基于特別業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求，在RFID的基礎(chǔ)上發(fā)展出了NFC（NearFieldCommunication，近場(chǎng)通信）。NFC本質(zhì)上與RFID沒有太大區(qū)別，在應(yīng)用上的區(qū)別如下。NFC的距離小于10cm，所以具有很高的安全性，而RFID距離從幾米到幾十米都有。NFC*限于，與現(xiàn)有非接觸智能卡技術(shù)兼容，所以很多的廠商和相關(guān)團(tuán)體都支持NFC。而RFID標(biāo)準(zhǔn)較多，難以統(tǒng)一，只能在特殊行業(yè)有特殊需求的情況下，采用相應(yīng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。RFID更多地被應(yīng)用在生產(chǎn)、物流、跟蹤、資產(chǎn)管理上，而NFC則在門禁、公交、手機(jī)支付等領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用。（4）OCR和ICROCR（OpticalCharacterRecognition，光學(xué)字符識(shí)別）是指電子設(shè)備（例如掃描儀或者數(shù)碼相機(jī)）檢查紙上打印的字符，通過邊檢測(cè)暗、亮的模式確定其形狀，將其形狀翻譯成計(jì)算機(jī)文字的過程。如何除錯(cuò)或利用輔助信息提高識(shí)別正確率，是OCR的重要課題。ICR（IntelligentCharacterRecognition，智能字符識(shí)別）是一種更先進(jìn)的OCR。它植入了計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，采用語義推理和語義分析，根據(jù)字符上下文語句信息并結(jié)合語義知識(shí)庫(kù)，對(duì)未識(shí)別部分的字符進(jìn)行信息補(bǔ)全，解決了OCR的技術(shù)缺陷。一個(gè)OCR識(shí)別系統(tǒng)，從影像到結(jié)果輸出。數(shù)據(jù)采集可以通過各種手段進(jìn)行，包括傳感器、調(diào)查問卷、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。常州哪里有數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)

    這是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)存量改造項(xiàng)目開展時(shí)**先遇到的問題——想要解決“萬國(guó)牌”設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，耗時(shí)又費(fèi)力。如果是新建設(shè)的工廠，應(yīng)從**開始的規(guī)劃階段考慮車間、廠級(jí)和跨地域的企業(yè)級(jí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用要求，在沒有歷史包袱的情況下，通過制定標(biāo)準(zhǔn)，綜合評(píng)估現(xiàn)場(chǎng)的電磁環(huán)境抗干擾要求、數(shù)據(jù)帶寬要求、傳輸距離、實(shí)時(shí)性、組網(wǎng)時(shí)支持的設(shè)備節(jié)點(diǎn)數(shù)量限制、星形或Daisy-Chain網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒑笃跀U(kuò)展性等因素，選擇合適的技術(shù)路線，并設(shè)計(jì)好OT與IT互通的接口，這將**降低數(shù)據(jù)采集的難度和工作量。2.時(shí)間序列數(shù)據(jù)工業(yè)數(shù)據(jù)采集大多數(shù)時(shí)候帶有時(shí)間戳，即數(shù)據(jù)在什么時(shí)刻采集。大量工業(yè)數(shù)據(jù)建模、工業(yè)知識(shí)組件和算法組件，均以時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，例如時(shí)域分析或頻域分析方法，都要求原始數(shù)據(jù)包含時(shí)間維度信息。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用越來越豐富，延伸到了更多的場(chǎng)景下，例如室內(nèi)定位開始在智慧倉(cāng)儲(chǔ)、無人化工廠中探索應(yīng)用，無論是基于時(shí)間還是基于接收功率強(qiáng)度的定位方式，其定位引擎都要求信號(hào)帶有時(shí)間標(biāo)簽，才能完成定位計(jì)算，保證時(shí)空信息的準(zhǔn)確性和可追溯性。在搭建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)時(shí)，應(yīng)結(jié)合時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，在數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)、分析方面做針對(duì)性的考慮。例如時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。常州哪里有數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)數(shù)據(jù)采集為企業(yè)提供了客觀、準(zhǔn)確的信息，幫助其做出更明智的決策，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

    組織的管理者應(yīng)在適當(dāng)時(shí)，通過對(duì)以下問題的分析，評(píng)估其有效性：[6]①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失準(zhǔn)、滯后而導(dǎo)致決策失誤的問題；[6]②信息對(duì)持續(xù)改進(jìn)質(zhì)量管理體系、過程、產(chǎn)品所發(fā)揮的作用是否與期望值一致，是否在產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)過程中有效運(yùn)用數(shù)據(jù)分析；[6]③收集數(shù)據(jù)的目的是否明確，收集的數(shù)據(jù)是否真實(shí)和充分，信息渠道是否暢通；[6]④數(shù)據(jù)分析方法是否合理，是否將風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受的范圍；[6]⑤數(shù)據(jù)分析所需資源是否得到保障。[6]數(shù)據(jù)分析案例編輯1、沃爾瑪經(jīng)典營(yíng)銷案例：啤酒與尿布“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國(guó)沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析**時(shí)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關(guān)系的商品會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃中，這種獨(dú)特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。[7]在美國(guó)有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購(gòu)買尿布。父親在購(gòu)買尿布的同時(shí)，往往會(huì)順便為自己購(gòu)買啤酒，這樣就會(huì)出現(xiàn)啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)在同一個(gè)購(gòu)物籃的現(xiàn)象。

