一、數據采集
數據采集是工業(yè)互聯網平臺數據管理的起點，通過一系列技術手段實現工業(yè)現場數據的實時獲取。
1. 采集方式
工業(yè)通信網關采集：針對沒有以太網通信接口或不支持以太網通信的工業(yè)設備，通過工業(yè)通信網關實現數據采集。工業(yè)通信網關可以在各種網絡協議間做報文轉換，將不同種類的設備通信協議轉換成一種標準協議，從而實現數據采集。
遠程I/O模塊采集：對于不能直接進行以太網口通信且沒有PLC控制單元的設備，通過部署遠程I/O模塊進行數據采集。遠程I/O模塊可以實時采集設備的基本狀態(tài)，如設備運行、停止、報警、故障等。
2. 采集內容
采集的數據可以包括設備的運行狀態(tài)、溫度、壓力、濕度、能耗等各種指標，以及生產過程中的質量數據、工藝參數等。
3. 技術要求
異構性：工業(yè)現場存在多種類型的設備和系統(tǒng)，數據格式和協議各不相同，需要統(tǒng)一的數據采集接口。
實時性：工業(yè)生產對數據的實時性要求很高，數據采集系統(tǒng)需要能夠快速響應。
二、數據管理
數據管理涉及數據的存儲、處理、分析和應用等多個環(huán)節(jié)，是工業(yè)互聯網平臺實現數據價值的關鍵。
1. 數據存儲
大容量：工業(yè)互聯網平臺產生的數據量巨大，需要大容量的存儲系統(tǒng)。
高可靠性：數據是工業(yè)互聯網平臺的核心資產，存儲系統(tǒng)需要具備高可靠性，確保數據不丟失。
靈活性：數據存儲系統(tǒng)需要支持多種數據類型和格式，以適應不同的應用需求。
2. 數據處理
數據清洗：去除數據中的噪聲和錯誤，提高數據質量。
數據轉換：將數據轉換成適合分析的格式。
數據融合：將來自不同設備和系統(tǒng)的數據進行整合，形成統(tǒng)一的數據視圖。
技術要求：
準確性：保證數據的準確性，避免錯誤數據影響分析結果。
效率：高效處理數據，以滿足實時分析的需求。
安全性：保護數據的安全性，防止數據泄露或被篡改。
3. 數據分析
數據分析工具：利用統(tǒng)計分析技術、機器學習技術、數據挖掘技術等對處理過的數據進行深入分析。
分析內容：挖掘數據背后的規(guī)律和關聯，發(fā)現潛在的問題和改進空間，為企業(yè)決策提供支持。
技術要求：
深度：深入挖掘數據的潛在價值。
廣度：覆蓋平臺的各個環(huán)節(jié)，提供全面的分析結果。
速度：快速進行數據分析，以滿足實時決策的需求。
4. 數據應用
應用場景：數據應用涉及智能工廠、供應鏈管理、產品生命周期管理、能源管理等多個領域。
應用方式：通過數據可視化、智能推薦、自動控制等技術手段實現數據的應用。
技術要求：
個性化：根據用戶的具體需求提供個性化的服務。
智能化：具備智能推薦和自動調整的能力。
可視化：提供直觀的可視化展示，幫助用戶理解數據。
三、管理模式
工業(yè)互聯網平臺的數據管理模式需要建立完善的數據管理機制，包括數據管理策略、數據管理流程、數據管理技術和數據管理安全等方面。
1. 數據管理策略
確定數據采集、存儲、處理、分析和應用等方面的策略，指導數據管理的整體工作。
2. 數據管理流程
明確數據的采集、存儲、處理、分析和應用等環(huán)節(jié)的具體操作步驟和責任人，確保數據管理的規(guī)范性和高效性。
3. 數據管理技術
包括數據庫技術、云存儲技術、數據備份技術等存儲技術；數據清洗技術、數據轉換技術、數據融合技術等處理技術；統(tǒng)計分析技術、機器學習技術、數據挖掘技術等分析技術；以及數據可視化技術、智能推薦技術、自動控制技術等應用技術。
4. 數據管理安全
通過身份驗證、權限控制等手段確保數據訪問安全；通過加密技術、安全協議等手段確保數據傳輸安全；通過物理安全、邏輯安全等手段確保數據存儲安全；通過數據脫敏、數據加密等手段確保數據處理安全；通過安全審計、異常檢測等手段確保數據應用安全。
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