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　　如果只是简单地收集数据，可能相对容易完成，但需要在收集后进行处理，因为须考虑数据的标准化和清洗，因为大量的工业数据是“脏”数据，无法通过直接存储用于分析。在存储之前，须对其进行处理，并且须对海量数据进行处理，这在技术上增加了难度。2.工业数据协议不标准。互联网数据采集一般是我们常见的协议如HTTP，但在工业领域，会有各种类型的工业协议如ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等。，并且各种制造商和集成商也会自行开发各种私有工业协议，这导致工业协议的互联互通存在很大困难。和其他项目时，遇到的Z大问题是他们及时面对许多工业协议，并且无法有效地分析和收集它们。3.视频传输所需的带宽是巨大的。由于传统的工业信息化都是在现场进行数据采集，视频数据传输主要在局域网内进行，带宽不是主要问题。需要大量的计算资源和存储资源，因此工业数据逐步迁移到公有云是大势所趋。但是一个可能有几十个视频，一个大规模的企业可能有几百个视频。如何将如此大量的视频文件通过互联网顺利传输到云端，是需要面对的巨大挑战。4.很难收集原始系统。在工业企业实施大数据项目时，数据采集往往不是针对传感器或部署这些自动化系统时，制造商的水平参差不齐，大多数没有数据接口，并且大量文档丢失。大量现场系统没有点表等基本设置数据，这使得收集这部分数据困难。5.安全考虑不足。原有的工业系统都运行在局域网中，安全问题不是需要考虑的关注点。