S p
供用电 2014.12
DISTRIBUTION & UTILIZATION
摘要：阐述了传统能源管理平台存在的问题，分析了云计算、大数据分析、物联网技术的内涵，提出了构建基于工业物联网、云计算平台、大数据分析及反向优化控制的能源管理平台的思路，并研发出相应系统。实际运行表明，该系统能够为用户提供合理的能效策略，有效提高能源利用效率，带来一定的经济效益。
关键词：物联网；云计算；大数据；能源管理；反向控制
基于物联网、云计算和大数据的工业能源管理系统
S p
DISTRIBUTION & UTILIZATION 供用电
29
“十二五”以及即将到来的“十三五”将是我国工业体系低碳发展和全面转型的关键时期，当前雾霾及污染物排放的严峻形势已严重影响了我国人民的生活及国家形象，为彻底改变这种局面，我们务必要把“树立绿色、低碳发展理念，以节能减排为重点，健全激励和约束机制，加快构建资源节约、环境友好的生产方式和消费模式，增强可持续发展能力”作为“十二五”乃至相当一段时期内国家重要发展战略之一。
作为全面指导我国经济社会建设的规划纲要，中央强调坚持把建设资源节约型、环境友好型社会作为加快转变经济发展方式的重要着力点，加强资源节约和管理，落实节约优先战略，全面实行资源利用总量控制、供需双向调节、差别化管理。其中，建立健全重点能耗排放企业能耗在线监测闭环管控系统是关键基础技术手段之一。
自2009年工业和信息化部联合财政部在全国钢铁、化工等行业全面推进工业企业能源管理中心建设以来，全国各重点耗能企业建成了多个能源管控中心，通过先进的自动化和信息化技术手段，各高耗能行业能源管理工作逐步走向精细化和规范化，并取得了一定的节能效果和经济效益。但是目前建成的能源管理系统也存在如下问题[1]。
（1）能源管理平台作为独立的软件系统存在，关键功能在于展现能耗分类指标，未能与生产控制系统结合起来，难以实现能耗自动化、智能化监视及反向控制的目标。
（2）能耗平台的数据主要来源于智能水表、电能表、气表的数据。虽然对于重点设备的管理可以独立安装表计，但是常规管理还是单个或单类回路安装一台电能表，所以难以做到检测每个用能端的能耗状况，能耗细分的颗粒度相对较粗。
（3）使用单机版软件，在独立厂区安装和使用不太容易出现运行故障。但是，当按照规范要求在区县、省市、国家部委级别部署安装单机版软件时，非常容易出现因数据量过大，软件运行和数据存储困难的问题。
（4）前期能源管理平台分散部署，工业能耗大数据没有得到充分利用，后期该平台要求现场级、区县级、省市级和部委级分别部署服务器，无形中又增加了后台投入和维护成本，特别是现场级的维护和管理水平不满足系统长期稳定运行的需求。
1 物联网、云计算和大数据分析技术
云计算技术、大数据分析及物联网技术的提出和快速发展，为解决上述能源管理系统存在的问题提供了全新的思路。
概括地讲，云计算是一种基于信息技术支持能力（硬件与
软件）、极富弹性（增加与减少的），并通过网络以服务形式提供给客户的公共设施。这种模式实现了计算资源（主要是指服务器、存储和网络三大资源）的高度集中，即将分布在各地的计算资源整合为一个虚拟的统一资源，实现按需获取、按量付费，就像用电和用自来水一样方便。因此，云计算时代将彻底改变整个信息技术产业的生态环境，无论是基础设施、计算机与网络设备制造，还是软件都将发生巨大的变化[2]。
“大数据”是一个数量特别多，数据类别特别大的数据集。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。目前所说的“大数据”不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展[3]。
文 | 刘勇 闫鲁杰
图1 系统总体架构图
S p
供用电 2014.12
DISTRIBUTION & UTILIZATION
理平台总体架构如图1所示。系统包含三层：传感器感知和数据采集层、云平台与大数据分析层、应用显示层。主要内容涵盖了工业设备运行参数及能耗排放的感知层数据采集、基于分布式控制系统（DCS）的分布式闭环控制、云平台大数据分析、以及相关的接口/协议/标准等。
系统主要建设思路基于以下几点：
（1）能源管理平台需要与工业自动化系统紧密关联，在成为检测系统的基础之上，实现“检测、控制、执行和反馈”的闭环逻辑控制，这样使能耗管理和控制结合起来，成为能源管理和控制平台。
（2）能源管理平台软件采用云计算技术架构，满足跨区域城市级别工业现场的管控需求，实现无限量用户登陆，后台存储采用云存储方式满足随需增加的无限量后台存储空间，从社会节能大角度入手，减少并降低后台投入、维护、管理等成本。
（3）采用物联网技术对能耗采集和传输设备进行改进，每台设备具有全球唯一身份识别的IP 地址码，便于使被其管理的能耗数据具有身份识别功能。能耗采集和传输设备除具有数据发送和传输功能外，还具有数据分层存储、处理和分析功能，便于能源管控平台做数据校验和核准，保证数据的准确度。
2005年，国际电信联盟（ITU）发布了《ITU 互联网报告2005：物联网》[4]，对“物联网”的涵义进行了扩展。广义上，物联网是通过各种感知设备和互联网，连接物体与物体的，全自动、智能化采集、传输与处理信息的，实现随时随地和科学管理的一种网络。网络化、物联化、互联化、自动化、感知化、智能化是物联网的基本特征。
可以将物联网、云计算和大数据联姻，作为一个新兴信息科技的嫁接应用在能源管理系统中，运用工业物联网技术、云计算技术和基于大数据分析的反馈闭环智能控制技术，对高耗能流程工业企业的用能设备进行在线实时能源监控及管理、同时进行海量设备能耗数据挖掘分析，在数据采集和分析基础之上，通过仿真模型和现场实际运行工况，进行闭环反馈能效优化控制，实现能耗数据可视化、达到能耗排放最优化，并为企业能源管理部门及政府能源管理机构提供节能减排信息化服务。
2 构建基于物联网、云计算和大数据的能源管理平台
2.1 系统架构
基于工业物联网、云计算和大数据分析的工业企业能源管图2 系统数据处理流程图
S p DISTRIBUTION & UTILIZATION 供用电
31
（4）尽可能将能耗监测数据颗粒度最小化，争取监测到每个用能端的能耗数据和用能趋势，这样才能实施有针对性的节能减排措施。
（5）能源管理平台增加第三方监测和评估接口，实现公平、公正、开放的监督体系，使节能效果和过程透明化。
系统数据处理流程如图2所示。2.2 数据感知采集与监控系统
数据感知与监控系统基于工业物联网DCS 技术，同时支持传统信号采集控制网络、无线传感器网络和电气信息监控网络集成，形成各个不同监控领域的信息共享。
数据感知与监控系统主要分为现场层、控制层、监控层三个子层，如图3所示。现场层主要由传统的各种温湿度仪表、压力传感器、流量计、智能计量表、执行机构、智能电气保护装置等组成。控制层分为三种：传统仪表信号采集控制、无线传感器信息采集和电气监控信息采集。监控层主要有工程师站、操作员站、历史站、数据接口站，其中数据接口站用于连接能源管理云计算平台与数据挖掘中心。
