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数字化工厂不等于无人工厂。产品配置和制造过程越复杂多变，越需要人的参与。在数字化工厂中，工人更关心处理异常情况和调整设备。然而，数据采集一直是困扰所有制造工厂的传统痛点。自动化设备品牌众多，制造商和数据接口不同，外国制造商的本地支持有限，采购年份也不同。即使输出停机时间数据是自动收集的，也不意味着获得了整个制造过程的数据。只要还有其他人工参与环节，这些数据都是不完整的。今天就给大家讲讲工业数据采集~
工业数据采集类型
互联网数据主要来自互联网用户、服务器等网络设备，主要是大量的文本数据、社交数据和多媒体数据，而工业数据主要来自机器设备数据、工业信息数据和产业链相关数据。
从产业数据收集的类型来看，它不仅应涵盖基础数据，还应逐步包括半结构化的用户行为数据、网络社交关系数据、文本或音频用户意见和反馈数据、设备和传感器收集的周期性数据、网络爬虫获取的互联网数据以及未来越来越多的潜在数据。主要包括以下内容:
1.海量键值数据。在传感器技术飞速发展的今天，包括光电、热、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类型的工业传感器在现场得到了广泛应用，而在很多情况下，机器设备的数据只能以毫秒级的精度进行分析。因此，这部分数据的特点是每条数据的内容很少，但频率高。
2.文档数据。包括工程图纸、仿真数据、设计CAD图纸以及大量传统工程文档。
3.信息化数据。工业信息系统产生的数据一般以数据库的形式存储，这部分数据Z好收集。
4.接口数据。已建立的工业自动化或信息系统提供的接口类型数据，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。
5.视频数据。工业领域会出现大量的视频监控设备，这些设备会产生大量的视频数据。
6.图像数据。包括工业领域中各种图像设备拍摄的图片（例如，检查员使用手持设备拍摄的设备和环境信息图片）。
7.音频数据。包括语音和声音信息（例如，操作员的呼叫、设备运行的音量等。).
8.其他数据。例如遥感和遥测信息、三维高度信息等。
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许先生 
