E-T-A E-1072-CF2-DC24V-3A

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首先，数据在哪里？
　　▲一类是管理数据：结构化的SQL数据为主，如产品属性、工艺、生产、采购、订单、服务等数据，这类数据一般来自企业的ERP、SCM、PLM甚至MES等系统，数据量本身不大，却具有很大的挖掘价值；
　　▲另一类则是机器运行和IoT的数据：以非结构化、流式数据居多，如设备工况（压力、温度、振动、应力等）、音视频、日志文本等数据，这类数据一般采集自设备PLC、SCADA以及部分外装传感器，数据量很大，采集频率高，需要结合边缘计算在本地做一些预处理。

　　总的来讲，由于场景的割裂和分散，工业数据本身具有量大、多源、异构、实时性要求高等特点，而且随着未来280亿设备逐步接入，这些特性将会进一步加强，这是做工业大数据服务的核心难点之一，和互联网大数据不仅量级不同，结构不同，应用也完全不同。
　　其次，基于这些工业数据，平台层应该提供哪些服务？
　　▲完整的协议解析：数据采集首先要完成工业协议的打通。以应用层协议为例，EtherNet/IP和PROFINET的市场占有率***大，其次是EtherCAT、Modbus-TCP和EtherNetPOWERLINK；
　　▲标准化的数据整合：采集上来的数据要做统一的主数据管理，***步是建立标准。一般来讲，我们先要用ISO或其他业内标准，制定统一的编码、结构、流转方式和属性，确保数据的一致性，这一点非常重要。
　　在项目实施的历程中，逐步积累行业知识库、合适的算法组件以及相关机理模型，这一点也很重要，这是从数据标准进化到业务标准化的关键一步，是为实现真正的产品层面的微服务化打下基础。
　　强大的PaaS支持：工业数据本身的特殊性导致平台必须要有强大的中层支撑能力。我们以时序数据库为例，它是设备工况和传感器数据的典型品种。这类数据频率高、量大，用传统关系型数据库处理，需要每次把所有值拉出来计算，吞吐量极大，性能很差。所以，一个高压缩、高性能的时序数据库，就是平台层必备的能力之一。

USABIM-1A-HS21  
CIMR-G3A2L45  
CIMR-SSA2030  
UAJPEE-22DKGFU  
FEK-I0 
ADLK-8  
USAGED-44A22SE  
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***X4-45K  
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