摘要
一、引言目前,工业物联网数据采集作为智能制造和工业4.0的基础,确保了前端感知的有效性,并为后续的数据处理与分析提供了必要输入。然而,在实际操作中,工业物联网数据采集面临着一系列挑战:数据量庞大,随着传感器数量的增加,产生的数据量呈指数级增长;数据质量问题,工业环境中收集的数据往往是“脏”数据,需要在存储前进行规范化和清洗,以便能够用于有效的分析;网络标准不统一,多种工业协议并存,如ModBus、OPC、CAN、MQTT等,以及一些设备制造商开发的私有协议。
基金
建筑物联网应用关键技术研究-B(编号:2022-重大专项-08)。
