[摘 要]生产环节数据对物资采购过程中一直是一个盲区，只能通过现场考察、驻厂监造等手段来监管产品质量，随着物联网技术的兴起，本文提出利用物联网及传统技术手段来管理产品质量，针对物联网技术的技术瓶颈，本文提出标准数据接口与数据多维度来把控产品质量，还针对成熟的工业通讯网络与互联网平台通讯提出了意见，通过JSON文本格式作为双方通讯标准，同时这种协议也符合大数据的应用，本文是以B2B的平台来介绍物联网的应用，作为平台方目的是通过数据采集为生产企业更好地展示，从而促进双方的快速交易。
[关键词]物联网；生产数据；数据采集；工业通讯
近几年物联网、大数据应用的出现，改变了我们的传统生产、生活模式。物联网使我们单个设备实现了网络化，从而提高了我们的生活品质也提高了生产效率。大数据的出现，为企业带来了前所未有的发展，已成为企业和商业的又一生产力。目前传统的制造业在大数据引用处于刚起步阶段，数据的采集及应用过程中遇到了一些难点，这也是许多企业在使用过程中的痛点，本文主要介绍了工业品生产加工过程数据的采集，针对双方（平台及商家）提出了痛点，及应对策略。
1 数据采集现状
工业控制网络发展较早、技术成熟、应用较为广泛，以现场总线技术和工业以太网技术为代表的工业控制网络技术引发了工业自动化领域的重大变革，工业自动化正朝着网络化、开放化、智能化和集成化的方向发展。[1]物联网集成了工业控制网络的特性，实现了与工业网络通讯的兼容性，目前市面上物联网模块开发厂家较多，模块兼容了大部分主流控制系统协议，这也是物联网市场的巨大空间驱动这模块的不断更新换代。
2 数据采集的难点
数据采集的难点主要体现在三个方面，一是生产现场难点，普遍从在人工生产较多、生产关键节点较为分散、现场控制系统多样化、控制协议多样化；二是平台数据应用难点，生产数据采集频率之快，数据筛选之难，质量数据分析工具难以套用，如何针对这些问题制定应对策略。
2.1 数据采集应有重点
数据的统计质量保函了多项指标，如及时性、相关性、准确性、完整性，[2]我们如何解决这些问题，真正体现数据的可靠性，这是需要我们解决的问题，因此我们引入在生产关键关键利用数据采集的优势实现数据的自动采集，减少人为因素对关键数据的干扰，进而提升数据的正确性。
2.2 控制协议要标准
现场控制系统较多，用到的通讯协议也多样化，目前多数采集器已做到了支持多协议通讯，然儿对于上层平台的采集应做到标准化，避免多种开发，目前大数据平台用到了JSON格式，平台接口应规划统一的标准的API接口。
二是无法实现自动采集器数据的，我们采用图表数据模型，企业根据自身产品特性填入相关信息，从而实现了产品数据的完整性，如下图模型。
2.3 数据降维处理
概而言之，肝胆病变患者接受1.5T磁共振SWI序列诊断，因为病变不同因此SWI序列也会出现不同的特点，SWI序列在肝脏病变之中由一定的诊断，值得推广。
生产数据庞大，数据采集频率之高，数据筛选方法是关键，可疑数据是具有价值数据，可疑数据分为以下几项。
设备自身不稳定引发；
生产准备期间引发；
其他维度模型搭建
检测设备的误差引发。
分娩期做好心理护理可有效实行精神预防性无痛分娩，在进行护理过程中，通过亲切交谈，了解她们的思想状况和对妊娠分娩生理常识的掌握情况，以便在分娩过程中有针对性地进行护理。认真观察产程，了解产程进展及产妇心理动态，解答她们的疑问并及时指导她们正确运用产力的方法。尤其要告知产妇保持情绪镇定，精神放松，分娩或许会无痛或疼痛轻微。
通过以上数据模型，我们为生产企业展示了产品的全面性，体现了产品的特性，对于购买方，我们提供了方便快捷的查询入口，帮助不专业人士做出合适的决策。
从而得ma≥wa，同理得mb≥wb，mc≥wc，又据熟知的wa≥ha，wb≥hb，wc≥hc，由此得到一个优美的不等式链：
对于第一种情况，当功率因数为零的时候，则无功功率Q不存在为空的，因此负载只有吸收有源功率P，图9给出了完整模型的极点图。
3 结语
B2B的时代将迎来大发展，据中国产业信息网报道，2018年较上年交易增长21.5%，交易额接近25万亿。庞大的市场得益于政府对电子商务的大力支持、互联网的普及、云计算、大数据发展为B2B电子商务提供了技术支持。各平台根据自身情况，提供特色的服务，占据市场，在市场中不断寻找机会，快速迭代，不断创新才能立足市场。
参考文献：
[1]唐林.人民邮电出版社联手北电网络推出3G专著[J].通讯世界 ,2005(9)：81-81.
[2]赵艳辉.企业统计数据质量的影响因素和提升对策[J].中国商贸 ,2015(1)：135-136.
[中图分类号]C37
[文献标识码]A
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