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实现物联网(IoT)的三个步骤:模拟大数据从何而来?
要点 & 热门话题 | < 1 分钟阅读时间 |

实现物联网(IoT)的三个步骤:模拟大数据从何而来?

进入物联网(IoT)、工业 4.0 或云计算新时代的步伐令人印象深刻,在一些工业应用领域也是不可阻挡的。 拥有大量不同规模、价值和功能的机器和组件的工业面临着一个巨大的挑战:需要收集和分析来自所有这些资产的数据。

资产数据可由现有的 SCADA 和 PLC 系统收集,并存储在本地(企业网络)或公共(通过互联网访问)云中。 但在某些情况下,详细的监控、保护和诊断需要真实的机器数据。 在这种情况下,就需要额外的传感器,直接安装在机器或部件上,并通过专用的高速数据采集系统进行采集。 这就是我们Gantner Instruments所理解的模拟大数据。

我们的监控系统具有高速、坚固和可靠的数据采集设备,可以完成普通 SCADA 或 PLC 系统无法完成的任务:采集真实的模拟数据,采样率可高达详细资产分析所需的水平,但也可低至安全存储容量所需的水平。 通过内置的智能原始数据触发器和实时趋势参数评估,结合分布式系统设计,可提供极具成本效益的监控解决方案。

只需三个步骤,我们的客户就能迎接挑战,实现资产智能化。 Gantner Instruments公司可在以下方面为客户提供设备和支持:

  1. 监测机器和传感器的选择
  2. 数据采集设备的定义和系统设计
  3. 为数据分析设置本地或公共云和软件配置

所有步骤均可使用专用传感器、DAQ 设备、云系统和软件。 此外,还可提供与通用电气 PREDIX 或西门子 MindSpehere 等工业云系统的适当接口。 结合工程师在系统设计、支持和数据分析方面的经验,Gantner Instruments可以成为您的合作伙伴,帮助您应对模拟大数据的挑战。

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