系统采用多种IT 和工业物联网技术，用来构建从现场数据采集网到远程数据传输和开放式应用的完整工业物联网解决
方案，系统所具有的工业物联网特征包括：①基于多种类型的通用、专用传感器采集系统；②支持通过现场总线、无线技术等进行数据传输；③提供大容量的数据存储和开放式的应用平台；④提供基于多种终端设备的一致使用体验，包括信息发布及事务流程处理等；⑤一体化的安全策略，建立从现场采集端到站控端，一直到远程应用平台、各类终端产品的自上而下完整安全体系，在现场采集端使用了首创的工业自动化安全信息控制器产品，集成了现有工业控制器和安全网关产品，有效抵御各种外来和内在的现实和潜在威胁。
同时，电气控制信息与过程控制信息采用一体化系统平台。从智能工厂的发展趋势看，目前电厂、化工、石化、钢铁、建材等各个工业领域，每个行业从设计院到工厂用户，都分为两个专业，电气和自控系统各自为政，导致电气自动化和过程自动化各自独立发展，造成各自动化系统独立运行，部分功能重复建设，不能发挥自动化系统的整体优势。电气控制系统和生产控制系统的一体化是未来智慧工厂的必然趋势。电气控制信息与过程控制信息采用一体化系统平台，可实现信息共享，有利于更好的对工厂的各种生产信息进行数据挖掘、节能分析、故障预警、安全隐患分析，实现数字化、信息化、远程化、高
图3 数据感知与监控系统图
S p
供用电 2014.12
DISTRIBUTION & UTILIZATION
参考文献
[1] 王昊，董杰．用云计算和物联网技术对建筑能源管理的思路 [J]．能源与节能，2012，(8)：1-2．
[2] 专家访谈．云计算在节能工作中的典型应用——专访工信部特聘专家雷紫东 [J]．资源节约与环保，2011，(6)：32-34．
[4] 张维，苏秀芝．浅析大数据[J]．中小企业管理与科技，2014，(24)：241-243．
[4] ITU Internet Reports 2005: The Internet of Things[R]．2005．
刘勇，北京四方继保自动化股份有限公司，高级工程师，主要
从事工业企业可靠性供电和节能解决方案的研究和应用。闫鲁杰，北京四方继保自动化股份有限公司，工程师，主要从事新能源及能效管理研究。
实现海量大数据的分布式存储和数据分析计算的并行化，为用户提供高效准确的数据分析服务。
（4）多租户模式构建。
通过面向数据服务的SDO 与公共持久化数据引擎技术，统一封装用能场所能耗及运行环境状态数据，为不同租户的个性化数据挖掘与知识学习提供集成数据服务。平台的数据集成层将基于数据中心的云计算平台建成7×24h 的数据集成环境，为社会租户及政府能源管理机构提供即时能耗数据服务，也可为社会用户提供其用能场所设备能耗监控信息化服务支撑。
3 结束语
该系统将工业物联网、云计算及大数据分析、工业DCS 智能控制三者有机融合，充分发挥各自领域的优势，将包括智
能传感器感知在内的多种能耗排放数据进行汇聚，通过前端DCS 系统的数据处理联网上传，最后从海量能耗排放信息中分析、加工和处理并提供有指导意义的能效控制策略，以达到对生产过程各环节中众多用能设备的能耗排放监测、能效动态优化控制、对海量能耗等KPI 数据的存储和挖掘分析的目的，
为全国各高耗能工业企业及其对应的政府能耗监管部门提供实时设备能耗数据监控管理和能耗分析信息化节能服务，是大规模拓展高耗能工业领域节能减排监控管理系统平台落地应用的关键里程碑。
可靠性的智慧工厂。
2.3 数据挖掘分析及管理（1）能耗数据分析。
综合能源管理大数据平台基于能耗排放数据在广度和深度上的大量采集，通过对海量数据进行KPI 相关性分析、同类用能场所KPI 波动规律发现、大规模用能设备能耗特性聚类分析等数据分析手段，辅以友好的数据可视化呈现方法，最终建立用能场所能耗模型，确立标杆用能单元，总结用能规律，发现节能空间，提供节能趋势引导咨询信息，最终达到节能减排、帮助企业提高经济效益的目的。
（2）数据可视化。
能耗数据分析的结果展示，主要采用Flash、XML、JSON、Ajax、JQuery 等技术实现。提供通用和个性订制化的数据分析服务，包括对可视化数据的下钻、上卷、切片、分块以及自定义可视化报表等。
温度及能效云场以及用能场所用3D 呈现，如图4所示。在呈现端主要通过3D 建模，然后集成3D 引擎，最终封装在3D 模型并填充数据来实现。温度及能效云场的构建主要基于高密度的温度及能效数据，数据通过基于计算流体力学（CFD）的梯度云场构建算法，最终生成高准确度的温度及能效场。
（3）数据计算并行化。
数据处理部分采用基于开源的分布式系统架构Hadoop 结合MapReduce，再混搭Oracle RAC 构成开放系统架构，该架构是一个能够对海量大数据进行分布式处理的软件框架，能够图4 用能场所3D 场景及CFD 温度及能效云场
上海纳普工业物联网解 决方案 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
上海纳普信息科技公司
目录 1.公司简介............................................................... 2.组网架构............................................................... .组网方案............................................................ .系统结构............................................................ .产品组成............................................................ 资源层.......................................................... 数据层.......................................................... 呈现层.......................................................... .用户准备............................................................ 3.产品介绍............................................................... .适配器（APRUS）..................................................... 功能介绍........................................................ 产品特点........................................................ .基础数据云服务系统（GARDS）......................................... 