数据采集处理系统是一个多层次的架构，由采集层、传输层、存储层、处理层和应用层组成。每个层次都扮演着不同的角色和功能，以确保数据的有效采集、传输、存储、处理和应用。

　　采集层是数据采集处理系统的基础，负责从生产过程中获取各类数据的采集设备、传感器和数据接口等。这一层次的设计需要根据不同的业务需求，灵活设置采集方式、采集频率、数据格式和连接协议等。例如，对于实时监测需要高频率的数据采集，可以选择高速传感器和数据接口，而对于离线分析则可以降低采集频率以减少存储和传输成本。

　　传输层负责将采集到的数据进行传输和处理。这包括数据的压缩、转换、加密和分发等操作。在传输层，需要考虑数据量、网络带宽、传输速度和可靠性等因素，选择合适的传输协议、中间件和数据通信工具等。例如，对于大规模数据传输，可以采用分布式传输架构和高效的数据压缩算法，以提高传输效率和节省网络资源。

　　存储层负责存储采集到的各种数据，以便日后进行查询、分析和应用。在设计存储层时，需要考虑数据的类型、格式、存储容量和访问速度等因素，选择合适的数据库、文件系统和存储设备等。例如，对于结构化数据，可以选择关系型数据库进行存储和查询，而对于非结构化数据，可以选择分布式文件系统或对象存储服务进行存储和管理。

　　处理层负责对采集到的数据进行处理、分析和挖掘，以发现数据背后的规律和价值。这一层次需要利用数据分析、机器学习和人工智能等技术，对数据进行处理和建模，并生成可视化报表或其他形式的结果。例如，可以使用机器学习算法对历史数据进行训练，建立预测模型，并将模型应用于实时数据以进行预测分析。

　　应用层负责将数据应用到不同的业务场景中，以实现生产调度、质量管理、预测分析等功能。这一层次需要根据不同的业务需求，对数据进行进一步处理和再挖掘，从而提取出更有用的信息和洞察力。例如，在生产调度中，可以基于实时数据和预测模型进行生产计划优化，以提高生产效率和资源利用率。

　　综上所述，数据采集处理系统的组成包括采集层、传输层、存储层、处理层和应用层。每个层次都有其特定的功能和要求，通过协同工作，系统能够实现高效、准确地采集、传输、存储、处理和应用数据，从而为企业提供有价值的信息和决策支持。