当温湿度传感器的存储空间不足时，系统常被迫采取“覆盖旧数据”或“降低采样率”等折中方案。在工业自动化领域，这类操作会引发严重的数据断层风险。例如制药冷链物流中，若无法完整记录±2℃的瞬时温度偏移，或电子车间遗漏湿度骤降10%RH的突发事件，关键质量追溯链条将被破坏。

事后分析既难定位故障时间点，也无法还原异常演变过程，可能导致不符合规范的产品流入市场，或错过设备维护的最佳时机。“覆盖旧数据”依赖循环存储算法，但工业场景中旧数据可能包含设备磨损的早期征兆；

“降低采样率”虽延长存储周期，却会模糊瞬态异常。例如某药厂因采样率从1Hz降至0.1Hz，未能捕捉到制冷机组0.8秒的温控失效，最终导致整批药物失效。更隐蔽的风险在于，部分系统为节省空间采用有损压缩（如截断小数位），使±2℃偏移在存储中被平滑为“合规”数据。

分层存储与智能边缘处理已成为破解数据完整性危机的关键技术，既避免盲目扩容的成本压力，又确保异常事件的“全生命周期可追溯”，为工业质量体系筑起数据防线。

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