2024-04-10
隨著互聯網的發展，數據越來越成為(wei) 數字化工廠實現智能製造，邁向工業(ye) 4.0的必要關(guan) 卡。而工業(ye) 數據采集作為(wei) 物理世界與(yu) 數字世界的橋梁，也是數據的第一入口。但是由於(yu) 自動化設備品牌類型繁多，廠家和數據接口各異等等原因，數據采集成為(wei) 了一直困擾數字化工廠轉型升級的首要痛點，解決(jue) 這個(ge) 痛點也是工業(ye) 物聯網麵臨(lin) 的第一道門檻。
一、工業(ye) 數據采集的範圍：
互聯網的數據主要來源於(yu) 互聯網用戶和服務器等等網絡設備，包括大量的文本數據、社交數據和多媒體(ti) 數據。而工業(ye) 數據采集多在使用感知技術利用設備來進行，對係統、環境、人員等一切要素信息進行采集。從(cong) 數據采集的類型而言，涵蓋的內(nei) 容不僅(jin) 是基礎的數據，還會(hui) 將收集到的數據進行一次處理，這也是工業(ye) 數據采集的一個(ge) 技術要點。
《智能製造工程實施指南（2016--2020）》中將智能傳(chuan) 感與(yu) 控製裝備作為(wei) 關(guan) 鍵技術裝備研製重點。針對智能製造提出了“體(ti) 係架構、互聯互通和互操作、現場總線和工業(ye) 以太網融合、工業(ye) 傳(chuan) 感器網絡、工業(ye) 無線、工業(ye) 網關(guan) 通信協議和接口等等網絡標準”，並從(cong) 中指出：“針對智能製造感知、控製、決(jue) 策和執行過程中麵臨(lin) 的數據采集、數據集成、數據計算分析等方麵存在的問題，開展信息物理係統的頂層設計。”
這中間包含著兩(liang) 方麵信息：一是工業(ye) 數據采集是智能製造和工業(ye) 物聯網的基礎和先決(jue) 條件，後續的數據分析處理依賴於(yu) 前端的感知；二是各種網絡標準統一後才能實現設備係統間的互聯互通，而多種工業(ye) 協議並存是目前工業(ye) 數據采集的現狀。
二、工業(ye) 數據采集的難點：
工業(ye) 數據采集具有一些鮮明的特征，在麵對具體(ti) 需求時，不同場景會(hui) 對技術選型產(chan) 生影響，例如企業(ye) 沒有選擇最適合自己的數據采集係統，因此也很難實現數據的實時性、精確性和延伸性管理等等。
1．數據量巨大：
在不同的數據量麵前需要的工業(ye) 數據技術難度都是存在不同的。而工業(ye) 數據的采集和還需要進行一次初步處理，因此對采集得到的海量數據的處理以及儲(chu) 存是技術上的一個(ge) 重點。
2．多種工業(ye) 協議並存：
工業(ye) 領域使用的通信協議有很多，如ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各類型的工業(ye) 協議，還有大量廠商的私有協議，這種情況的出現也對工業(ye) 協議的互連互通上造成了一定的難度。
三、工業(ye) 數據采集的特點：
1．時間序列數據：
工業(ye) 數據采集大多數時候帶有時間戳，即數據在什麽(me) 時刻采集。大量工業(ye) 數據建模、工業(ye) 知識組件和算法組件，均以時間序列數據作為(wei) 輸入數據。
2．實時性：
工業(ye) 數據采集的一個(ge) 很大特點是實時性，包括數據采集的實時性以及數據處理的實時性。
四、數字化集中控製器：
產(chan) 品擁有“數據采集”、“數據運算”、“協議轉換”、“命令轉發”、“實時數據”、“數據儲(chu) 存”、“檢索統計”等等功能，滿足工業(ye) 數據采集前端設備的要求，從(cong) 數據采集到數據處理到命令轉發，整套工作流程在同一設備上進行完成。加快數據采集工作的效率，簡化數據采集工作時的設備繁雜情況。
該產(chan) 品采用工業(ye) 級設計，硬件上提供豐(feng) 富的接口，能靈活應對各種使用場景，軟件上部署各中功能量大，界麵友好的模塊，可定務開發。幫助用戶以最優(you) 的性價(jia) 比，獲取最佳的服務及用戶體(ti) 驗。產(chan) 品具有以下幾大優(you) 勢:
1．一站式服務解決(jue) 方案：設備即服務，軟硬件一體(ti) 化部署；
2．方案專(zhuan) 業(ye) 、實施便捷：自動化處理所有專(zhuan) 業(ye) 性強的細節；
3．功能完善、擴展性強：可定製通信接口，與(yu) 第三方對接；
4．工具強大、使用簡單：學習(xi) 成本低，業(ye) 務技能要求低。
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