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工业数据主要来源于物理设备和传感器，工业物联网技术为数据采集提供了多种手段。然而，仅仅收集数据意味着原始数据的价值尚未被挖掘。数据的采集、处理和分析能力直接关系到企业的运营效率和商业决策的依据。工业数据具有时序性、不可修改性以及强时效性，这些特点使得时间序列数据库成为适合存储和管理大数据的合适选择。
在企业内部，物联网大数据平台的构建不仅可以节省带宽，还能确保实时性和数据安全性，这些对于企业运营至关重要。开源软件如TICK栈被广泛用于企业的大数据中心，其组成包括数据采集服务（Telegraf）、时间序列数据库（InfluxDB）以及可视化服务（Chronograf）等。通过这种方式，企业能够实现对工业数据的可视化分析，并结合人工智能、深度学习等工具，进一步提升数据价值。
modular2BigData作为一种工业企业的大数据解决方案，其核心部分是基于Arm公司的物联网操作系统MBed OS的模块化电脑——modular-2。该平台支持多种工业控制接口，如modbus、模拟数据采集和CAN总线等，并能够灵活开放各种数据网关和数据采集设备。通过预先设计的程序库，它支持TCP/IP、HTTP、MQTT等网络协议，从而实现与Telegraf的无缝对接。
在分析阶段，数据工程师可利用Python为基础的数据分析工具和TensorFlow神经网络框架，对大数据平台中的数据进行深度分析和神经网络训练，促进数据的价值释放。
modular-2的传感器数据通过MQTT协议发送到企业内部的MQTT服务器，继而通过Telegraf采集并存储到InfluxDB时间序列数据库中。
InfluxDB提供了直观的可初始化用户界面，支持数据可视化与数据库管理，帮助用户便捷地观察和管理数据。
通过Python的InfluxDBClient插件，Python程序能够与InfluxDB进行交互，从而实现复杂的数据分析和人工智能算法应用。
太阳能电站监控与数据分析：通过设备性能、工业参数和产品质量分析，包括太阳能晶圆和新能源电池生产线数据优化，显著提升产品良率和性能。
设备使用过程的远程数据分析：例如真空搅拌机、空压机等设备的数据分析，为产品维护和新产品设计提供依据。
教育实验室平台：modular2BigData的完整物联网大数据解决方案可为高校相关专业用于轻量级教育实训平台。
这种解决方案不仅适用于工业场景，也适合教育领域的实践应用。
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