数据是智能制造的基础，也是工业 4.0 的必经之路。有了数据，才能进行产品质量管理分析、故障诊断和预测等。但在工业领域，高达 80% 的数据还深藏在企业自身的生产运营等环节之中。如何采集和挖掘到这些数据，直接关系着产品质量、生产经营和工厂管理的效率，并且在很大程度上影响了工业互联网建设的顺利开展。
为实现工业数据“潜能”的充分释放，数通畅联打造了从数据采集到数据价值挖掘的一体化数据中台，加速企业对全厂设备实时数据的自动采集、存储、分析、计算，应用于生产程序，助力提高生产效率和资源利用率，快速满足各种工业互联网场景需求。
工业采集介绍
工业数据采集在实现智能化工厂、提高生产效率、优化资源管理和质量控制等方面发挥着重要作用。随着信息技术的不断发展和应用，工业数据采集将为企业带来更多机遇与挑战，推动工业领域的创新与发展。
1、工业采集定义
工业数据采集是利用感知技术对多源设备、异构系统、 运营环境、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚。其目标是从企业内部和外部数据源中获取各种类型的数据，获取的有效数据信息是工业大数据处理、分析和应用的基础。工业数据采集包含设备运行数据、生产过程数据、物流管理数据、人机交互数据、环境监测数据、能源管理数据、信息化系统数据以及互联网数据等多个方面，是工业大数据的重要组成部分，对工业生产的优化和管理具有重要意义。
2、采集的重要性
工业数据采集作为工业互联网平台的基础，发展工业数据采集是我国推动工业互联网平台全面深度应用的起点，也是制造业转型升级的必要条件。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，推动了以“智能化生产、个性化定制、网络化协同和服务化延伸”为代表的新兴智能制造模式的发展，其核心是基于海量工业数据的全面感知。
3、工业采集现状
工业数据采集的发展现状表现为：
1）数据采集设备的智能化程度不断提升，采集设备的类型和数量不断增加；
2）通信技术的不断发展，数据采集的传输速率和稳定性有了很大提升；
3）云计算、大数据、人工智能等技术的广泛应用，使得工业数据采集的处理和分析能力得到了极大的提升。
工业采集难点
在工业生产过程中，数据采集扮演着至关重要的角色。通过对各种工业数据进行收集和分析，企业可以更好地监控生产过程、优化运营效率、提高产品质量以及保障设备稳定运行。数据采集过程中，数据采集量大、协议标准不一、难以保证实时是需要突破的难点。
1、数据采集量大
工业物联网应用越来越丰富，数据量越来越大，格式多样，对于数据存储、运算能力要求非常高，数据还带有大量的时间属性，数据采集要保证时空信息的准确性和可追溯性，数据采集量大。
数据量不同，数采所需的技术难度也不尽相同，然而完成初步数据获取只是第一步，采集之后还需要对数据进行一系列的处理，因为必须考虑数据的规范与清洗，大量的工业数据是“脏”数据，直接存储无法用于分析，在存储之前，必须进行处理，这从技术上又提高了难度。
2、协议标准不一
目前在工业数据采集领域，存在多种工业协议标准，各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，各种协议标准不统一、互不兼容。
在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等各类型的工业协议，而且各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，导致在工业协议的互联互通上出现极大的难度。许多企业在面临数据化转型的过程中遇到的最大问题就是因众多协议而造成的信息孤岛，而定制化数采产品的不菲投入让很多企业望而却步。
3、难以保证实时
工业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。数据采集作为生产中最常见和最高频的需求，直接决定了后续数据处理的质量和效率，随着生产设备和相关技术的智能化升级，行业内实时数据的采集与计算相关标准已经提升到了秒级要求。
数据中台方案
数据中台的方案主要是面对企业数据治理分析的需求，对企业基础数据进行治理，实现基础数据同步分发，同时建设企业的数据仓库，将基础数据、业务数据进行高度汇聚整合，并通过图形化的分析看板和组件将数据直观展现，满足企业高层对于业务的掌握以及决策的制定。
1、方案整体介绍
数据中台主要是打通企业的数据环节，实现全生命周期的数据管理，通过数据中台建设数据管理体系，实现各个业务系统数据的有效整合，通过基础数据治理保证底层基础数据的一致性，基于业务指标进行前端的动态展现，结合数据指标的多维度穿透，实现以不同形式、不同维度的分析展现。分析业务指标的同时也是对企业业务的梳理，发现业务中存在的问题，实现企业业务升级与转型，保证领导层能实时把控企业业务的发展，了解业务痛点，改进业务管理方式，实现业务与数据的相互支撑，从而为企业的高层决策提供数据支持。
2、方案场景说明
