IOT數(shù)據(jù)采集，即物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)采集，是通過(guò)傳感器、設(shè)備或其他物聯(lián)網(wǎng)終端收集和記錄環(huán)境、設(shè)備或用戶數(shù)據(jù)的過(guò)程。這些數(shù)據(jù)可以包括溫度、濕度、壓力、位置等各種指標(biāo)。通過(guò)實(shí)時(shí)采集各種生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以更好地了解生產(chǎn)流程，發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題和瓶頸，優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度。這不僅可以提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，還可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和客戶滿意度。具體來(lái)說(shuō)，企業(yè)可以通過(guò)分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備故障的發(fā)生，從而提前進(jìn)行維護(hù)，避免生產(chǎn)中斷。同時(shí)，通過(guò)對(duì)員工的工作狀態(tài)和生產(chǎn)效率進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析，企業(yè)可以更好地了解員工的工作情況和績(jī)效，提高管理效率。技術(shù)組合：LoRa（田間通信）+ 樹(shù)莓派（數(shù)據(jù)匯總）+ 騰訊云 IoT（大屏可視化）。江蘇設(shè)備數(shù)采IOT平臺(tái)

物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景廣且多樣，涵蓋了智能家居、智慧城市、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能農(nóng)業(yè)、智能交通等多個(gè)領(lǐng)域。智能家居：通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，家庭中的各種設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)互聯(lián)，如智能燈光、智能電視、智能門(mén)鎖等。用戶可以通過(guò)智能手機(jī)或其他設(shè)備來(lái)控制這些設(shè)備，實(shí)現(xiàn)智能化的家居生活。智慧城市：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以應(yīng)用于城市管理的各個(gè)方面，如智能交通、環(huán)境監(jiān)測(cè)、公共安全等。通過(guò)收集和分析數(shù)據(jù)，城市管理者可以更有效地規(guī)劃和管理城市資源，提高城市的運(yùn)行效率和安全性。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用被稱為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）。它通過(guò)各種傳感器和智能設(shè)備，對(duì)生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)環(huán)境、生產(chǎn)過(guò)程等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的自動(dòng)化、智能化和精細(xì)化管理。智能農(nóng)業(yè)：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用被稱為精細(xì)農(nóng)業(yè)。通過(guò)傳感器和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，農(nóng)民可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)田環(huán)境、作物生長(zhǎng)狀況等信息，實(shí)現(xiàn)精細(xì)施肥、灌溉和防治病蟲(chóng)害，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)量。智能交通：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以與智能交通系統(tǒng)（ITS）結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的智能控制、道路擁堵預(yù)警、交通事故快速響應(yīng)等功能。這有助于提高交通流量和道路安全性，使駕駛員能夠做出更明智的決策。徐州智能IOT平臺(tái)通過(guò)在道路和車輛上部署傳感器，實(shí)時(shí)采集交通流量數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí)；

IOT 系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與部署流程：需求分析：首先要明確 IOT 系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景和目標(biāo)用戶，確定系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)的功能和性能要求。例如，對(duì)于一個(gè)智能倉(cāng)儲(chǔ) IOT 系統(tǒng)，需要分析倉(cāng)庫(kù)的規(guī)模、存儲(chǔ)貨物的類型、貨物出入庫(kù)的頻率等因素，確定系統(tǒng)需要對(duì)貨物的位置、溫度、濕度等哪些參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，以及需要實(shí)現(xiàn)什么樣的自動(dòng)化控制功能，如自動(dòng)補(bǔ)貨提醒、溫濕度自動(dòng)調(diào)節(jié)等。系統(tǒng)設(shè)計(jì)：根據(jù)需求分析的結(jié)果，進(jìn)行系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括感知層設(shè)備的選型和布局、網(wǎng)絡(luò)層通信方案的確定、平臺(tái)層數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)方式的規(guī)劃以及應(yīng)用層軟件功能的設(shè)計(jì)。在這個(gè)階段，要考慮系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、可靠性和安全性。例如，在設(shè)計(jì)智能農(nóng)業(yè) IOT 系統(tǒng)時(shí)，要根據(jù)農(nóng)田的面積和形狀合理布置土壤濕度傳感器、氣象站等感知設(shè)備，選擇合適的通信協(xié)議將這些設(shè)備連接起來(lái)，設(shè)計(jì)能夠存儲(chǔ)和分析大量農(nóng)田數(shù)據(jù)的云平臺(tái)，以及開(kāi)發(fā)方便農(nóng)民使用的手機(jī)應(yīng)用來(lái)查看農(nóng)田信息和控制灌溉設(shè)備等。

