点击上方"关注"，共同关注工业互联网的发展!

工业数据采集过程，包含多类工业设备接入、多种工业通信网络协议解析、多源工业数据格式转换、实时工业数据存储与预处理等多个环节，为实现多源设备、异构系统、运营环境、人等要素信息的实时高效采集，需要大量 IT、OT 与 CT 核心关键技术支撑。

本报告所列工业数据采集关键技术主要源于工业数据采集各相关方共同关切和发展急需的方面。工业数据采集主要涉及工业通信网络、协议转换、物体标识及解析、边缘计算、工业人工智能等关键技术。

(一) 工业通信网络

工业数据采集常用工业通信网络技术主要有工业现场总线、工业以太网、工业光纤网络、TSN、NB-IoT、4G/5G 等，总体上可16分为有线和无线通信网络技术。

有线通信网络技术主要包括现场总线、工业以太网、工业光纤网络、TSN 等，现阶段工业现场设备数据采集主要采用有线通信网络技术，以保证信息实时采集和上传，对生产过程实时监控的需求。

无线通信网络技术正逐步向工业数据采集领域渗透，已成为有线网络的重要补充。主要包括短距离通信技术 RFID、Zigbee、WIFI 等，用于车间内的传感数据读取、物品及资产管理、AGV 等无线设备的网络连接；专用工业无线通信技术 WIA-PA/FA、WirelessHART、ISA100.11a 等；以及蜂窝无线通信技术 4G/5G、NB-IoT 等，用于工厂外智能产品、大型远距离移动设备、手持终端等的网络连接。

1. 现场总线：

现场总线主要解决工业现场的智能化仪器仪表、控制器、执行机构等现场设备间的数字通信以及这些现场控制设备和高级控制系统之间的信息传递问题，是连接智能现场设备和自动化系统的全数字、双向、多站的通信系统。现场总线目前仍没有统一标准，很多公司都推出其各自的现场总线技术，但彼此的开放性和互操作性还难以统一，目前应用较多的有 Profibus、CAN、LonWorks、HART、Modbus 等。

现场总线在工业界使用时间较长，技术成熟稳定。现场总线仍然是目前工业环境应用最为广泛的工业网络，现场总线的简单17性、可靠性高的优点受到许多用户的喜爱。随着中国产业升级的进一步深化，现场总线作为智能制造和工业互联网的基础，预计从 2018 年开始新增节点数会逐步回升。

2. 工业以太网：

工业以太网是指在工业环境的自动化控制及过程控制中应用以太网的相关组件及技术。工业以太网采用 TCP/IP 协议，和IEEE 802.3 标准兼容，但在应用层会加入各自特有的协议。工业以太网实现了以太网 TCP/IP 协议与工业现场总线的融合，是在标准以太网协议基础上修改或增加一些特定的功能而形成的。工业以太网在发展过程中形成了多种协议标准，包括 Profinet、EthernetIP、Modbus/TCP、EtherCAT 等，这些协议背后皆有各自支持厂商，难以形成统一标准。

工业以太网最大的优势在于：能够使企业的信息网络和控制网络实现统一；以太网容易实现网络集成，开发技术广泛，价格较低，容易获得众多厂商的支持。

工业以太网近几年快速发展，技术逐渐成熟，电磁兼容性、高低温等工业特性已能够满足工业数据采集需求，在工业数据采集领域得到了广泛应用，近年来工业以太网的市场占比逐步上升。

3. 工业光纤网络

随着无源光网络（PON）技术在电信、电力行业的广泛应用，工业光纤网络已成为工业数据采集领域的一种新型组网技术。工业光纤网络在工业互联网体系架构中处于车间级网络位置，工业18光纤网络由汇聚设备 OLT、无源分光器、PON 接入设备 ONU 组成，可以提供多种工业接口，实现工业设备数据、生产数据到企业 IT系统的可靠有效地传输。

工业光纤网络在工业场景下最常用的组网方式是基于 TypeD 保护方式的手拉手保护链型组网和星型组网，实现全光路保护，提高了车间通信网络的可靠性，为制造企业的通信可靠性提供了坚实的保障。

