一、數據監控在工業物聯網中的重要性

設備數據監控是工業物聯網（IoT）中最為廣泛應用的領域之一。通過實時監控工廠機械設備的運行狀態，企業能夠提前發現設備的潛在故障，從而實現預防性維護與可預測性維護。這一做法不僅能有效提升設備的總體使用效率（OEE），還能為工廠帶來顯著的降本增效效果。

二、數據監控的具體案例與分析

以工廠A的一個關鍵超大型加工中心（CNC）為例，該設備突發故障導致整個工廠停產。由于此設備為高價值且獨一無二，維修團隊不得不三班倒進行緊急搶修，歷經48小時才勉強恢復工作，但生產精度下降，不合格產品增多。一周后，從原廠訂購的關鍵部件到位并完成替換，生產才完全恢復。事后復盤發現，若該設備裝有監控傳感器，本有機會提前發現潛在故障，從而提前訂購配件并合理安排維修進度，避免停工帶來的巨大經濟損失。

在此案例中，盡管人工智能在自動化故障診斷方面展現出巨大潛力，但在現階段，維修工人及專家的診斷與判斷仍至關重要。因此，監控數據的可視化展示變得尤為關鍵，它能夠幫助專家快速捕捉到數據的關鍵信息，從而做出正確判斷。

三、IoTDB在數據可視化中的應用實踐

以物聯網監控加工中心切削液噴射壓力數據為例，展示了IoTDB的UDF Sample算法的實踐應用。物聯網傳感器每秒采集一次切削液的壓力數據，通過IoTDB的數據可視化功能，可以清晰地看到數據中存在的快速壓力變化，這通常與加工中心的換刀操作相關。

當維修班組人員看到這些數據時，他們首先需要判斷這些數據是否正常。一個簡單的方法是將當前數據與過去的數據進行對比。通過切換數據顯示周期至7天，可以清晰地看出當前數據與過去數據的差異，從而識別出異常。在本例中，通過與現場操作工的溝通，維修專家確定異常是由于切削刀斷裂引起的緊急停機事件。

四、傳統抽樣算法與IoTDB UDF Sample算法的區別

物聯網采集的數據是連續不間斷的，因此在展示長時間范圍的數據時，需要對數據進行抽樣以降低數據量。傳統抽樣算法主要基于時間進行等間距或隨機下采樣，但這種方法在處理突變數據時容易丟失關鍵信息。

為了更好地應對異常值檢測等故障診斷場景，IoTDB提供了基于最大三角原理的UDF Sample算法。該算法在采樣過程中考慮數值部分的變化，計算每個數據點與周圍相鄰數據點組成的三角形面積，并保留面積最大的點。這種方法能夠很好地保留快速變化數據中的關鍵點，從而獲得良好的數據可視化效果。在圖示案例中，采用該算法后，12小時中的一小段異常數據能夠在7天的抽樣數據中得到幾乎完整的保留。