科技时代来临，工业有哪些数据采集新方法

　　利用当前的大数据技术，我们能够为工业产品定制故障预测分析系统，并让用户能够实时掌握当前的产品数据信息。同时，我们可以采用大数据实施工业生产的流程管理，为大数据应用也开拓了新方式。

　　以前，我们通常会采用人工录入、调查问卷、电话随访等方式进行数据采集，而伴随大数据发展，数据采集的方式也开始多样化，大数据时代的智能工厂，包括以下新型数据采集方式。

　　1、传感器

　　传感器作为一种检测装置，能够对感应到的信息进行检测，并且依照一定的规律将其转变为能够进行识别的数据形式，进而实现数据的传输、处理、存储、显示、记录和控制目的。传感器对数据的记录需要我们在生产车间内放置很多的传感节点，达到对生产过程的不断监控，进而对工业生产机器的配置进行及时调整和处理，顺利完成生产活动。

　　传感器采集数据的特性包括数据的输入和输出，我们通常通过对传感器输入信号和输出信号的对应关系进行分析，来辨别当前传感器的稳定性。当传感器的输入和输出达到线性关系时，则意味着传感器的静态特性达到了期望值。

　　但通常情况下，传感器的输入与输出很难达到预期，因为在使用传感器过程中，很容易受到停滞等因素影响。这就需要我们在对传感器进行数据的输入输出判断时，考虑到多方面的客观因素进行综合分析。

　　2、RFID技术

　　RFID技术作为一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据信息。利用射频方式进行非接触双向通信，达到识别目的并交换数据。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。

　　当RFID工作时，RFID读写器通过天线发送出一定频率的脉冲信号，当RFID标签进入磁场时，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(Passive Tag，无源标签或被动标签)，或者主动发送某一频率的信号(Active Tag，有源标签或主动标签)。

　　阅读器对接收的信号进行解调和解码然后送到后台主系统进行相关处理;主系统根据逻辑运算判断该卡的合法性，针对不同的设定做出相应的处理和控制，发出指令信号控制执行机构动作。

　　RFID技术解决了物品信息与互联网实现自动连接的问题，结合后续的大数据挖掘工作，能发挥其强大的威力。

　　除了在故障检测方面的作用，工业大数据能够在工业制造过程中对设备、效率、成本、耗能等数据进行分析。对工业生产的参数，工业设备的运行状态，产品的合格率、当前的生产效率、产出比等数据进行的关联性数据挖掘，通过生产状态模型的构建，对整个生产过程实施优化。