23、智能物联网框架：处理多维传感器数据的综合方案

智能物联网框架：处理多维传感器数据的综合方案

1. 大数据技术与传感器数据处理

随着制造传感器数据的设备数量增加，利用大数据技术处理大量传感器数据的需求也日益增长。为了便于关键决策，有人将大数据技术融入物联网构建了概念结构。通过大数据处理，能够有效处理和呈现众多异构工具（传感器设备）产生的海量数据，助力管理者做出更优选择。

1.1 大数据处理的“4V”特征

大数据通常用“4V”来表示，具体如下：
| V | 含义 |
| — | — |
| Volume | 数据量，指数据的规模大小 |
| Variety | 数据类型/格式多样，如过程日志、事件、图像和传感器数据等 |
| Velocity | 数据生成速度，体现数据产生的快慢 |
| Veracity | 数据可靠性的准确性 |

制造业系统产生的数据预计会呈指数级增长，处理和存储这类数据成为一项艰巨的任务。大数据分析在汽车行业等有诸多应用：
- 有人提出能源密集型制造业大数据系统以降低能源消耗和排放。
- 为探索基于RFID的采矿专业物流，有人提出大数据系统，实验证明该方法有效，大数据信息可用于生产和物流规划。
- 为减轻供应链的社会风险，有人通过案例研究建立了大数据分析在供应链中的应用，表明其有助于预测社会问题和混合社会风险。
- 有人提出挖掘数据架构以处理复杂事件，构建关系模型和统一的基于XML的生产流程，并使用Apriori频繁项挖掘算法从复杂事件数据中寻找频繁模式，在当地辣椒酱生产企业的应用证实了该系统的可行性和效率。

1.2 信号处理与噪声问题

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