2024-04-10
隨著互聯網的發展，數據越來越成為數字化工廠實現智能制造，邁向工業4.0的必要關卡。而工業數據采集作為物理世界與數字世界的橋梁，也是數據的第一入口。但是由于自動化設備品牌類型繁多，廠家和數據接口各異等等原因，數據采集成為了一直困擾數字化工廠轉型升級的首要痛點，解決這個痛點也是工業物聯網面臨的第一道門檻。
一、工業數據采集的范圍：
互聯網的數據主要來源于互聯網用戶和服務器等等網絡設備，包括大量的文本數據、社交數據和多媒體數據。而工業數據采集多在使用感知技術利用設備來進行，對系統、環境、人員等一切要素信息進行采集。從數據采集的類型而言，涵蓋的內容不僅是基礎的數據，還會將收集到的數據進行一次處理，這也是工業數據采集的一個技術要點。
《智能制造工程實施指南（2016--2020）》中將智能傳感與控制裝備作為關鍵技術裝備研制重點。針對智能制造提出了“體系架構、互聯互通和互操作、現場總線和工業以太網融合、工業傳感器網絡、工業無線、工業網關通信協議和接口等等網絡標準”，并從中指出：“針對智能制造感知、控制、決策和執行過程中面臨的數據采集、數據集成、數據計算分析等方面存在的問題，開展信息物理系統的頂層設計。”
這中間包含著兩方面信息：一是工業數據采集是智能制造和工業物聯網的基礎和先決條件，后續的數據分析處理依賴于前端的感知；二是各種網絡標準統一后才能實現設備系統間的互聯互通，而多種工業協議并存是目前工業數據采集的現狀。
二、工業數據采集的難點：
工業數據采集具有一些鮮明的特征，在面對具體需求時，不同場景會對技術選型產生影響，例如企業沒有選擇最適合自己的數據采集系統，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：
在不同的數據量面前需要的工業數據技術難度都是存在不同的。而工業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存是技術上的一個重點。
2．多種工業協議并存：
工業領域使用的通信協議有很多，如ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各類型的工業協議，還有大量廠商的私有協議，這種情況的出現也對工業協議的互連互通上造成了一定的難度。
三、工業數據采集的特點：
1．時間序列數據：
工業數據采集大多數時候帶有時間戳，即數據在什么時刻采集。大量工業數據建模、工業知識組件和算法組件，均以時間序列數據作為輸入數據。
2．實時性：
工業數據采集的一個很大特點是實時性，包括數據采集的實時性以及數據處理的實時性。
四、數字化集中控制器：
產品擁有“數據采集”、“數據運算”、“協議轉換”、“命令轉發”、“實時數據”、“數據儲存”、“檢索統計”等等功能，滿足工業數據采集前端設備的要求，從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。
該產品采用工業級設計，硬件上提供豐富的接口，能靈活應對各種使用場景，軟件上部署各中功能量大，界面友好的模塊，可定務開發。幫助用戶以最優的性價比，獲取最佳的服務及用戶體驗。產品具有以下幾大優勢:
1．一站式服務解決方案：設備即服務，軟硬件一體化部署；
2．方案專業、實施便捷：自動化處理所有專業性強的細節；
3．功能完善、擴展性強：可定制通信接口，與第三方對接；
4．工具強大、使用簡單：學習成本低，業務技能要求低。
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