數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生問(wèn)題。

通過(guò)T-Cos這樣一套多大腦的智能化數(shù)據(jù)采集方案，可以幫助用戶(hù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的“一分鐘上手”要求，創(chuàng)造可持續(xù)服務(wù)的價(jià)值鏈產(chǎn)品。為幫助更多的中小企業(yè)者解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)門(mén)檻高、技術(shù)路線(xiàn)長(zhǎng)、建設(shè)成本高，同時(shí)存在需求量少，使用規(guī)模小等問(wèn)題，讓企業(yè)快速應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)，掌握工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)核心平臺(tái)技術(shù)。6月3日晚8點(diǎn)，深圳亞為科技CTO齊非將通過(guò)直播的形式，給大家介紹一種精益化NXG工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃，讓用戶(hù)用極短的時(shí)間，極低的成本，快速搭建自己的專(zhuān)屬工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。

直播時(shí)間：6月3日（周三） 晚8點(diǎn)

直播大綱（知識(shí)點(diǎn)）：

1. 了解中小型物聯(lián)網(wǎng)任務(wù)要點(diǎn)；

2. 了解工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)特點(diǎn)和難點(diǎn)；

3. 了解NXG工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)；

4. 學(xué)會(huì)使用T-Cos系統(tǒng)。

直播能夠幫助你解決哪些問(wèn)題？

1. 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中小企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)面臨什么問(wèn)題；

2. NXG下一代應(yīng)該如何發(fā)展；

3. T-Cos便捷化工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)如何用；

4. T-Cos便捷化工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)能給我們帶來(lái)什么。

（直播限時(shí)免費(fèi)，提前報(bào)名才能觀看回放哦?。?/strong>

為方便大家對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)、場(chǎng)景應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)安全以及解決方案等有更加全面的了解認(rèn)識(shí)，我們還開(kāi)設(shè)了學(xué)習(xí)交流群，想進(jìn)學(xué)習(xí)群的可以聯(lián)系助教（備注：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）。