工业数据采集——企业数字化转型基石

数字化车间是装备制造业技术发展的必然趋势，目前国内的数字化车间技术水平远远落后于国外发达国家，我国装备制造企业大多还处在从传统工业化向现代产业化转型的历史阶段，国内企业的数控机床应用基本上为单机应用，部分实现了机床DNC联网，对机械制造企业而言，制造过程的信息化管理才刚起步。

国家对数字化车间的发展高度重视，从2009年开始，为推动数控机床的产品升级和提高市场占有率，工信部、科技部组织了重大专项，并在以后几年中从主机研究不断深入到关键功能部件；《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》中高端装备制造产业部分明确指出“强化基础配套能力，积极发展以数字化、柔性化及系统集成技术为核心的智能制造装备。”。

数字化制造技术的应用是离散制造业企业能力提升的关键。以信息技术、感知技术、智能技术为依托，践行两化融合的数字化车间建设是当前制造业车间的建设方向，是实现智能制造的基础。数字化车间是信息技术和先进制造技术的有机结合，其通过网络及信息系统实现生产设备、检测设备、运输设备以及机器人等数控自动化设备的互联互通，自动感知物料、人员、设备、生产工艺与环境等制造过程信息，进而通过实时数据分析，进行车间运营的自主决策和快速自组织生产，使复杂产品制造系统更加柔性、敏捷、智能，从而改变制造业的生产、管理和服务方式，推动制造模式的深刻变革。

而数字化车间建设的基础就是设备互连，不同厂家的下位机，往往使用的是不同的通信协议。

工业数据采集的特点

工业数据采集具有一些鲜明的特征，在面对具体需求时，不同场景会对技术选型产生影响，例如设备的组网方式、数据传输方式、数据本地化处理、数据汇聚和管理等。

多种工业协议并存

工业领域使用的通信协议有很多，如PROFIBUS、Modbus、CAN、HART、EtherCAT、EthernetIP、Modbus/TCP、PROFINET、OPC UA，以及大量的厂商私有协议。这种状况出现，很大程度上是因为工业软硬件系统存在较强的封闭性和复杂性。

设想在工业现场，不同厂商生产的设备，采用不同的工业协议，要实现所有设备的互联，需要对各种协议做解析并进行数据转换，这是工业物联网存量改造项目开展时最先遇到的问题——想要解决“万国牌”设备的数据采集，耗时又费力。

如果是新建设的工厂，应从最开始的规划阶段考虑车间、厂级和跨地域的企业级工业物联网应用要求，在没有历史包袱的情况下，通过制定标准，综合评估现场的电磁环境抗干扰要求、数据带宽要求、传输距离、实时性、组网时支持的设备节点数量限制、星形或Daisy-Chain网络拓扑、后期扩展性等因素，选择合适的技术路线，并设计好OT与IT互通的接口，这将大大降低数据采集的难度和工作量。

时间序列数据

工业数据采集大多数时候带有时间戳，即数据在什么时刻采集。大量工业数据建模、工业知识组件和算法组件，均以时间序列数据作为输入数据，例如时域分析或频域分析方法，都要求原始数据包含时间维度信息。

工业物联网应用越来越丰富，延伸到了更多的场景下，例如室内定位开始在智慧仓储、无人化工厂中探索应用，无论是基于时间还是基于接收功率强度的定位方式，其定位引擎都要求信号带有时间标签，才能完成定位计算，保证时空信息的准确性和可追溯性。

在搭建工业物联网平台时，应结合时间序列数据的特点，在数据传输、存储、分析方面做针对性的考虑。例如时序数据库（Time Series DataBase，TSDB）专门从时间维度进行设计和优化，数据按时间顺序组织管理。

武汉纺友数据采集体系能够帮助企业生产制造过程实现智能化管控，及时获取相应的生产数据，并反馈给管理人员，通过科学精确的数据参考实现企业高效生产的目标，在压缩企业生产成本的同时提高管理水平，借助数据采集体系的分析反馈作用把企业生产管理所需信息传递给工作人员，实现生产制造智能化全覆盖的管控目标。

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