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制造物联网（MIoT）作为工业物联网（IIoT）的一个分支，致力于改进工厂运营和生产效率。随着制造业规模的不断扩大，传统的云计算已逐渐不能满足数据处理的需求，雾计算的发展为实时数据处理提供了有效解决方案。

   雾计算是一种去中心化的计算概念，为实时数据处理提供分布式解决方案，是计算领域的一个最新范式转变，是对云计算概念的延伸。它通过在云平台和现场设备之间部署服务器，使数据的存储、计算和分析工作能在更接近数据源和用户的地方进行，从而减少了延迟，提高了系统效率。

   在MIoT中，数据处理发挥着至关重要的作用。然而，制造业复杂的生产环境使得制造数据具有多维度、多噪声、不平衡、格式异构和数据冗余等特点，这大大增加了数据处理的难度。此外，MIoT海量数据集也导致了传统数据库在大数据分析中的不可行性。

   为了解决这些问题，基于雾计算的MIoT数据处理架构被提出。该架构通常包括设备层、雾层和云层。设备层负责收集工业现场的数据，雾层则对数据进行预处理、融合和缓存，同时保存数据分析日志以供将来使用。云层则负责提供对整个系统的全面监督，以帮助系统的主动管理。

   在雾计算中，数据处理技术包括传感器技术、机器学习和大数据处理技术等。传感器技术在MIoT中起着至关重要的作用，它准确地收集工业现场的数据并将其应用到制造过程中。机器学习技术则能够分析收集到的数据并提取有意义的信息，极大地提高生产效率。而大数据处理技术则用于快速处理和存储大量数据。

   尽管基于雾计算的MIoT数据处理技术具有许多优势，但在部署时仍面临一些挑战，如可伸缩性、数据处理的时间和空间相关性以及高效的数据挖掘等。然而，随着新技术的发展，如量子计算、6G通信技术和无服务器计算等，雾计算的体系结构将更加健壮、可靠和灵活高效，为现代制造业向智能化的发展提供动力。

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• 鄢然泪下 金币 +1 感谢分享，论坛有您更精彩！ 2024-12-21 12:20

王好人

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