當溫濕度傳感器的存儲空間不足時，系統常被迫采取“覆蓋舊數據”或“降低采樣率”等折中方案。在工業自動化領域，這類操作會引發嚴重的數據斷層風險。例如制藥冷鏈物流中，若無法完整記錄±2℃的瞬時溫度偏移，或電子車間遺漏濕度驟降10%RH的突發事件，關鍵質量追溯鏈條將被破壞。
事后分析既難定位故障時間點，也無法還原異常演變過程，可能導致不符合規范的產品流入市場，或錯過設備維護的最佳時機。“覆蓋舊數據”依賴循環存儲算法，但工業場景中舊數據可能包含設備磨損的早期征兆；
“降低采樣率”雖延長存儲周期，卻會模糊瞬態異常。例如某藥廠因采樣率從1Hz降至0.1Hz，未能捕捉到制冷機組0.8秒的溫控失效，最終導致整批藥物失效。更隱蔽的風險在于，部分系統為節省空間采用有損壓縮（如截斷小數位），使±2℃偏移在存儲中被平滑為“合規”數據。
分層存儲與智能邊緣處理已成為破解數據完整性危機的關鍵技術，既避免盲目擴容的成本壓力，又確保異常事件的“全生命周期可追溯”，為工業質量體系筑起數據防線。
轉自：互聯網