應(yīng)用層智能交通：通過(guò)在車輛、道路設(shè)施等安裝傳感器和通信設(shè)備，實(shí)現(xiàn)交通流量監(jiān)測(cè)、智能導(dǎo)航、自動(dòng)駕駛等功能。例如，智能交通系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)路況信息，為駕駛員提供比較好行駛路線，減少擁堵。智能物流：利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨物的實(shí)時(shí)跟蹤、車輛調(diào)度、倉(cāng)庫(kù)管理等智能化。如在貨物運(yùn)輸過(guò)程中，通過(guò)GPS定位和傳感器監(jiān)測(cè)貨物的位置、溫度、濕度等信息，確保貨物安全和準(zhǔn)時(shí)送達(dá)。智能醫(yī)療：實(shí)現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備的互聯(lián)互通、遠(yuǎn)程醫(yī)療監(jiān)測(cè)、醫(yī)療信息管理等。例如，可穿戴設(shè)備可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者的生命體征數(shù)據(jù)，并上傳到醫(yī)生的終端，方便醫(yī)生及時(shí)了解患者病情。工廠設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控、預(yù)測(cè)性維護(hù)（振動(dòng)傳感器 + 機(jī)器學(xué)習(xí)分析故障前兆）。

物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景廣且多樣，涵蓋了智能家居、智慧城市、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能農(nóng)業(yè)、智能交通等多個(gè)領(lǐng)域。智能家居：通過(guò)IoT平臺(tái)將家中的燈光、空調(diào)、電視、安防系統(tǒng)等設(shè)備連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制和智能化管理。智慧城市：IoT平臺(tái)在智能交通、環(huán)境監(jiān)測(cè)、公共安全等方面發(fā)揮著重要作用，如智能交通系統(tǒng)通過(guò)收集和分析車輛、路況等數(shù)據(jù)，優(yōu)化信號(hào)燈控制，緩解交通擁堵。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)線上的設(shè)備和傳感器，收集并分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。智能農(nóng)業(yè)：通過(guò)部署在農(nóng)田中的傳感器和自動(dòng)化設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度、溫度、光照等環(huán)境參數(shù)，為農(nóng)民提供精確的種植指導(dǎo)。智能交通：IoT平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化調(diào)度，提高道路安全性和通行效率。需求分析：深入了解企業(yè)或用戶的業(yè)務(wù)需求、痛點(diǎn)和目標(biāo)，明確 IoT 解決方案需要解決的問(wèn)題；南通設(shè)備數(shù)采IOT物聯(lián)網(wǎng)

HTTP 協(xié)議則在一些對(duì)數(shù)據(jù)傳輸要求較高、與云端服務(wù)交互頻繁的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中較為常用。江蘇設(shè)備數(shù)采IOT平臺(tái)

實(shí)時(shí)分析：對(duì)實(shí)時(shí)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)分析，以滿足對(duì)時(shí)間敏感的應(yīng)用需求，如工業(yè)自動(dòng)化中的故障實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)警。常用的實(shí)時(shí)分析技術(shù)包括流計(jì)算，它可以對(duì)連續(xù)的數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析。批量分析：對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行批量處理和分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期趨勢(shì)、模式和關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如，通過(guò)對(duì)智能電表數(shù)月或數(shù)年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解用戶的用電模式和能耗趨勢(shì)。常用的批量分析技術(shù)有 MapReduce，它可以在大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)集上進(jìn)行并行計(jì)算。機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，對(duì) IoT 數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)、分類、聚類等功能。例如，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)智能家居中的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以識(shí)別不同的活動(dòng)模式，實(shí)現(xiàn)智能場(chǎng)景控制。江蘇設(shè)備數(shù)采IOT平臺(tái)