工业光纤网络具有以下优点：PON 通过无源器件组网，不受电磁干扰和雷电影响；采用自愈环形网络支持并联型，切换时间短、抵抗失效能力强；点到多点传输架构，终端并行接入，部署灵活；仅需单根光纤线传输，最远覆盖 30 公里范围；多业务承载，支持数据、视频、语音、时间同步等多种业务；高安全性，PON 网络设置 ONU 安全注册机制，下行数据传送天然加密，上行数据传送时分机制隔离。

点击上方关注，共同关注工业互联网的发展!

4. TSN

TSN 是 IEEE 提出的一个国际标准，TSN 是为了解决工业领域中的互操作性孕育而生的标准协议，厂商设备之间可以进行非常好的互联互通。TSN 是基于以太网标准的确定性实时通信机制，定义了极其准确、极易预测的网络时间，具备高数据量传输与优先权设定功能等优势。TSN 是其它工业以太网协议的基础，现有的工业以太网协议未来将会成为 TSN 网络之上的专属网络协议，因此这类协议依旧会存在，但彼此之间不会互相取代。

通过为以太网增添诸多功能特性，有效地解决了工业数据采集数据在以太网传输中的时序性、低延时和流量整形问题。同时又保持了 100%向后兼容传统以太网，TSN 确保了关键任务型时间敏感数据在网络上不会滞留，有助于跨许多行业打造一个互操作性的生态系统。通过使用标准的以太网组件，TSN 可无缝集成现有棕色地带应用和标准的 IT 网络来提高易用性。此外，TSN 继承了 HTTP 接口和 WEB 服务，实现了工业数据采集系统所需的远程监控、可视化和修复功能。

5. NB-IoT

NB-IoT 是由 3GPP 定义的基于蜂窝网络的窄带物联网技术,它支持海量连接、有深度覆盖能力、功耗低，适合于传感、计量、监控等工业数据采集应用，可满足这些应用对广覆盖、低功耗、低成本的需求，目前广泛商用的 2G/3G/4G 及其他无线技术都无法满足这些挑战。

NB-IoT 单小区可支持 5 万用户，NB-IoT 可以比现有无线技术提供 50~100 倍的接入数；NB-IoT 比 LTE 提升 20dB 增益，很好实现广域覆盖,就算在地下车库、地下室、地下管道等信号难以到达的地方也能覆盖到。

NB-IoT 引入超长 DRX 省电技术和 PSM 省电态模式，可让设备时时在线，通过减少不必要的信令和在 PSM 状态时不接受寻呼信息来达到省电目的，保障电池 5 年以上的使用寿命。

6. 5G（第五代移动通信网络）

近些年 WiFi、Zigbee 和 WirelessHART 等无线通信网络技术已经在制造车间使用，但这些无线技术存在局限性，不能满足智能制造对于数据采集的灵活、可移动、高带宽、低时延和高可靠等通信要求。

5G 具有更高的速率、更宽的带宽，预计 5G 网速将比 4G 提高 10 倍左右，从行业应用看，5G 具有更高的可靠性，更低的时延，支持接入网络更多、密度更大，可以为关键任务型的服务提供保障能力。能满足工业数据采集的高带宽、低时延和高可靠性等网络通信需求，可保证工业信息实时采集和上传，从而实现对生产过程的实时监控。

从发展态势看，5G 目前还处于技术标准的研究阶段，5G 有望 2020 年正式商用。目前，有线连接在工业数据采集连接数量方面占主导地位。但预测显示，从 2022 年到 2026 年，5G 物联网连接的平均年复合增长率将达到 464%。

点击上方关注，共同关注工业互联网的发展!

