25、工业4.0中的数据处理与管理

工业4.0中的数据处理与管理

1. 数据处理流程概述

在工业4.0的数据处理流程中，包含了多个关键步骤，如评估、处理、转换、组织和报告等。这些步骤相互关联，逐步将原始数据转化为有价值的信息。

2. 评估步骤完成

评估步骤结束后，会输出开始时间、结束时间和运行时间，代码如下：

print('Start:', nowStart.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
print('Stop: ', nowStop.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
print('Time: ', runTime)

3. 处理超级步骤

处理超级步骤将数据转换为数据仓库。具体操作如下：
- 加载Jupyter Notebook： Chapter-013-02-Process.ipynb
- 合并数据集：将五个数据集合并为一个。
以下是具体的代码实现：

import datetime
nowStart = datetime.datetime.now()
pathRIFname='./000-RIF/100-Functional-Layer/300-Process/'
import subprocess
import os
import time
import sys
import numpy as np
path=np.array(sys.path)
print(path.shape)
f