数据的产生、到处理、应用、可视化、再到数据分析，这一切都离不开数据处理技术。

INF大数据统计（INF Big Data Statistics，简称INF.BDS）是AGVsTD对以上数据处理和分析在INF中运用的统称。

截止目前，INF系统运行累计产生的数据量已经到达无法统计的地步，在现代服务器技术下，INF平均每控制一台机器人一个月所产生的压缩后的数据为100GB，AGVsTD使用数据库缓存和本地日志服务来处理这些数据，并提供多种可靠的手脚架助手（INF Scaffolding）在特定场景下处理数据，又或者通过INF.RTS中的计划排程服务来对数据进行管理和配置。

INF系统充当着实用型工业物流控制软件平台角色，为了让INF系统的规划者和终端使用者更好的理解和使用INF系统产生的数据是INF.BDS技术的关键发挥目标。

INF.BDS开发的初衷是来自INF.ML研发团队对数据可视化需求和终端客户对各种物流数据的统计服务需求，从以上需求出发，AGVsTD分别将大数据技术运用到INF Studio和INF SCADA以及INF RTS，以让各端用户无论开发者、设计者还是使用者都将以具象化形式发掘数据的价值，AGVsTD甚至还在INF RTS中建立了专门的INF数据统计服务来为INF系统用户提供更好的服务，其重要程度管中窥豹，时见一斑。

INF.DBS还为INF.ML提供数据处理支持，诸如帮助INF.ML进行布局合理化分析服务和碰撞检测分析以及资源锁关系管理等。同时，INF系统在实现厂内物联网数据采集分析的过程中也离不开该技术。

INF.DBS在INF仓储管理中也担任重要职责，以方便借助信息化设备例如RFID等实现物料信息绑定和仓储信息录入，并在一定程度下结合INF.DT预测库存情况避免库存积压和缺货现象。

 

INF.DBS只在有限的INF产品版本中存在，作为增值服务提供