功能介绍........................................................ 产品特点........................................................ .柔性信息与数据集成系统（Fidis）..................................... PC端............................................................ APP端........................................................... 大屏端.......................................................... 产品特点........................................................ .大数据分析（INDASS）................................................ 4.方案优势............................................................... .中立的第三方........................................................ .可靠性.............................................................. .安全性.............................................................. .灵活性.............................................................. .整体性.............................................................. 5.系统功能............................................................... 远程设备监控.............................................................. 设备综合管理.............................................................. 报警及预警功能............................................................ 报表分析.................................................................. 操作记录统计.............................................................. 配件管理.................................................................. 生命周期管理.............................................................. 在线体检.................................................................. 权限管理................................................................. 业务管理.................................................................. 历史数据.................................................................. 6.成功案例...............................................................
【最新资料,Word版，可自由编辑！】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似，也将具备互联网虚拟感觉，虚拟运动，虚拟中枢，虚拟记忆神经系统”，并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点，我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据，云计算，物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出： 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。
包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的，下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说，早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红，主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起，全球数据量大大提升。可以说，移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片，形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网，移动互联网再加上传统互联网，每天都在产生海量数据，而大数据又通过云计算的形式，将这些数据筛选处理分析，提前出有用的信息，这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网
工业互联网+物联网+云计算介绍 工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的一种结果。 工业互联网的本质是通过开放的、全球化的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来，高效共享工业经济中的各种要素资源，从而通过自动化、智能化的生产方式降低成本、增加效率，帮助制造业延长产业链，推动制造业转型发展。 工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。中国工业互联网标识解析国家顶级节点落户在北京、上海、广州、武汉、重庆五大城市。 2018年7月，信息化部印发了《工业互联网平台建设及推广指南》和《工业互联网平台评价方法》。2019年1月18日，工信部已印发《工业互联网网络建设及推广指南》。3月，“工业互联网”成为“热词”并写入《2019年国务院政府工作报告》。 物联网与云技术获得认可 物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪
潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。 利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素（所有的设备、资源及通信等）都是个性化和私有化。 云计算（cloud computing），分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。云计算技术体系结构分为4层：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层，如图所示。物理资源层包括计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等；资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池等。构建资源池更多是物理资源的集成和管理工作，例如研究在一个标准集装箱的空间如何装下2000个服务器、解决散热和故障节点替换的问题并降低能耗；管理中间件负责对云计算的资源进行管理，并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安全地为应用提供服务；SOA构建层将云计算能力封装成标准的Web Services服务，并纳入到SOA体系进行管理和使用，包括服务注册、查找、访问和构建服务工作流等。管理中间件和资源池层是云计算技术的最关键部分，SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。 “两化融合”成企业发展新思路
浅谈工业物联网云平台项目架构设计 前言 早在1999年就已经有了“物联网”这个概念，但是直到十年之后的2009年，IBM提出“智慧地球”的概念，才推动很多国家把物联网研究和发展提升到战略层面。但是比较遗憾的是，直到现在的2015年，我国的物联网的发展依然主要靠政府项目来拉动，所以现在的发展似乎前景越来越不明朗。 政府似乎意识到这是个问题，在一些互联网公司的倡导和推动下，提出了“互联网+”的概念。虽然“互联网+”和“物联网”都是以网为主，但是发展的侧重有了本质区别。“互联网+”是以互联网为主，外围智能模块和传感器为辅，构建互联生态。而“物联网”却是以互联网为基础，重点在传感器数据采集，设备控制，远程监控为主。 但是现在很多互联网公司，做的是“互联网+“的事，却以”物联网“的名义来宣传。所以现在的人越来越搞不清”物联网“的真实定位了。 我一直认为从技术角度来看，所谓“物联网“就是传统工控网的一个外延。传统的工业现场，考虑到生产安全，都是内部网络。另外实施和维护的代价相对较高。而在互联网和移动互联网越来越完善的今天，在各个领域都有了远程测控的要求。比如目前比较典型的农业大棚监控、森林防火监控、鱼塘监测和养殖管理等等。 “互联网+”和“物联网”由于发展的侧重点不同，在做架构设计上肯定有所不同。“互联网+“的项目，其实更看重的是用户数，通信数据流量，这是衡量一个”互联网+“项目成功的标志，当然这是也是那些做云平台为主的互联网公司最看重的，用户数和通信数据流量正是他们的利益点所在。 而以中小项目为主的“物联网”项目，其实更看重的，一是系统稳定可靠，能保证系统长期稳定的运行，因为有些监控点往往部署在人迹罕至的地方，系统的可靠性成为关键。二就是系统便于开发和维护，因为基于不同行业，不同工艺需求的，很难开发出像民用领域的通用产品，需要根据现场实际调整相关的业务逻辑和监控画面，所以是否易于开发很关键。当然维护更为重要，因为偏工业级的“物联网”项目一般设计至少是三年或更长的生命周期，所以项目维护难以避免，甚至系统还会根据
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
基于云计算物联网的大数据搜集处理技术 摘要： 随着云计算云储存物联网等新技术的应用，人们通过社交网络电子商务平台及移动智能终端等途径搜集，处理各种数据呈爆炸型增长，在容量关系和复杂性等方面已超出了传统的处理能力和认知范围。 在解析物联网两层基本涵义的基础上, 提出了包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合、终端用户应用四部分的物联网系统架构;设计了由网络通信协议、网络控制平台、应用终端平台组成的面向物联网的网络协议体系, 并从硬件和软件两个层面讨论了实现物联网的关键技术;在分析当前物联网标准、技术、安全以及应用方面存在问题的基础上提出了未来物联网发展的六个重要理念。 大数据时代已经来临数据已经成为经济增长和，社会价值创造的源泉为人们提供无限机遇。然而我们也应该注意到快速发展的数据挖掘与利用技术使个人在网络空间从匿民变成透明。 关键词：云计算，物联网，大数据收集与处理 引言： 近年来，社交网络、电子商务、数字城市、在线视频等新一代大规模互联网应用发展迅猛。这些新兴的应用具有数据存储量大、业务增长速度快等特点。为了解决上述问题，2006 年Google、Amazon等公司提出了“云计算”的构想。根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计设施、存储设备、应用程序等）的计算模式。到2018年互联网与经济社会各领域融合发展，进一步深
化，基于互联网的新业态成为新的经济增长动力，互联网支撑大众创业万众创新的作用进一步增强，网络经济与实体经济协同互动的发展格局基本形成。无处不在的物联网通信时代即将来临，世界上所有的物体，从轮胎到牙刷从房顶到纸巾都可以通过互联网进行信息交换。 物联网(Internet of Things , IoT)作为一种新兴网络技术和产业模式 , 在业界受到广泛关注.从国际电信联盟(ITU)在信息社会世界峰会上发布的《互联网报告2005 :物联网》中可以总结出物联网所体现的两层基本涵义:(1)目前的三大网络, 包括互联网(Internet)、电信网、广播电视网是物联网实现和发展的基础, 物联网是在三网基础上的延伸和扩展;(2)用户应用终端从人与人之间的信息交互与通信扩展到了人与物、物与物、物与人之间的沟通连接, 因此, 物联网技术能够使物体变得更加智能化.从目前的发展形势看, 最有可能率先获得智能连接功能的物体包括家居设备、电网设备、物流设备、医疗设备以及农业设备, 并基于此实现人类与自然环境的系统融合开创经济，新时代。专家指出，当前我国经济进入新常态，平稳度过新旧产业与核动能转化期需要强劲有力和恒久持续的支持力量。抢占经济制高点，促进大众创业，万众创新，提升公共服务水平必须走互联网融合创新之路。 一、云计算 1.云计算基础 云计算是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、网格计算（Grid Computing）的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化（Virtualization）、效用计算（Utility