在“MDM基础数据平台+ESB企业数据总线+DAP数据分析平台”构成的数据中台方案中，强调数据的价值，数据资产的管理，业务主题、业务指标的梳理与分析，实现基于业务指标的数据分析，考察数据指标的来源、影响以及基于数据指标实现多主题、多业务的数据穿透，在不同业务中指标的变化和发展趋势，从而为业务发展进行预测和决策。
3、涉及产品作用
数据中台分三个模块，数据分析平台（DAP）、主数据治理平台（MDM）、数据集成平台（ESB），数据中台的部署环境采用K8S云平台部署，主要实现基于数据治理分析的中台建设，通过MDM将企业内部的基础数据标准化、规范化、整合化后，由DAP进行数仓建设以及最终的数据分析的可视化展现，ESB通过数据集成完成整个数据中台的主数据分发和数仓的数据汇聚。
建设要点说明
工业数据采集建设需要从多个方面考虑，包括实现设备接入、灵活云上协同、数据分析展现。只有充分考虑这些要点并加以实施，才能确保工业数据采集系统的顺利建设和有效运行。
1、实现设备接入
为了解决生产现场系统实时集成问题，支持DCS/SCADA数据实时采集，深入制造行业，ESB企业服务总线扩展了设备接入相关功能，包括：OPCUA资源管理、OPCUA数据接口和OPCUA数据订阅三个功能。支持Modbus、PLC 等主流协议解析的完整工业协议，支持第三方协议对接，巧妙地解决了接入协议庞杂的难题，实现终端设备的统一管控，可轻松完成数据的高质量采集与规范化使用。
1）资源管理：主要管理OPCUA资源相关信息，包括连接URL、安全策略、消息模式、用户名密码等信息。
2）数据接口：管理OPCUA接口相关信息，包括编码、所属应用、node信息等，配置成功后可以通过在API服务模块添加配置服务来调用该接口。
3）数据订阅：可以选择OPCUA资源的node节点进行订阅，并可以配置转发处理机制，当订阅的节点发生变化时就会调用配置的拦截器获取相关信息。
2、灵活云上协同
云上协同，降低数据传输成本、提升数据使用效能。实际工业生产环境，占地面积大、车间数量多、设备多样，数据呈现“海量”、“分散”等特征。如何高效完成海量数据采集？如何传输成本更低？如何不占用中心云资源进行边缘端计算与响应等问题成为企业数据采集、价值挖掘环节中不得不面临的考验。数据中台的云上协同能力带来了应对之道。其可灵活部署在私有云或公有云，进行深度大数据采集和分析，有效降低企业数据传输成本及使用成本。同时其支持企业按需部署轻量级智能边缘应用，助力实现数据本地采集、计算与实时响应，提升数据使用效能。
3、数据分析展现
可视化数据分析，全面提升生产运营管理效率，数据无形无迹，实现数据“潜能”释放，需要把“无形之数”转化为“可视化分析”，以便为工业生产的精细化运营提供决策支持。工业互联网平台便提供了一套可视化大数据分析工具，可帮助企业实现全面的大数据计算分析，节省数据处理时间，提高设备利用率，减少故障、停机时间，提高问题解决效率等。通过持续的数据价值挖掘和应用，将推动企业生产制造，加速迈向数字化、智能化。
方案建设意义
随着技术的不断进步和创新，工业数据采集将在工业领域扮演越来越重要的角色，推动工业向数字化、智能化的方向发展。工业数据采集在加强生产管控、故障诊断预测、提高生产效率、确保生产安全方面具有重要的意义。
1、加强生产管控
依托于工业大数据技术进行全方位管理，不仅各项数据采集更为精准，通过分析数据，可以识别资源使用的浪费和过度消耗情况，对于生产流程来说可以提高管理能力和生产效率，让整个生产过程达到信息透明化管理标准，符合规范化管理要求。
2、故障诊断预测
工业数据采集可以用于实现设备和系统的状态监测和故障诊断。通过对设备运行数据的分析，可以及时发现异常和潜在故障，并提前采取维修和保养措施，避免因设备故障造成的停工和生产损失。针对各项数据可以进行分析和统筹，大量数据管理都能达到高效标准，帮助管理者制定精准决策。
3、提高生产效率
收集工业生产过程中的各种数据，可以实时监测生产过程中的关键指标、运行参数，如产量、质量、能源消耗等。这些数据可以用于分析和识别生产环节存在的问题和瓶颈，并提供优化方案和改进措施，从而提高生产效率，保障产品质量，降低生产成本。
4、确保生产安全
工业数据采集在提高生产安全性方面具有重要作用。通过实时监测和分析设备运行数据、工艺参数数据、产品质量数据、能源消耗数据、人员信息数据、安全生产数据、物流运输数据、供应商数据、客户关系数据以及环境保护数据等，可以优化生产管理，提高生产效率，防止生产事故的发生，进一步提高生产安全性。
工业数据采集对于工业数字化的重要性不言而喻，它能够帮助企业实现正向循环，有效提高企业综合实力和管理能力。通过不同的通信手段接入不同的生产设备，采集生产设备的数据，通过边缘计算等技术，为构建工业物联网平台搭建数据基础。
数通畅联的企业数据中台方案利用先进的工业数据采集手段，构建一个统一的、集成化的数据管理平台，以便实现工业领域内各类数据的采集、存储、处理和共享。不仅能够解决传统工业中数据孤岛、数据碎片化等问题，而且能够提供全面、高效的数据支撑和决策分析能力。