「我知道要采振动，那我应该按需采，可能只在某些加工的时候去采集，并不需要每天无时无刻都采。一是那个时候可能根本不在加工，第二是有些根本不需要。譬如我拿一把新刀在高速加工跟一把旧刀在低速加工去比对，前者振动大难道是这把刀具磨损程度更严重吗？

我们从不连续采数据，但要采最有效的数据。也就是说，可能只需要采一秒就够了，例如每一加工周期只需要采集一秒的高频数据，这样的话数据量也很小。」
晋文静总结的这些「临床经验」，也从另一方面证明了做边缘计算的合理性——

通过建立算法模型倒推所需数据，就相当于将这些原始数据做预处理或做了特征提取，最终拿到的就是最有效的信息，只把这些数据上传到云上进行处理。

「富士康一个工厂一般有 500-700 不等的机床，这些数据全上云，一点用都没有，那些振动信号谁都看不懂。所以把反映刀具磨损最有用的信息放到云上去处理，而它根本不需要在乎哪里来的。这才是一个工厂最快实现智能化的逻辑。」