IOT數據采集，即物聯網（IoT）數據采集，是通過傳感器、設備或其他物聯網終端收集和記錄環境、設備或用戶數據的過程。這些數據可以包括溫度、濕度、壓力、位置等各種指標。通過實時采集各種生產過程中的數據，企業可以更好地了解生產流程，發現潛在的問題和瓶頸，優化生產計劃和調度。這不僅可以提高生產效率，降低生產成本，還可以提高產品質量和客戶滿意度。具體來說，企業可以通過分析設備運行狀態數據，預測設備故障的發生，從而提前進行維護，避免生產中斷。同時，通過對員工的工作狀態和生產效率進行監測和分析，企業可以更好地了解員工的工作情況和績效，提高管理效率。技術組合：LoRa（田間通信）+ 樹莓派（數據匯總）+ 騰訊云 IoT（大屏可視化）。江蘇設備數采IOT平臺

物聯網的應用場景廣且多樣，涵蓋了智能家居、智慧城市、工業物聯網、智能農業、智能交通等多個領域。智能家居：通過物聯網技術，家庭中的各種設備可以實現互聯，如智能燈光、智能電視、智能門鎖等。用戶可以通過智能手機或其他設備來控制這些設備，實現智能化的家居生活。智慧城市：物聯網技術可以應用于城市管理的各個方面，如智能交通、環境監測、公共安全等。通過收集和分析數據，城市管理者可以更有效地規劃和管理城市資源，提高城市的運行效率和安全性。工業物聯網：物聯網技術在工業生產領域的應用被稱為工業物聯網（IIoT）。它通過各種傳感器和智能設備，對生產設備、生產環境、生產過程等進行實時監控和管理，幫助企業實現生產過程的自動化、智能化和精細化管理。智能農業：物聯網技術在農業領域的應用被稱為精細農業。通過傳感器和數據分析技術，農民可以實時監測農田環境、作物生長狀況等信息，實現精細施肥、灌溉和防治病蟲害，提高農業生產效率和產量。智能交通：物聯網技術可以與智能交通系統（ITS）結合使用，實現交通信號的智能控制、道路擁堵預警、交通事故快速響應等功能。這有助于提高交通流量和道路安全性，使駕駛員能夠做出更明智的決策。徐州智能IOT平臺通過在道路和車輛上部署傳感器，實時采集交通流量數據，優化信號燈配時；

IOT 系統的開發與部署流程：需求分析：首先要明確 IOT 系統的應用場景和目標用戶，確定系統需要實現的功能和性能要求。例如，對于一個智能倉儲 IOT 系統，需要分析倉庫的規模、存儲貨物的類型、貨物出入庫的頻率等因素，確定系統需要對貨物的位置、溫度、濕度等哪些參數進行監測，以及需要實現什么樣的自動化控制功能，如自動補貨提醒、溫濕度自動調節等。系統設計：根據需求分析的結果，進行系統的總體架構設計，包括感知層設備的選型和布局、網絡層通信方案的確定、平臺層數據處理和存儲方式的規劃以及應用層軟件功能的設計。在這個階段，要考慮系統的可擴展性、可靠性和安全性。例如，在設計智能農業 IOT 系統時，要根據農田的面積和形狀合理布置土壤濕度傳感器、氣象站等感知設備，選擇合適的通信協議將這些設備連接起來，設計能夠存儲和分析大量農田數據的云平臺，以及開發方便農民使用的手機應用來查看農田信息和控制灌溉設備等。

應用層智能交通：通過在車輛、道路設施等安裝傳感器和通信設備，實現交通流量監測、智能導航、自動駕駛等功能。例如，智能交通系統可以根據實時路況信息，為駕駛員提供比較好行駛路線，減少擁堵。智能物流：利用物聯網技術實現貨物的實時跟蹤、車輛調度、倉庫管理等智能化。如在貨物運輸過程中，通過GPS定位和傳感器監測貨物的位置、溫度、濕度等信息，確保貨物安全和準時送達。智能醫療：實現醫療設備的互聯互通、遠程醫療監測、醫療信息管理等。例如，可穿戴設備可以實時監測患者的生命體征數據，并上傳到醫生的終端，方便醫生及時了解患者病情。工廠設備遠程監控、預測性維護（振動傳感器 + 機器學習分析故障前兆）。

物聯網的應用場景廣且多樣，涵蓋了智能家居、智慧城市、工業物聯網、智能農業、智能交通等多個領域。智能家居：通過IoT平臺將家中的燈光、空調、電視、安防系統等設備連接起來，實現遠程控制和智能化管理。智慧城市：IoT平臺在智能交通、環境監測、公共安全等方面發揮著重要作用，如智能交通系統通過收集和分析車輛、路況等數據，優化信號燈控制，緩解交通擁堵。工業物聯網：通過實時監控生產線上的設備和傳感器，收集并分析生產數據，優化生產流程，提高生產效率和產品質量。智能農業：通過部署在農田中的傳感器和自動化設備，實時監測土壤濕度、溫度、光照等環境參數，為農民提供精確的種植指導。智能交通：IoT平臺可以實現交通流量的實時監控和優化調度，提高道路安全性和通行效率。需求分析：深入了解企業或用戶的業務需求、痛點和目標，明確 IoT 解決方案需要解決的問題；南通設備數采IOT物聯網

HTTP 協議則在一些對數據傳輸要求較高、與云端服務交互頻繁的物聯網應用中較為常用。江蘇設備數采IOT平臺

實時分析：對實時采集到的數據進行即時分析，以滿足對時間敏感的應用需求，如工業自動化中的故障實時檢測和預警。常用的實時分析技術包括流計算，它可以對連續的數據流進行實時處理和分析。批量分析：對大量歷史數據進行批量處理和分析，以發現數據中的長期趨勢、模式和關聯關系。例如，通過對智能電表數月或數年的歷史數據進行分析，了解用戶的用電模式和能耗趨勢。常用的批量分析技術有 MapReduce，它可以在大規模分布式數據集上進行并行計算。機器學習與深度學習：運用機器學習和深度學習算法，對 IoT 數據進行建模和分析，實現預測、分類、聚類等功能。例如，使用神經網絡算法對智能家居中的傳感器數據進行學習，以識別不同的活動模式，實現智能場景控制。江蘇設備數采IOT平臺