制造业生产数据采集的作用与意义导读：制造业是我国国民经济的支柱产业，也是推动工业化的原动力，现代制造业已经并且正在深刻地改变着人们的生产方式、生活方式甚至社会文化。全球经济一体化的趋势愈演愈烈，国际竞争不断加剧，制造业的发展必须不断提高在质量保障、品种多样化、快速设计制造、快速检测响应以及快速重组等方面的要求。于是，“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”被提到了前所未有的高度、深度和广度。

制造业生产数据采集的作用与意义

众所周知，制造业的信息化主要包括设计数字化、生产数字化、装备数字化、管理数字化、企业数字化等。信息化的大趋势使世界各国争先恐后的把先进技术和信息化引进到传统工业和制造业。1990 年，美国 AMR(Advanced Manufacturing Research)所提出的制造行业的ERP(Enterprise Resources Planning,企业资源规划)/MES(Manufacturing Execution System,制造执行系统)/PCS(Process Control System,过程控制系统)三层结构,已经成功地在许多行业得到了应用,并被越来越多的企业所认可.

美国 AMR 研究公司对MES 的定义表述为：MES 是一个常驻工厂层的信息系统，介于企业领导层的计划系统与生产过程的直接工业控制系统之间，它以当前视角向操作人员、管理人员提供生产过程的全部资源(人、设备、材料、工具和客户要求)的数据和信息，其着重点是将信息技术运用于改善制造过程。

而作为MES中低层的数据采集功能，可以实现对生产现场各种数据的收集、整理工作，是进行物料跟踪、生产计划、产品历史记录维护以及其它生产管理的基础。它可以为企业中其他例如ERP等管理信息系统提供实时数据。另一方面，MES也要从其它管理系统中获取相关的数据以保证MES自身正常运行。因此要满足MES快速、实时的要求，作为各种功能模块运行基础的数据就显得十分重要。一个迅速而可靠的数据采集系统是整个MES能够正常稳定工作的有力保证。

制造企业面临的数据采集现状

作为车间底层的数据采集系统，在企业实际生产过程中却存在着许多困难，尤其是在离散企业中由于自动化程度较低，往往存在着以下特点：

生产过程不可视：主要体现在不能实时了解生产现场中在制品、人员、设备、物料等制造资源和加工任务状态的动态变化。

生产过程复杂性：由于产品结构和加工工艺的复杂性，造成生产过程中各制造过程的关联性强，生产环境复杂多变(临时插单、材料短缺等) 。

制造过程信息集成度低：制造过程中的各种信息不能有效进行集成，导致产能不能得到充分利用。

信息不能有效与上层管理系统进行集成：这种隔断造成生产过程不透明，生产进度、在制品状况、设备利用状况等关键数据不能到达管理层，增加了过程管理和生产决策的复杂性。

制造过程信息的真实性差：现场数据信息过多依赖人机交互界面通过人工录入，增加了出错的机率。

制造过程信息的实时性低：作业任务随市场需求的频繁调整变化，不利于制造过程信息的实时采集，再加上制造过程信息交互的速度和效率低下，造成企业对市场变化的响应速度慢。

企业设计层和管理层到车间层特别是车间设备层的信息采集困难，一方面车间设备层的重要信息难于采集和上传，无法达到对生产过程的监控。另一方面上层系统难以深入到车间和设备层，从而影响管理信息系统的准确运行，使动态信息成为脱离实际的无源之水难于及时下达，从而使整个企业信息化难以产生更大的效益。

上述特点反映了制造车间迫切需要对制造过程进行信息化的数据采集管理，从而建立一个完整高效的离散制造车间数据采集及其分析处理系统是实现离散车间信息化的基础。数据采集及其分析处理系统的主要功能就是将车间的各种离散数据完整实时的采集到车间数据库中，并进行初步的分析处理，将车间生产的信息实时准确的反馈到车间的管理层，加强管理人员对车间生产现场的监控和管理，并为企业管理人员制定生产计划提供依据。

华磊迅拓科技专业提供SCADA数据采集监控系统，OrBit-SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）系统是"制造业物联网信息总线"的具体实现，它包含两个层次的含义：一是分步式的实时数据采集系统，即工业通讯与控制的PC上位机系统 ；另一个是生产现场的场景建模和显示系统。

