一种工业时序数据质量内生方法及智能边缘采集设备

本发明公开了一种工业时序数据质量内生方法，所述方法运行于边缘采集设备的处理器中，包括数据采集与预处理、数据多维度质量标识、数据质量综合量化与分级、数据标准化封装、数据路由与上行五个步骤，本发明在边缘采集设备内部集成质量探针软件模块，对每一个采集到的数据点施加一套多维度、可配置的质量评估规则，并生成一个综合质量分数，最终将原始数据、质量信息、上下文信息打包成一个标准化的自描述数据结构再进行上行传输。本发明打破了传统的“先采集，后治理”的系统架构，首创了“边采集，边治理”的新范式，将质量治理成本从云端转移至边缘侧，从源头提升数据可信度，在实时性与全面性上取得了显著进步。