大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式探析 摘要在大数据时代背景之下，物联网以及云计算是一种较为重要的技术手段，对于物流行业的发展有着积极的作用。而物联网技术就是在一些现实物品中RFID以及GPS、二维码以及机房扫描等信息检验以及各种设备为基础，通过互联网技术对其进行系统链接处理，可以实现对各种信息的交换以及信息传递，是一种智能化的物品流动模式。在智能物流发展中，必须要合理的应用云计算以及物联网，进而推动企业的持续发展。因此，文章主要对大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式进行了简单的探究分析。 关键词大数据时代；物联网；云计算；智能物流；发展模式 在物流行业中应用云计算可以提升物理信息的稳定性以及安全性，保障各种信息数据信息有效传递。在我国物流行业发展中，应用合理的云计算以及物联网技术手段，可以为客户提供更为优质的信息服务，进而推动其长足发展。对此，而加强对物联网以及云计算技术在智能物流中发展模式的分析与探究，了解物联网以及云计算在大数据时代中物流行业中的应用，对于智能物流行业的发展有着积极的推动作用。 1 智能物流中物联网与云计算的应用 1.1 感知和定位功能 在傳统的物流行业中，物流货物信息无法真正做到实时感知以及定位处理，无法控制物流货物；而通过物联网技术在货物物流中通过RFID、红外线、GPS 以及相关传感器等芯片技术，就可以对各种信息进行实时的数据信息采集，了解货物运输现场的实时动态数据、可以对温度状况、压力因素、运输路径、运输状态以及运输类别等信息进行系统的处理与控制，传感器在获得这些信息之后，可以通过物联网信息将其与物流管理中心进行衔接，管理中心可以对各项信息数据进行系统的监控中，进而加强对物流货物等状况的系统监督[1]。 1.2 业务一体化功能 在物流货物的运输传递过程中，传统的物流中存在的最为主要的问题就是对于物流货物的具体状况无法进行精准分析，这样就会导致一些误会与矛盾问题的出现。而物联网技术主要就是利用无线网络技术手段，将一些物流货物通过网络平台进行同步更新，用网络技术手段实现信息的共享，进而为物流企业以及客户的实时沟通奠定基础，构成统一的业务流程，实现业务一体化服务系统。在大数据时代，物联网技术以及云计算将传统的物流信息进行了系统的整合，为物流业务工作的开展奠定了基础。 1.3 智能信息处理功能
【菲利科】工业设备物联网一站式解决方案 关于物联网，我们了解到的是，随着智能设备的普及以及硬件成本的下降，物联网（loT）目前已经成为当下热门。据IDC研究数据表明，尽管有66%的元器件厂商和67%的加工厂商正在积极探索互联网领域，但其中只有分别不到半数和半数左右的厂商能够真正开始试点，大多数企业仍然在这一领域摸索前行。 随着企业成本的持续增长，工业领域对于移动化的潜在需求，设备联网、产品物联网化将成为必然趋势，从工业和企业角度来说，产品物联网化将从运营、销售、售后等各方面帮助提升企业的效率，为工业或企业在行业的洗牌中占据一定优势。 但目前的工业企业即使认识到物联网是必然的趋势，却很难找到合适自己的物联网道路。 首先一个很大的阻碍就是技术难度和投入成本的问题，开发团队需要横跨多个领域的人才，而组建自身研发团队或外包开发都需要投入大量资金。同时由于投入周期长，需要承担巨大时间成本，有可能错失业务转型和升级机会，难以在短时间内验证物联网化商业模式带来的益处。 在这一大背景下，菲利科选择从解决方案切入，致力于协助企业快速实现设备智能化升级，并打造设备管理一站式云平台。以设备接入、后台运营管理以及行业大数据，共同为企业和工业构建一整套的菲利科物联网服务。 适用企业： 各类规模的制造企业，以机械制造加工装配为主 以多品种小批量，多品种多批量为主的各种生产类型 研发和批产混合生产模式的制造企业 适应各类按库存、按订单生产的制造企业 生产管理模式寻求突破、创新，产品工艺复杂和状况多变的制造企业 适用行业 方案系统
物联网运维系统由智能硬件接口设备、智能应用系统云平台套件以及大数据智能分析服务组成，通过智能采控终端采集设备，将各种数据上传到云平台，存储、整理、分析，通过智能应用系统实现时时在线监控、记录、查询、统计、分析、修改、报警等操作，实现远程智能化管理，提高企业智能化管理水平。 技术优势 可靠性 ①云服务拥有全球异地容灾备份机制，确保全天24小时服务。 ②具有亿万级别的高并发处理能力和毫秒级的个性化触发能力。 安全性 ①菲利科采用“公有云”+“私有云”模式，将设备运行数据与商业数据分离，涉及商业机密的数据将存在本地服务器或私有云端，确保用户数据的安全性。 ②智能数据采控终端与基础数据、云服务平台数据交互，采用对称加密技术、云服务平台与应用系统，确保整个方案数据交互的安全性。 灵活性 ①菲利科提供的FIAP（柔性物联网应用平台）系统，可对数据灵活展现，通常复杂的、个性的需求都能直接通过配置而非开发方式实现。 ②智能数据采控终端是可编程模块，可支持同时接入多类型工业设备、数据采集可自行编程定义，随着用户自身业务的不断发展，可自己配置新功能，不受供应商限制。 中立的第三方 ①菲利科是专注于工业领域的物联网解决方案提供商。 ②对客户的业务、数据不构成任何风险与影响，保持中立第三方位置。 ③菲利科的每一个客户都有自己的专用系统。 系统价值 方案价值 实现产品服务智能化 通过工业物联网运维系统，使原有产品和服务实现了智能化升级改造。通过时时掌控设备信息、客户信息，实现了高效的设备、厂家、代理商、客户、人员一体化管理流程。 提升行业竞争优势 更加有利于客户对产品使用。实现客户对产品的智能化使用、智能化管控。提高了客户工作效率，降低了客户非智能设备使用过程中的操作风险和成本风险。
深圳市中晖盛大科技有限公司 SHENZHEN DVSONE TECHNOLOGY CO.,LTD 中晖工业物联网监测管理平台
中晖工业物联网的优势 1、工业物联网现状 2、中晖物联网的优势 3、锅炉远程监测平台说明 4、中晖S-ITMS 介绍
一、工业锅炉动态监测状况 ?目前，我国工业锅炉具有容量小、数量大、布点散等特点。其中监管部门：难以集中监管，各区域所有工业锅炉基本信息及动态监管数据难以获取；使用单位：司炉人员素质不高、责任心不强，对压力、温度、水位等动态参数监视不严，易导致锅炉事故的发生；检验机构：安全检验、能效检测工作都需人工现场进行，锅炉运行实时数据记录不连续、不完整、不精确，以致无法及时了解锅炉运行现状。 基于以上，工业锅炉安全与节能工作动态可视化方案，即实现工业锅炉远程动态在线监测功能，能够圆满解决上述问题，它能形成人机互补关系，减少锅炉安全事故，同时提高锅炉燃烧效率，促进节能减排。 ?