FC-Gateway数据采集接口网关是北京华恒信远专门为工业标准通讯接口OPC Server软件、数据采集接口软件配套定制开发的一款嵌入式硬件产品，内置两个标准RS-232串口（其中一个串口可以通过跳线设置成RS-485）和两个RJ45以太网口，型号为Gateway-227B， 此外，还有Gateway-240B、Gateway-230B等嵌入式工控机型号。 该设备操作系统有Windows、Linux两种，其功能与特点如下： 1、OPC服务器：可连接DCS、PLC等控制系统，读写实时数据，包装成OPC Server工业标准通讯接口，提供给实时数据库系统、先进控制系统和MES系统集成商； 2、安全隔离：当数据采集接口网关为实时数据库系统提供实时数据时，它一般位于自动化控制系统和实时数据库服务器之间，由于数据采集接口网关采用了内置单向数据传输技术，可达到自动化控制系统和实时数据库服务器之间的安全隔离目的。 3、该产品操作系统、数据采集程序等均固化，不可修改。一旦被修改，重新启动后，自动恢复到初始状态，可防止病毒以及黑客软件攻击。 4、结构先进、安装方便，该产品高度1U，可以直接安装在标准机柜中，独特的散热技术，1U机箱有多个磁悬浮风扇散热。 5、数据采集冗余设计：支持双机双网冗余通讯。 6、可作为InfoPlus.21、PI、PHD等实时数据库系统的数据采集终端，也可写数据至关系数据库，为MIS、ERP等管理信息系统提供生产实时数据。

随着企业信息化的不断深入，制造执行系统（MES）是连接计划层和现场控制层之间的纽带，是实施企业敏捷制造战略和实现车间生产敏捷化的基本技术手段。MES是根据生产计划的要求，对生产过程进行必要的实时数据采集和记录的管理系统，它可以有效地进行质量跟踪和追溯，保证产品严格按质量要求被加工制造。

在传统的生产过程中，生产数据是通过手工在生产管理文件上记录每一批次产品在每一个工序的生产过程的数据，等到该批产品加工完毕后，再把生产数据通过手工录入到计算机中。这样的操作方法烦冗，而且数据记录滞后，无法实现实时监控和统计，数据的可靠性差，效率也非常低。而制造执行系统的数据采集功能则提供了一种高效、可靠的实时数据采集技术——RFID技术。它不仅保证了数据的可靠性、准确性，同时也提供了高效获取生产数据的技术方法。

MES中的数据采集功能，是负责采集生产现场中的各种必要的实时更新的数据信息，并为其他MES功能的数据管理提供数源。RFID技术作为一种数据采集与管理的手段，正从供应链进入制造过程的核心，MES可以充分利用RFID的特性，在复杂车间现场安装RFID数据采集终端。它可以自动跟踪物料、在制品等的实时分布状况，进行产品和在制品的身份认证和标识，建立产品个体级别上的实时档案。通过在车间层逐步采用RFID技术，可以无缝且不间断地集成从RFID捕获的信息并链接到现有的控制系统基础结构，与配置RFID功能的供应链协调，充分发挥出MES贴近底层调度生产的优势，发送准确、可靠的实时信息流，提高生产效率和大幅度地节省投资。

RFID和MES的结合，就是将RFID技术贯穿于生产的全过程中，对进料、加工、包装、运输和仓储等进行全方位和全程的可视化跟踪：

1、质量管理方面

RFID可以提供不断更新的实时数据，用来保证正确使用劳动力、机器、工具和部件，从而实现无纸化生产和减少停机时间，以保证可靠性和高质量。

2、产品追踪方面

只要零件进入生产线或到达完工区，将自动记录工序、设备和操作者等信息，实现从原材料到终极产品的全面跟踪，避免因手工录入导致的数据误差。

3、计划调度方面

如机床等加工设备上的RFID提供运转时间、可用性状态、性能特征，并含有技术参数、已进行的生产活动等，这样就可以结合产品工艺规程单按现有设备利用率进行车间内实时计划排程。

