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斯蒂尔曼智能科技有限公司——IOTDAE

静态资料和动态资料

就数据的变化而言，物联网数据可分为静态数据和动态数据，静态数据以标签类为主，地址类数据， RFID生成的数据多为静态数据，静态数据以结构型、关系型数据库为主；动态数据以时间序列的数据为主，物联网动态数据的特点是每个数据都与时间有一一对应关系，而且这种关系在数据处理中特别重要，而时间序列数据库通常存储这些数据。

传感器越多，控制设备越多，静态数据越多；动态数据不仅越多，传感器越多，动态数据越多，IOTDAE，动态数据越多。

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自动与供应链弹性

想一想供应链中配送和履约的数据需求：由于流行病对运输条件和配送中心的影响，配送中心已经遭到了大规模的*。在COVID-19之前，典型的请求会被发送到*数据中心，在那里，请求被分发到离用户很近的*大中心，这些中心中的大多数库存都是库存。所以，两天的交货期早已成为业界所确立的标准。

但当地的收容所、食品杂货、电子产品等需求剧增，甚至使事情变得更加复杂。大规模分发是因为有大量的请求。但这并非导致交货时间延长的技术，而是人类无法跟上步伐的人为因素。特别是在“*后一公里”，IOTDAE3000，供应链中的系统严重依赖人来完成订单。

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伴随着技术的进步，传统的因特网已远远不能满足日益增长的数据传输处理量，物联网技术由此诞生。但是因为物联网属于新兴事物，目前尚未被广泛应用，所以大家对它还不太了解。

资料收集

物联网应用的基础层是数据采集，IOTDAE4000，一般由各种传感器、识读器、读写器、摄像机、终端、 GPS等智能模块和设备组成。收集则是通过对这些模块和装置的识别、读取和采集来完成信息的获取。这些技术主要有 RFID技术、传感器控制技术、短距离无线通信技术等。

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使用物联网会添加来自新设备、环境和过程的数据，而这些数据以前用户无法连接或探索。可以把这些数据看作*的资产，但是*终目标是把它与其他数据结合起来，创建一个可分解和可利用的“数据库”。尽管许多企业和组织都在按计划收集这些数据，但是它们还没有有效地挖掘数据，以使数据的*价值*大化。

它

当越来越多的物联网项目部署并成熟时，大量(可能达数十亿)数据将添加到现有的存储库中。许多组织都在做大量的工作，包括如何使用数据，如何雇用数据科学家以及如何使用第三方资源，如何结合工具来实现数据挖掘。

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状况资料：物联网中很基本、很流行的资料是状况资料。多数物联网设备会产生状态数据，作为原始数据收集起来，IOTDAE4000-斯蒂尔曼，然后用于更复杂的分析。

定位资料：把定位资料想像为室内 GPS。定位数据可以让你实时跟踪包裹，托盘和设备，而不是引导你去特定的目的地。农场主可在收获时追i踪设备；仓库管理员可在车间找到特定的零件托盘；在消费者层面，可利用定位数据跟踪手机、笔记本电脑，甚至是*。

必须对物联网传感器和设备产生的大量数据进行处理才能使用。然而，因为数据通常来自多种设备或不同格式，所以在对数据进行处理或应用任何分析之前，都需要做一些事情：将数据标准化或转换成统一格式，以确保格式与应用程序兼容。为新转换的格式数据存储或创建备份。筛选重复、过时或无用的数据，以帮助提高精i确度。整合其它来源的结构性(或非结构性)数据，从而丰富您当前的数据集。

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它可以直接从设备向云端传输数据，也可以从设备向驱动器传输数据。信息技术与 OT融合和边缘服务不断改善过程。如果 IT承担着保护任务， OT负责生产、供电， IT和 OT团队就会产生分歧。

理解数据采集和 OT非常重要，这是非常重要的。边界包括计算机和传感器。信息技术/OT使边界分析更加有效

公司必须识别优点，比如机器上有 IoT传感器。它是由传感器、致动器、数据采集系统等一系列通用技术构成的，主要应用于机械臂、自动驾驶汽车等领域。