二、中晖锅炉物联网技术优势 ?中晖锅炉物联网通过宽带网络或3G/GPRS网络远程实时监控全国各地的锅炉设备使用状况，实时接收设备运行参数进行监控和故障诊断，并记录设备运行历史数据，通过分析运行数据给用户提供维护保养建议，能够自动接收锅炉设备的运行故障报警信号，推送报警信号（短信或语音）给相关负责人，并对报警信号作出及时处理。实现锅炉设备的无人化操作，为终端用户省去专业操作员，为用户节省大量的人力物力。通过分析历史数据，积累设备运行参数库，通过专业的大数据分析改进设备配置和运行参数，提高设备运行效率，促进安全生产和节能减排。 ?提高锅炉安全性刻不容缓，每年都发生大量的锅炉事故，最近三个月内的相关新闻不下几十条，锅炉事故触目惊心，造成巨大的财产损失和人身伤亡，同时给锅炉周边住民带来心理压力，还有部分安全隐患随时可能爆发。锅炉设备急切需要物联网技术来嫁接改造设备运维模式。实现锅炉运行的自动告警，提前预警，远程监控维护，提高安全性，大大降低事故率。 ?锅炉设备用户的需求正向自动无人值守，节能减排，自动告警，远程监控维护方向发展。 ?
智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案 一、农业发展的几个阶段： 1．农业1.0时代（原始农业）：以人力为主，辅以简单的生产工具实现劳作。 2．农业2.0时代（机械农业）：以大型农机具替代人力生产，提供效率。 3．农业3.0时代（现代农业）：以自动化生产、规模化种植（养殖）增产增效。 4．农业4.0时代（智慧农业）：以物联网为依托，结合移动互联网实现大数据和云应用，通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。 浙江省智慧农业云平台 二、智慧农业云平台基本架构： 托普云农智慧农业云平台通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1．基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2．核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3．平台服务包括管理服务（种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析）和监控服务（远程监控、自动化监控）。 4．服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5．终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。
三、智慧农业云平台的基本功能模块： 1．行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用，保护大数据采集监控平台，智能化控制平台。 2．生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3．产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台，政务管理服务平台。 4．消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、托普云农智慧农业云平台的智能化控制： 1．实现对特定设备的接管。 2．通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3．声光电一体化异常触发警报。 五、智慧农业云平台的生产管理服务平台： 1．合作社间独立账户，信息安全保密，可实现产供销业务流程，降低手工记账风险。 2．农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询，农机手与指挥中心实时通讯，机手、地块、农机、作业动态绑定，根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统： 1．农务信息自查。 2．常见病情回复。 3．疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台： 1．溯源（静态溯源、实施溯源）。 2．检验报告。 3．各类证书。 4．优质资源：水质、土壤监测数据。
EMCP物联网云平台系统 1.EMCP物联网云平台简介——工业云组态 EMCP是一个工业级，服务于工业、农业、商业用户的综合性物联网云平台，支持多用户、跨行业、跨设备无缝接入。企业通过EMCP平台无需编程，无需安装运行软件，无需聘请IT工程师，即可快速便捷的实现产品/系统的物联网升级，打造企业专属的物联网云平台。 通过EMCP平台的可实现手机版组态软件功能，用户只需关注自己产品（如仪表/设备/系统）的生产和研发，而无需关注网络侧如何实现的难题。术业有专攻，EMCP平台作为完整的物联网集合体将数据传输、处理、存储、展示、用户管理、报警等功能进行打包，用户只需登录平台进行二次开发即可，从而大大降低了用户在使用物联网技术的门槛。从而轻松易举的实现工业设备远程监控。 该平台的功能结构分为前台和后台两大类，其中前台的功能有：系统登录、设备列表，设备地图、数据展示等功能，后台则分为设备管理、模块管理、数据规则管理、账号管理等功能。其结构示意图如下所示： 普通账号管 理 员 账 号 模 块 查 看 新 增 模 块 删 除 模 块 远 程 配 置 设 备 显 示 设 备 查 看 查 看 设 备 新 增 设 备 修 改 设 备 删 除 设 备 查 看 设 备 位 置 进 入 设 备 列 表 展 示 组 态 展 示 查 询 数 据 规 则 新 增 数 据 规 则 删 除 数 据 规 则 操 作 数 据 规 则 查 询 账 号 新 增 账 号 删 除 账 号 修 改 账 号 账 号 授 权图1.1 EMCP功能结构示意图
2.EMCP前台功能介绍 2.1系统登录模块 本系统登录界面如图2.1所示，用户分为普通用户和运维用户。普通用户账号由运维用户分配，只具有前台访问的功能；而运维用户账号则由平台管理人员分配，具有前台访问功能和后台管理功能。 图2.1系统登录界面 登录界面的顶部有一个语言切换的功能，可以实现中文和英文之间的一键互换，如果用户忘记密码则可以通过点击忘记密码来找回密码。具体操作流程如图2.2所示。 图2.2密码找回流程图