4、设备管理方面

操作者可以通过读取标签上的信息来检查设备及其所在位置，对设备进行包养或维修，然后写进最新的数据更新RFID标签，有助于进步设备价值，优化设备性能和最大化设备利用率。

RFID技术不仅实现了MES中的信息交流，改善了业务流程，还使得生产过程和存储运输过程中对在制品的跟踪以及成品的质量追溯更为清晰有据。有助于企业降低产品缺陷率，缩短产品制造周期，降低生产成本，提高生产效率，提升企业在市场上的综合竞争力。

编辑：Nistone乐石科技

对航天器进行跟踪测量并控制其运动和功能的专用地面系统，由航天测控中心和若干航天测控站组成，简称测控网。测控网通过对航天器跟踪测量、监视、控制和接收航天器发送来的数据，检测和控制航天器的运动，检测和控制航天器上各种装置和系统的工作，接收来自航天器的专用信息，与载人航天器的乘员进行通信联络。

任务　航天测控和数据采集网的主要任务是：①跟踪测量和监视人造地球卫星、载人飞船和空间探测器的飞行轨道及其各分系统的工作和环境状态，对获取的数据加以分析，判断航天器飞行轨道的正确性和航天器对空间环境的适应性，为改变航天器轨道、飞行程序和工作状态提供依据。②完成实时或程序控制，使航天器达到预定的轨道和保持正确的姿态。典型例子是静止卫星发射和定点。有的应用卫星是由卫星上存贮的理论轨道自动完成程序控制的。卫星入轨后，须由测控网测量和计算出实际轨道，将其注入卫星，依此修正卫星上的程序控制时间。航天器交会、机动、变轨和返回，都由航天测控网控制。③接收航天器的内部遥测数据、各种探测数据以及反映航天员生理状态的遥测信息、话音和电视信息等。将这些信息发送给航天测控中心，进行记录、显示、处理，供实时和事后分析使用。④对于各种要求高精度定位的应用卫星(如导航卫星、测地卫星、高分辨率对地观测卫星)，由测控网向用户提供准确的卫星位置数据，作为应用数据处理的基准信息。

网的组成　由航天测控中心和若干配有跟踪测量、遥控和数据采集设备的航天测控站(包括测量船和测量飞机)组成。测控站的数量、配备和分布取决于航天器的飞行轨道及其测控要求。航天测控中心与各测控站通过有线、无线通信与卫星通信构成一个通信和数据传输系统的综合体。

为便于同各测控站交换信息，航天测控中心设在地点适中和通信便利的地方。测控站的分布宜广，以提高测轨精度和增加网的测控范围。在固定测控站的跟踪范围之外，还辅以测量船、活动测控站或测量飞机。测控站配有大功率无线电发射设备和高灵敏度接收设备，站址设在无线电干扰小、有较小的遮蔽角(即测控设备的最低可跟踪角)的地方。光学跟踪测量站还应考虑有好的气象条件。

分类　航天测控和数据采集网依照测控功能大体上可以分为三类:①卫星测控网:为各种应用卫星和科学试验卫星服务。②载人飞船测控网：为载人飞船服务。载人飞船测控网除拥有一般测量、遥测和遥控设备外，还配备有与航天员通话和传递电视的设备。③深空网：为探测月球和深空行星的航天器服务。为了实现超远程的作用距离，深空网的地面设备有大口径天线和高灵敏度接收系统，所用设备采用距离变化率综合测量体制。由于深空目标距地球遥远，一个测控站可以对目标进行较长时间的观测。在全球均匀分布3个站，则任何时间至少有一个站能跟踪目标(见无线电跟踪测量系统、航天测控系统)。

前言

IBM大中华区总经理胡世忠曾说：数据构成了智慧地球的三大元素——智能化、互联化和物联化，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来“大数据”这场信息社会的变革。