    大數(shù)據(jù)敞開了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和運(yùn)用數(shù)據(jù)的時(shí)期，它給技術(shù)和商貿(mào)帶來了龐大的變化。麥肯錫研究說明，在診療、零售和制造業(yè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)每年可以提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。大數(shù)據(jù)技術(shù)，就是從各種種類的數(shù)據(jù)中迅速獲取有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域早就涌現(xiàn)出了大量新的技術(shù)，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處置和顯現(xiàn)的有力兵器。大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。然而調(diào)查顯示，未被用到的信息百分比高達(dá)，很大程度都是由于高價(jià)值的信息無法得到采集。如何從大數(shù)據(jù)中收集出有用的信息早就是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。因此在大數(shù)據(jù)時(shí)期背景下，如何從大數(shù)據(jù)中收集出有用的信息早已是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，數(shù)據(jù)采集才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)。那么什么是大數(shù)據(jù)采集技術(shù)呢？什么是數(shù)據(jù)采集？?數(shù)據(jù)采集(DAQ)：又稱數(shù)據(jù)得到，是指從傳感器和其它待測(cè)裝置等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)搜集信息的過程。數(shù)據(jù)分類下一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中并未考慮過的新數(shù)據(jù)源展開歸納與分類，可將其分成線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類。數(shù)據(jù)采集重要的就是采集速率高，采集難度低，上手難度低，數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確。

    數(shù)據(jù)采集通常有兩種解釋：一種是從數(shù)據(jù)源收集、識(shí)別和選取數(shù)據(jù)的過程。另一種是數(shù)字化、電子掃描系統(tǒng)的記錄過程以及內(nèi)容和屬性的編碼過程。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包括了：可視化的報(bào)表定義、審核關(guān)系的定義、報(bào)表的審批和發(fā)布、數(shù)據(jù)填報(bào)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)評(píng)審、綜合查詢統(tǒng)計(jì)等功能模塊。通過信息采集網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化，擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時(shí)性和準(zhǔn)確性；實(shí)現(xiàn)相關(guān)業(yè)務(wù)工作管理現(xiàn)代化、程序規(guī)范化、決策科學(xué)化，服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化。生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集在品質(zhì)過程中的非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，好的數(shù)據(jù)采集方案可把品質(zhì)管理人員從處理數(shù)據(jù)的繁重工作中解放出來，有更多的時(shí)間去解決實(shí)際的品質(zhì)問題，同時(shí)即時(shí)的數(shù)據(jù)采集也使系統(tǒng)真正地實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，盡早發(fā)現(xiàn)問題，避免更大的損失。對(duì)上位機(jī)進(jìn)行高效率數(shù)據(jù)處理，嚴(yán)行把控?cái)?shù)據(jù)準(zhǔn)確性?；窗捕ㄗ鰯?shù)據(jù)采集二次開發(fā)

數(shù)據(jù)采集的目的是為了獲取準(zhǔn)確、多方面的數(shù)據(jù)，以支持決策制定和問題解決。常州哪里有數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)

    工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)解決方案第一步：工廠現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研當(dāng)匠興科技接到客戶工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需求后首先會(huì)組織團(tuán)隊(duì)人員到客戶現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行調(diào)研，調(diào)研內(nèi)容分為以下幾方面：調(diào)研車間布局、調(diào)研工藝流程、調(diào)研生產(chǎn)設(shè)備現(xiàn)狀、設(shè)備維護(hù)保養(yǎng)計(jì)劃于維保記錄、設(shè)備巡點(diǎn)檢操作規(guī)范、設(shè)備開停運(yùn)行情況、設(shè)備故障處理過程、調(diào)研生產(chǎn)操作、調(diào)研設(shè)備需求（自動(dòng)化設(shè)備等）、調(diào)研設(shè)備接口與協(xié)議、調(diào)研設(shè)備相關(guān)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)采集、優(yōu)化潛在工位的操作人員訪談、自動(dòng)化改造部門的歷史項(xiàng)目、在建項(xiàng)目、規(guī)劃項(xiàng)目、自動(dòng)化改造部門產(chǎn)品穩(wěn)定性及自控水平……第二部：工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)硬件設(shè)備的安裝及調(diào)試硬件設(shè)備的安裝及調(diào)試主要由匠興工控組負(fù)責(zé)，主要是對(duì)現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境搭建，包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、服務(wù)器等；無線熱點(diǎn)定位和布置；設(shè)備數(shù)據(jù)采集接口、人機(jī)交互設(shè)備在內(nèi)的硬件安裝與調(diào)試工作，包括PDA、智能手表、智能終端等；數(shù)控機(jī)床、機(jī)器人設(shè)備的數(shù)據(jù)接口實(shí)現(xiàn)；需要確認(rèn)并跟蹤落實(shí)系統(tǒng)硬件的到貨、部署搭建、設(shè)備接口與網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施的配套改造等工作，并配合系統(tǒng)實(shí)施組進(jìn)行系統(tǒng)的軟硬件總體測(cè)試和數(shù)據(jù)貫通工作。 常州哪里有數(shù)據(jù)采集二次開發(fā)