【菲利科】工业设备物联网一站式 解决方案 欧阳家百（2021.03.07） 关于物联网，我们了解到的是，随着智能设备的普及以及硬件成本的下降，物联网（loT）目前已经成为当下热门。据IDC研究数据表明，尽管有66%的元器件厂商和67%的加工厂商正在积极探索互联网领域，但其中只有分别不到半数和半数左右的厂商能够真正开始试点，大多数企业仍然在这一领域摸索前行。 随着企业成本的持续增长，工业领域对于移动化的潜在需求，设备联网、产品物联网化将成为必然趋势，从工业和企业角度来说，产品物联网化将从运营、销售、售后等各方面帮助提升企业的效率，为工业或企业在行业的洗牌中占据一定优势。 但目前的工业企业即使认识到物联网是必然的趋势，却很难找到合适自己的物联网道路。 首先一个很大的阻碍就是技术难度和投入成本的问题，开发团队需要横跨多个领域的人才，而组建自身研发团队或外包开发都需要投入大量资金。同时由于投入周期长，需要承担巨大时间成
本，有可能错失业务转型和升级机会，难以在短时间内验证物联网化商业模式带来的益处。 在这一大背景下，菲利科选择从解决方案切入，致力于协助企业快速实现设备智能化升级，并打造设备管理一站式云平台。以设备接入、后台运营管理以及行业大数据，共同为企业和工业构建一整套的菲利科物联网服务。 适用企业： 各类规模的制造企业，以机械制造加工装配为主 以多品种小批量，多品种多批量为主的各种生产类型 研发和批产混合生产模式的制造企业 适应各类按库存、按订单生产的制造企业 生产管理模式寻求突破、创新，产品工艺复杂和状况多变的制造企业 适用行业 方案系统 物联网运维系统由智能硬件接口设备、智能应用系统云平台套件以及大数据智能分析服务组成，通过智能采控终端采集设备，将各种数据上传到云平台，存储、整理、分析，通过智能应用系统实现时时在线监控、记录、查询、统计、分析、修改、报警等操作，实现远程智能化管理，提高企业智能化管理水平。 技术优势
物联网私有云平台系统解决方案
目录 第一章背景 (3) 1.1挑战 (3) 1.2机遇 (3) 第二章需求分析 (4) 2.1现状分析 (4) 2.2需求分析 (4) 第三章方案设计 (5) 3.1总体规划、分步实施 (5) 3.2立足现状、稳妥推进 (5) 3.3 滚动推进、持续改进 (5) 3.4 重点突出、以点带面 (5) 第四章方案设计 (6) 4.1物联网私有云系统架构 (6) 4.1.1系统架构 (6) 4.1.3系统数据流程 (7) 4.2方案详细设计 (7) 4.3数据传输 (8) 4.4数据规则引擎（定制） (9) 4.4数据存储 (9) 4.5数据分析处理 (10) 4.6前端web展示 (11) 4.6.1物联网私有云平台搭建 (11) 4.6.2用户中心 (19) 4.6.3日志及报警审计 (22) 4.7数据安全 (24) 4.7.1用户数据隐私 (25) 4.7.2访问许可验证 (25) 4.7.3用户数据分离 (26) 4.7.4攻击防范机制 (26) 4.7.5丰富的智能硬件接入方案 (26) 第五章案例解析 (26) 5.1成功案例 (26) 5.2方案优势 (28)
第一章背景 1.1挑战 物联网是指利用传感技术、RFID标签、嵌入式系统技术等，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大的网络，其目的是将所有物品与互联网连接在一起以用于识别和管理-----也就是目前国内市场热炒的“互联网+”的概念的一种具象化表现。物联网应用行业为多学科，多领域交叉产业，涉及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业检测等等。 随着市场经济的不断发展，市场对物联网行业的以来也越来越大。我国于2009年8月提出“感知中国”以来，物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一，在中国受到了极大的关注。据预测，2020年全球物联网产业产值将是互联网的30倍，仅中国物联网产业产值将超过5万亿。目前，我国已形成从材料、技术、器件、系统到网络的完整产业链，物联网产业规模已达数千亿的规模。 虽然市场前景较好，但目前针对国内企业，物联网应用也面临着相当的困局，例如：企业内部生产业务与物流管理上下脱节，缺乏基本的信息互通及共享；目前大多数企业依然为劳动密集型企业，整个生产过程缺乏智能化管理（缺乏智能物料控制、生产设备监测，生产流程优化控制等）；产品售后服务追踪机制缺乏，导致用户感知较差； 1.2机遇 机遇1加速发展机遇 通过建设现代化企业物联网管理体系来加速企业的发展，包括产品生产环节、成本控制环节、绩效优化环节、产品流转环节、产品售后环节等整个企业各部门。 机遇2管理机制提升机遇 在通过技术手段建设工作效率体系的前提下，从管理机制上进行一次变革。从而建立“技改+人改”的双效管理体系，从根本上改变原有的企业滞后、拖沓的现状。 机遇3服务提升机遇 通过建立企业物联网私有云管理体系，提高整体人员的精神面貌，从而“曲
基于云计算的神经网络算法在物联网中的应用研究 物联网具有将世界各地具有传感能力的事物联结到一起的能力，其主要依靠内部基站对大量数据进行处理。论文主要展开基于云计算的神经网络算法在物联网中应用的研究，首先对物联网以及神经网络算法加以概述，而后对云计算神经网络算法在物联网中的具体应用情况展开了探索。 【Abstract】The internet of things has the ability to connect things with sensing ability around the world，and it mainly relies on the internal base station to deal with a large amount of data. This paper mainly discusses the application of neural network algorithm in the internet of things based on cloud computing，first of all，the internet of things and neural network algorithm are summarized，and then the application of cloud computing neural network in the internet of things is explored. 