从上可见，时代的变革是源于对数据的利用，对企业而言，数据也同样是其发展、转型的命脉。在工作中，我的前辈不止一次地强调，数据是公司的资产，而且举足轻重。我们对待数据，一定要严谨，经得起考验，对自己的数据负责，这是一个数据人的基本要求。

数据资源

大数据时代，数据虽然很多，但是也不是随意得来的，需要利用各种渠道和方式获得。不管从哪个角度来说，数据可分为内部数据和外部数据。内部数据是企业在日积月累的经营中得来的，我们应该对这些数据挖掘、收集有价值的东西，形成企业的数据资产。内部数据重在后期的处理和分析上。

下面先说外部数据的获取方式，以及通过Excel操作来获取外部数据。

外部数据获取方式

1、专业网站看数据（某一个行业、某一件产品）2、通过收费渠道买数据（第三方数据平台等）3、通过特殊形式引数据（网站爬虫，统计网站等）4、自身积累数据（时间久、跨度长）

Excel获取外部数据

作为一个数据分析师以及想更进一步成长为数据科学家，熟练操作基本的办公软件以及SQL查询是很重要的。请看下面通过Excel获取外部数据的步骤。

第1步：打开“新建web查询”框。新建Excel工作簿，在打开的工作表中单击“数据”选项卡，然后在“获取外部数据”组中单击“自网站”按钮，如下图。

第2步：输入网址并选择要导入的表格数据。在弹出的“新建web查询”对话框中的“地址”文本框中复制粘贴上述网页的网址，然后单击“转到”，找到网站中的表格数据后单击表格左上角的箭头→，图标变成选中状态的复选框√。如下图。最后单击下方的“导入”按钮。

第3步：选择数据的放置区域。点击导入后，Excel会出现“导入数据”对话框，如下图，选中你想放置的单元格，单击“确定”开始导入。

第4步：美化导入的数据。由于导入的数据多且乱，要调整格式使数据规范，并启用冻结窗格功能方便浏览。如下图。

好了，上面就是通过Excel操作来获取网站上的外部数据，很简单吧，但网站中的数据并非都是以表格的形式呈现，现在大部分是以json格式呈现，Excel不是万能的，而且现在很多网站需要付费才能导数据（上面说过数据就是企业的资产）。

小结

希望通过上面的操作能帮助大家。如果你有什么好的意见，建议，或者有不同的看法，我都希望你留言和我们进行交流、讨论。

End.

工业互联网是在传统互联网的基础上建立起来的。这种演化是工业技术发展的必然趋势。传统互联网将人与人通过计算机网络连接在一起，分享各种信息，传递各种需求，获得各种服务，这是人类社会、经济、科技发展的巨大进步。但是，这种连接的能力还是非常有限的。因为如果只有人而没有机器的参与，我们应用互联网的空间不是完整的。只有当全球70多亿人口和600亿台左右的机器都能够连接在一起的时候，互联网的价值才能得到最大程度的彰显，人类社会才能完全从体力和脑力劳动中彻底解放出来。我们今天已经步入了“复杂的工作要用最简单的方法来处理”的时代。这就是工业互联网技术发展的原动力，发展的趋势不可逆转。在传统互联网的基础上，影响这项技术发展速度的一个重要因素是机器侧的数据采集和云控制技术问题。事实上，这就是自动化技术与信息化技术深度融合的问题。这个问题处理好了，工业互联网的发展就会更顺利一些。机器的连接只是手段，能对机器的有效管控才是工业互联网发展的重要目的。

