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工業數據采集_工業數據采集系統

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?!?/p>

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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