【關键词】云计算；神经网络算法；物联网 1 引言 物联网这一概念比较新颖，其主要依托于无线通信技术获得了迅速发展，与人们生产和生活存在密切关联，其能够利用地址模式将多种多样的物体和事物串联在一起，实现其相互间的交流、通讯和协作，从而达到共同目标。物联网可以视为互联网在发展当中的拓展，其在发展和运行当中必须要突破环境以及资源在数据信息处理方面的限制，因此必须依靠更加先进的数据采集、数据传输、数据处理方法减缓大量数据处理的压力。基于云计算的神经网络算法在一定程度上可以实现物联网中更加细致的数据分类与处理，因此，本文分析并研究基于云计算的神经网络算法在物联网中的应用不仅可以为该方面的研究提供更加有力的理论依据，亦可以为物联网发展更加科学地应用基于云计算的神经网络算法提供积极的实践指导。 2 物联网及神经网络算法概述 2.1 物联网内涵 进入到知识爆炸的信息化、数字化时代后，通信技术水平的提高使得人们之间的交流更加便捷，根据互联网延伸而来的物联网技术更能够实现人与物、物与物之间的互联。从技术角度而言，物联网亦为传感网，其实际上将感知作为核心实现物与物之间的互联，目前其已经成为与计算机技术、互联网与通信网络技术齐名的第三次信息技术革命。物联网发展中，其对无线传感技术、网络通信技术、云计算技术等关键技术均进行了合理应用，能够有机地结合信息获取、处理与传输等过程，为解放人类生产力做出了积极贡献，未来发展前景十分广阔。 2.2 基于云计算的神经网络算法
基于云计算物联网核心技术学习报告 学号：姓名： 一、云计算与物联网概念与原理 1、云计算 1.1云计算概念 云计算是一种新兴基于互联网商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成资源池上，使各种应用系统可以依照需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。云计算是并行计算、分布式计算和网格计算发展，或者说是这些计算机科学概念商业实现。 1.2云计算原理 云计算基本原理是，通过使计算分布在大量分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，公司数据中心运营将更与互联网相似。这使得公司可以将资源切换到需要应用上。依照需求访问计算机和存储系统。 3.云计算技术架构 普通来讲，云计算重要思路是对基本资源虚拟化形成资源池，进行统一调度和管理，为顾客提供涉及从下到上3个层次服务：基本设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。云计算平台可以分为3个逻辑层次和一种云管理平
台。 最底层是基本资源层涉及物理资源和虚拟资源。它重要功能是抽象物理硬件资源，涉及计算、存储和网络等硬件资源，在资源层内实现自动化资源管理和优化，并为外部使用者提供各种各样IaaS，使得硬件资源可以很容易被访问和管理。 第二层是平台层，从云计算架构而言，平台层位于资源层和应用层之间，平台层是运营在资源层之上一种以软件为核心，为应用服务提供开发、测试和运营过程中所需基本服务，涉及WEB 和应用服务器、数据库以及管理支撑服务等层次。基本设施层所需要解决是IT资源虚拟化和自动化管理问题，而平台层需要解决是如何基于资源层资源管理能力提供一种高可用、可伸缩且易于管理云中间件平台。它涉及两某些：云平台框架和云平台服务组件。 最上层是应用层，是运营在平台层上应用集合，提供详细业务应用。每一种应用都相应一种业务需求，实现一组特定业务逻辑，并且通过服务接口与顾客交互。总来说，应用层应用可以分为三大类：第一类是面向大众原则应用，例如GOOGLE文档服务Google Docs等；第二类是为了某个领域客户而专门开发客户应用，例如Salesforce CRM；第三类是由第三方独立开发商在云计算平台层上开发满足顾客多元化需求应用。 云管理平台为业务系统提供灵活布置、运营与管理环境，屏
工业物联网发展几大阶段 厂商不应只着眼于提供各种硬件、软件、平台、数据模型，而是要向使用者提供这些硬件、软件、平台、数据模型，为自己服务的方法。 近几年，工业物联网发展的如火如荼，各种服务商、集成商如雨后春笋不断涌现，逐鹿市场。但工业物联网在工业制造中部署落地的情况却不容乐观，那么，发展工业物联网，难度究竟在哪里？或者说哪些能力才是工业物联网厂商们的核心竞争力？ 我们将工业物联网的技术应用分为以下七层： 层级L1、C1：设备联网，数据采集 随着工业物联网的快速发展，很多传统的工业制造企业将目光转向了设备数据，要实现智慧管理、数据处理，第一步需要拿到设备数据。那么对于工业设备来说，数据采集很难么？设备生产厂家自己不能做？当然不是。 其实工业设备数据采集，就是做一个硬件终端，与设备交互，只要弄明白交互的物理接口、交互协议、数据类型等，这个事情就不难。但拥有协议的设备厂家，为何自身没做数据
采集，而是通过第三方来获取数据，其中的难点不在数据采集本身，因为工业设备的数据具有海量且无序的特点。 除了数据采集，还要对数据进行存储、分类、处理等等，这些都是厂家需要面临和解决的问题。中国制造业现状决定数据采集将是非常大的市场需求，正催生了大量的硬件制造商、数据采集集成商等提供基础数据互通能力的服务企业。 层级L2、C2：数据接收，数据存储，云平台 云平台很难吗？设备生产厂家自己做不了，其他软件公司不能做吗？MQTT就是物联网了吗？ 当然是否定的。 云平台的难度当然比做一个数据采集终端要难一些，但云平台归根到底，还是一个解决终端规模接入处理能力，如何解决大规模并发的数据存储问题，这也是一个纯粹的技术问题，即便设备厂家做不了，还是有很多物联网公司能去做这件事，例如阿里云、华为云、云里物里等企业。看中的正是它们的云部署能力和雄厚的实力，对于云中部署的数据有比较高的保障，这是一般的企业想做也没有能力做好的。 层级L3、C3：数据处理 云平台虽然解决了数据接收和存储需求，但业内人都知道，这是非常复杂的时序数据存储。数据被保存到云平台后，该怎么处理？这件事情是想着简单，实际部署却有一定难度。 所谓数据处理，就是把数据进行高度的抽象，并进行必要的处理，让这些数据更加有序的保存，高效的检索，便于后续的数据应用、统计、分析计算。 数据处理这个环节，事实上很容易被忽略，绝大多数物联网服务商并不明白数据处理是怎么回事，更不知道如何去做好数据处理，只能把采集到保存过程中的数据直接应用，这就带来一系列问题：