目前，数据采集技术主要受到两个方面的制约。一是部分机器没有数据接口，二是存在大量异构的通讯规范。与此同时，我们还要考虑到工业发展的惯性，不能完全采用新旧技术彻底更替的办法来解决这两方面的问题。所以，工业社会必须要有这样的技术，在没有数据接口的机器上能够增加数据接口（包括传感器），在异构通讯规范之间采用全兼容的数据采集技术。通用网关是提供这种全兼容技术的产品。在工业互联网技术体系中，通用网关属于边缘计算的一部分。这是与传统互联网明显不同的地方。每一种通讯协议都对应着通用网关中的一种通讯驱动。一项新的技术是把通讯数据包交给通用网关中边缘计算来处理，以便分解出有效的信息来。这将极大地降低通用网关的通讯处理开发成本，提高通用网关数据采集的灵活性。边缘计算的另一个用途当然是对采集来的数据进行必要的处理，以减轻云平台的计算压力。同时，多个边缘计算构成的雾计算，也是工业互联网的重要组成部分。雾计算的加入，可极大地提升工业互联网的分布计算能力。考虑到互联网通讯的不确定性，还需要在通用网关中增加断网续传的功能，以保持数据的完整性。除此之外，我们还需要关注数据的实时性和同步性问题。这些特性一般能够通过调整通讯的请求周期和标记数据的时间戳来确定。显而易见，通用网关是数据采集的重要设备，它在整个工业互联网中构成了一个庞大的通讯节点系统，对于整个工业互联网的运行有着非常重要的影响。为此，我们需要一种有效的网络工具，用于管理这样的通讯节点系统，对它们的运行状态，采集数据更新，采集周期等状态进行监控，同时也能对相应的软件维护、节点参数、接口配置等进行动态的调整。

云控制是工业互联网很重要的一项功能。但是，目前工业互联网的关注点主要集中在数据的处理和信息的管理方面。事实上，由于工业互联网中云平台能够综合更多的数据，因此它不仅可以对企业的管理过程提供重要的决策，而且可以对机器的控制过程提供更优的指令。云机器人和能源互联网都属于云控制的典型的应用。人工智能的技术需要强大的计算资源的支持，而这只有在云计算环境中才能得到满足。只有当强大的云控制功能和强大的数据采集功能结合在一起的时候，工业互联网才能具有真正强大的支配机器的能力。一般情况下，工业互联网的云平台是按照PaaS架构进行设计的。云控制可利用这方面的计算资源，进行智能控制、资源调度、优化决策，以及多个生产过程的协同作业等方面的计算处理，从而为机器的先进控制提供最优的设定值。云控制需要解决的关键技术问题是：互联网通讯的不确定性造成的数据通讯延迟补偿，如何让复杂算法的编辑、编译和基于工业互联网的动态调试过程变得更加简单和直观。工业APP提供的可视化能力，也为云控制技术的工程应用提供了有力支撑。另外，云控制需要边缘计算的协同。边缘计算一方面为云控制提供数据通讯的通道，一方面也为云控制过程提供安全保障。随着工业互联网技术的快速发展，云控制将逐步成为工业领域中最重要的一种生产技术。

工业互联网是生产企业控制与管理深度融合的重要技术设施。数据采集和控制是工业互联网连接机器社会的重要手段。数据采集和云控制技术的研究与应用，将有效消除人们对工业互联网发展的质疑，并产生积极的促进作用。

Giiso小智知道，玩网站除了技术和资源，最重要的就是做内容了。打个比方，技术好比是网站的骨架，内容就是它的皮相。因此，网站编辑们的工作就显得尤为重要。

可能在大家的眼里，网站内容编辑是一个简单无聊的工作，但其工作的强度是我们难以想象的。根据相关数据统计显示，网站编辑从业人员在国有企业中的压力是最大，占比10%，而在民营企业中加班强度最大，占比19%。而门户网站的要求更高，工作强度也更大。

作为互联网站的灵魂工程师，网站编辑每天的日常工作需要对网站首页，各频道的内容进行及时的更新和维护，据小智了解，每周信息的更新量约在成百上千条左右，有的甚至更多。

而网站的编辑在资讯的搜索和采集上，就得花掉大半天的时间。要想完成每周的任务量，其实是挺吃力的。这样一来，效率低不说，加班也就成立家常便饭了。用两眼一睁，忙到熄灯来形容网编们再合适不过了。

