工业数据采集系统类型及难点

近年来，随着工业互联、5G、机器人等信息化、自动化技术的飞速发展，面临着新一轮制造业数字化技术浪潮所导致的产业变革，国内工业面临着新一轮转型升级的机遇。利用自动化、信息化来提高企业内部的生产效率，提高产品质量，同时提高产业链的整体协同效率。数据采集一直困扰着所有制造厂的传统痛点。自动化设备品牌种类繁多，制造商和数据界面不同。国外制造商当地支持有限，采购时代不同。即使产量停机数据自动采集，也不代表整个制造过程数据都获得了。只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。

一、工业数据采集类型

因特网数据主要来源于因特网用户和服务器等网络设备，主要来源于大量的文字数据、社会数据和多媒体数据等，而工业数据主要来源于机械设备数据、工业信息化数据和产业链相关数据。

根据数据采集的类型，不仅要覆盖基本数据，还要逐步包含半结构化用户行为数据、网状社交关系数据、文本或音频类型的用户意见和反馈数据、设备和传感器收集的周期性数据、网络爬虫所获得的因特网数据、网络爬虫所获得的因特网数据、以及未来越来越多的具有潜在意义的各类数据。主要包括以下几种：

1、海量的Key-Value数据

随着传感器技术的飞速发展，光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏、磁敏、声敏、湿敏等各种工业传感器在现场得到了广泛的应用，而且许多时候机器设备的数据都要达到ms的精度才能分析海量的工业数据，因此这部分数据的特点是每条数据内容很少，频率极高。

2、文档数据

其中包括工程图纸、仿真数据、设计CAD图纸等，以及大量传统工程文件。

3、信息化数据

工业信息系统生成的数据通常以数据库的形式存储，这部分数据最好收集。

4、接口数据

由已经建成的工业自动化或信息系统提供的接口类型的数据，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。

5、视频数据

工业现场会有大量的视频监控设备，会产生大量的视频数据。

6、图像数据

包括工业现场各种图像设备拍摄的照片(如巡逻员用手持设备拍摄的设备和环境信息照片)。

7、音频数据

包括语音和声音信息(如操作人员的通话、设备运行的音量等)。

8、其他数据

如遥感遥测信息，三维高程信息等。

二、数据采集的方法

传统的数据采集方法包括手动输入、问卷调查、电话随访等。随着大数据时代的到来，一个突出的变化是数据采集方法有了质的飞跃。以下数据采集方法的突破直接改变了大数据应用的场景。

1、传感器

传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。工厂中一般有多个感测节点，24小时对生产全过程进行监控，当发现异常时，能迅速反馈给上位机，可算作数据采集的感官接收系统，属于数据采集的底层环节。

在收集数据的过程中，传感器的主要特点是其输入和输出的关系。

其静态特性反映了传感器在测量的每个值处于稳定状态时的输入和输出关系，这意味着当输入为常量或变化极慢时，该关系称为静态特性。通常，传感器的输入和输出成唯一的控制关系，最好是线性关系。

一般来说，输入输出不符合要求的线性关系，同时由于这种滞后、蠕变等因素的影响，输入输出关系的唯一性也无法实现。因此，我们不能忽视工厂的外部影响。其影响程度取决于传感器本身，可以通过传感器本身的改善来抑制，有时也可以限制外部条件。

2、RFID技术

RFID(RadioFrequencyIdentification、射频识别)技术是非接触式自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象，获取相关数据信息。利用射频方式进行非接触双向通信，达到识别目的并交换数据。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。

工作时，射频识别读写器通过天线发送一定频率的脉冲信号。当射频识别标签进入磁场时，通过感应电流获得的能量发送存储在芯片中的产品信息(PassiveTag、无源标签或被动标签)，或主动发送特定频率的信号(ActiveTag、有源标签或主动标签)。

阅读器解码和解码接收到的信号，然后发送到后台主系统进行相关处理；主系统根据逻辑运算判断卡的合法性，对不同的设置进行相应的处理和控制，并发出指令信号控制执行器的动作。

RFID技术解决了项目信息与互联网自动连接的问题。结合后续的大数据挖掘，可以发挥其强大的力量。

三、数据采集技术难点

数据采集是当今制造业的一个难点。许多企业的生产数据采集主要依靠传统的手工操作，在采集过程中容易出现人为记录错误和效率低下。

一些企业引进了相关技术手段，应用了数据采集系统，但由于系统本身的原因和企业没有选择最适合自己的数据采集系统，无法实现信息采集的实时性、正确性和可扩展性管理，各单元出现了信息断层现象。

数据采集对于很多工业来说是技术难点，选择好的数据采集工具就能事半功倍，现在市面已经有很多成熟的数据采集和大数据分析工具，比如Smartbi就是一款优秀的数据采集工具。

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