高教社2024工业互联网数据采集技术教学课件任务3.2.pptx

项目01工业数据采集技术概述项目02工业数据采集与设备安装工业数据采集网络建设项目04项目03工业数据传输与处理项目05工业数据上云项目06工业数据采集综合应用

工业数据传输与处理03项目

工业数据处理是智能制造等现代化工业生产模式中的重要环节，有助于提高生产效率、降低成本、优化运营管理、提高产品质量和提供决策支持等。工业数据处理是一个复杂的过程，需要对各种数据处理技术和方法有一定的了解和应用能力，同时还需要结合具体的应用场景和需求，选择合适的处理方法和工具，以实现工业生产的智能化和自动化。任务描述本任务主要介绍工业数据处理的相关知识，包括工业数据处理的基本概念、数据采集处理、在线实时处理、数据存储、离线延时处理等相关内容。

工业数据在业务逻辑上大致可以分为数据采集层、数据处理层和数据展现层３个部分，如图所示。根据不同的应用场景，还可以细分为更多的层次，如数据处理可以分为元数据管理层、数据交互层、数据分析层等。工业数据处理概述1知识链接

１.数据解析工业数据解析是在工业领域中，对所收集和存储的数据进行处理、分析和解释的过程，其目的是提取数据中的有用信息或知识，以指导生产、优化流程、预测故障、调整参数等。数据采集处理2知识链接①数据清洗；②数据整合；③数据分类；④数据可视化；⑤数据挖掘；⑥模型构建与优化；⑦数据应用工业数据解析需要结合具体的应用场景和需求，选择合适的分析方法和工具，以实现数据的深度分析和智能模型开发工作与决策可视展示，同时也可以将其提供给各类细分专业业务系统，对其进行进一步的利用。工业数据解析常见的步骤

工业数据规范是对工业数据管理过程中的数据质量、数据流程、数据安全等方面进行规定的一套标准和规范。工业数据规范是工业数字化转型和发展的重要基础，它可以提高工业数据的质量和可靠性，促进工业数据的共享和利用，保障工业数据的安全和机密性，推动工业数字化转型和发展。2.数据规范知识链接①统一数据格式；②数据命名规范；③数据采集频率；④数据存储规范；⑤数据访问权限；⑥数据处理规范；⑦数据质量标准；⑧数据可视化规范；⑨数据应用规范工业数据规范的要求

数据清洗也称为数据净化，是从数据源中删除或者更正“脏”数据的过程。数据清洗的目的是严格把控数据质量，防止“脏”数据流到下游，影响数据的使用。数据清洗过程一般是将数据抽取到临时中间层，进行数据审查、过滤和校验，去除噪声数据、删除重复信息、纠正错误并维护数据的一致性，是一个发现数据质量问题并纠正数据的过程。3.数据清洗知识链接①缺失值处理；②数据过滤；③数据平滑；④异常检测；⑤数据属性变换；⑥数据标准化；数据清洗的方法

随着工业互联网技术的发展，各种传感器、监控设备等智能化设备被广泛应用，大量的实时数据不断地被自动化控制系统获取，这些数据包含着大量的信息和价值。实时数据处理技术可以对这些数据进行迅速处理，实现对自动化控制系统的实时监测和控制。例如，在自动化生产线的生产过程中，运用实时数据处理技术可以实现对生产线的实时状态监测、预测与分析，从而保证整个生产线的高效性和稳定性。在线实时处理3知识链接

在线实时处理3知识链接实现实时数据处理技术的具体方法有如图所示的几种。

在线实时处理3知识链接数据实时处理在工业制造中的应用主要包含如图所示的几个方面。

在线实时处理3知识链接实时数据处理的重要性主要体现在如图所示的几个方面。

数据存储4知识链接目前，工业数据存储方式主要有如图所示的几种。

常见的工业数据存储设备知识链接设备名称说明磁带机磁带机是一种古老的存储设备，但在某些方面仍然非常实用。它们可以提供非常高的存储密度，同时存储成本相对较低。此外，磁带机的存储时间可以长达数十年，非常适合长期存储大量数据。但是，磁带机的读写速度较慢，且需要定期进行数据备份。光盘塔/光盘库/光盘网络镜像服务器光盘塔、光盘库和光盘网络镜像服务器是目前最好的多媒体海量信息存储载体或重要文献资料备份媒体。它们的存储容量巨大，成本低廉，体积小巧，信息保存时间可长达100年至300年。这些设备通过将保存有大量不同信息的几十张甚至几百张光盘组合起来使用，以实现海量信息的网络存取。数据中心存储设备随着云计算和大数据的发展，数据中心存储设备已成为不可或缺