如果说门户网站要想提高编辑们的工作效率，确保内容的及时性和准确性，Giiso的机器人商店可以帮到你！

一些重复繁琐的工作交给机器人来做，不仅提高效率，还节省了时间。对于网站编辑来说，在资讯的搜索和采集上，机器人商店里的采集机器人就是一个很好的帮手！

资讯搜索

看到名称，就知道它能做什么了。资讯搜索是采集机器人中的一个服务，是根据关键词搜索条件，提供智能、准确及全面的资讯搜索输出。

比如说，你输入的关键词是“人工智能”，就会快速的搜索出来与人工智能行业相关的资讯。

原来你在资讯的搜索上需要花费一上午的时间，如果用Giiso的资讯搜索服务，搜索效率可提升百倍。

更厉害的是，Giiso的资讯搜索服务，覆盖了几十个新闻源数据和大量的自媒体资讯，你想要什么行业的资讯，都可以24小时全天候帮你采集和实时更新。

我们都知道，在一些重复、繁杂的事情上，机器人比人类要做的好！Giiso资讯搜索的高效率，不仅可以帮助网编提高工作效率，还可以节省出更多时间来做高质量文章的创作，对门户网站来说，是一举两得的好事。

匹配算法实现，通过将用户属性、用户学习状态属性、用户操作行为统计属性与资源属性进行匹配，数据容量大，遥测距离远，人机界面友好，可靠性高的优点，可广泛用于学校和社区小区域范围环境服务。

也适合于气象、海洋、环境、机场、港口、工及等领域使用．实时数据采集与上传该模块主要功能是通过无线方式获取环境观测站采集的实时数据并显示．数据采集的基本算法如下：首先判断是否到发送数据时间，若到了执行数据发送命令。

为了方便学习者查找资源以及系统推送资源，须对学习者和资源的属性进行标记，即创建属性元数据．本研究采用标签技术分别建立学习者和资源的属性元数据．学习者的属性标签主要来自于用户注册时的信息（用户属性）、学习者的学习状态属性以及学习者系统操作行为统计属性（对上传、下载、浏览、评论等操作的统计）。

资源的属性标签主要来自于资源提供者根据学科和关键字分类的标签以及资源使用者对资源的评价、标记等．根据研究性学习的主题、用户学习进度，系统可以将用户可能感兴趣，其他用户感兴趣或评分高、浏览次数多，相同领域的最优资源或相似领域的最佳资源推送给用户，系统根据学习者的学习主题，将平台中评价最高的相关资源、教师指定的资源和拓展的相关资源进行匹配，

为了做好2017年人才培养工作状态数据平台采集工作，进一步加强数据应用与挖掘，8月27日上午，渭南职业技术学院在新校区行政楼五楼会议室召开了2017年人才培养工作状态数据采集平台填报工作安排暨培训会。各二级学院、部门负责人及信息员约50余人参加了培训会。会议由学校副校长王录军主持。

会上，教学质量监控与评估处负责人马淑红组织学习了2017年人才培养工作状态数据平台填报工作文件，并进行任务分解。她强调，各二级学院、部门一是要高度重视，落实责任，精心组织，规范填报，严格审核，确保数据的真实性和准确性；二是要增强全局意识，协调配合，统筹兼顾，提高填报质量。教学质量监控与评估处马树伟对2016年人才培养工作状态数据平台填报工作存在的问题进行通报。

随后，马树伟就2017年人才培养工作状态数据采集平台的新特点、工作流程，数据平台采集登录操作、填报技巧、注意事项以及2016年数据平台存在的问题进行了专题培训。并就如何完成2017年人才培养工作状态数据采集工作提出四点建议：一要加强数据的管理和应用；二要加强数据平台的技术建设；三要加强对有关文件的关注；四要紧紧围绕学校重点项目建设。

王录军就2017年人才培养工作状态数据采集工作提了三点要求，一是充分认识工作的重要性；二是充分理解要求的基础上，挖掘数据；三是各二级学院及部门负责人要履行职责，严格审核数据。

会议的召开，规范了操作，明晰了任务，明确了职责，为顺利完成2017年人才培养工作状态数据采集工作奠定了基础。