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数据采集,制造企业面临的一道难题

发布时间: 文章分类:行业资讯 编辑作者:黑龙江云数据中心 阅读:143

[导读]:
“数据、安全、设备、用户组织……”等关键词,是大多数生产制造企业在数字化转型过程中非常关心的要点。

特别是数据,数据是生产制造企业的核心要素之一。企业需要通过数据采集、传输、存储、处理和分析等环节,将生产过程中产生的各种数据进行整合和利用。只有通过数据的应用,才能够实现对生产过程的监控、优化和管理,提高生产效率和产品质量。工业互联网的价值在很大程度上取决于采集数据的数量和质量。

然而有多少生产制造企业的转型卡在数据采集这第一步呢?


  • 数据采集是什么
生产制造企业的数据采集,主要是利用用泛在感知技术对多源异构设备和系统、环境、人员等一切要素信息进行采集,并通过一定的接口与协议对采集的数据进行解析。信息可能来自加装的物理传感器,也可能来自装备与系统本身。

  • 数据采集的方式有哪些


1、传感器:传感器可以将生产过程中的物理量转换为电信号输出,,比如采集生产过程中产生的温度、湿度、压力、流量、振动、电流等物理量,传感器可以将采集到的数据传输到数字化平台上进行处理和分析。
2、条码技术:条码技术包括条码的编码技术、条码标识符号的设计、快速识别技术和计算机管理技术,它是实现计算机管理和电子数据交换不可少的前端采集技术。
3、RFID技术:这是一种非接触式的自动识别技术,主要通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据信息。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设备并可同时识别多个标签,操作快捷方便。
4、工业网关采集:由于生产环节具有复杂性,对于没有以太网通信接口,或不支持以太网通信的数控系统,可以借助工业网关的方式连接数控机床的PLC控制器,工业通信网关可以在各种网络协议间做报文转换。比如工业现场的机器和智能终端设备。
5、远程IO采集:通过对生产设备系统的分析,确定需要的信号,接入远程IO模块,由模块将系统的开关量、模拟量转化为网络数据,然后传送给数据采集服务器。


  • 数据采集难在哪
1、协议多样性

生产制造企业一般会有很多生产设备种类,并且设备品牌各不相同,比如西门子、施耐德、罗克韦尔、三菱、欧姆龙等,这些自动化设备供应商出于各自利益考虑,往往会构建一套自己的工业产品体系标准,在设备数据采集接口和通信协议方面“做文章”,达到长期捆绑用户的目的。设备协议的多样性使得设备之间的联系不够紧密,进而增加数据采集的难度。

还有些企业会混合使用新旧设备,那么新旧设备之间协议的不兼容,导致新旧设备无法进行数据交互,企业难以实现数据的统筹管理。

2、数据实时性

数据采集的一个很大特点是实时性,包括数据采集的实时性以及数据处理的实时性。例如基于传感器的数据采集,其中一个重要指标为采样率,即每秒采集多少个点。如果数据量比较大,想要通过网络传输到数据中心或云端,对于网络的带宽要求非常之高,要不然就无法保障网络传输的可靠性,会产生非常大的传输时延。

特别是对于设备故障诊断、多机器人协作、状态监测等,由于要求在数据采集(感知)、分析、决策执行之间,完成快速闭环,因此对数据的实时处理有着较高的要求。

  • 如何解决这些问题
设备接入是数据采集体系的第一步,就是通过各种传感器、控制器等设备对数据进行采集,并且在设备接入的过程中,不同类型的设备通常使用不同的通信协议,因此需要进行协议转换,将不同协议的数据转换为统一的格式,以便于后续的处理和分析。

在数据采集体系中,边缘计算可以帮助企业在设备端进行数据预处理和分析,减少数据传输量和延迟,提高数据处理效率和实时性。边缘计算通常需要使用各种智能化设备和算法,例如物联网网关。

想实现数据的采集,还需要有专业的物联网云平台。通过全面、 性能强大的数据采集、存储、分析能力,帮助企业实现管理层与执行层顺畅的的信息交流和协同工作,为企业生产制造管理提供强大的支撑。


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相关评论

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