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給老舊檔案館加裝能耗監測系統時，網絡帶寬往往成為瓶頸。持續上傳大量原始數據不僅速度慢，還可能產生高額流量費用。萬林科技通過邊緣計算技術，在數據產生源頭進行預處理，顯著降低云端傳輸負擔。

1. 本地數據過濾篩選

1.1 關鍵數據選擇性上傳： 邊緣設備部署在監測點位附近（如配電間、機房），內置規則引擎。僅當數據符合預設條件（如超出安全閾值、發生突變）時，才向云端傳輸。例如恒溫恒濕庫房溫度穩定期間，每分鐘波動數據僅在本地記錄。

1.2 無效數據本地剔除： 邊緣設備基于預設邏輯（如數值范圍校驗、突變率分析）自動識別并丟棄明顯錯誤或無效的傳感器讀數，避免其占用網絡資源。

2. 本地數據聚合計算

2.1 時間粒度壓縮： 邊緣設備按設定周期匯總原始高頻數據，計算平均值、最大值、最小值或累計值。原本需傳輸的數百條原始記錄，壓縮為單條匯總結果上傳。

2.2 能耗指標本地生成： 需復雜計算的指標，由邊緣設備完成運算，僅將最終計算結果上傳云端，而非傳輸全部原始采樣點。

3. 事件驅動傳輸機制

3.1 異常事件即時上報： 邊緣設備持續分析本地數據流，僅當檢測到預設告警事件（如濕度超標、能耗突增）時，才主動向云端發送告警信息及關聯數據快照。

3.2 本地化閾值判斷： 所有異常判斷邏輯（如是否超過設定閾值）均在邊緣設備本地執行，云端僅接收確認后的有效告警，減少試探性數據傳輸。

有效降低帶寬占用，提升數據傳輸效率

萬林科技應用的邊緣計算策略，通過在檔案館監測現場完成數據過濾、聚合和事件判斷，大幅減少需上傳云端的數據量。這種方法直接緩解了網絡帶寬壓力，降低了通信成本，同時確保關鍵能耗信息與異常狀態能及時送達云端管理平臺，實現高效可靠的遠程監管。