工業(yè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)及應(yīng)用 -校驗(yàn)與分析能源數(shù)據(jù)

樹根互聯(lián)教育《工業(yè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)與應(yīng)用》以技術(shù)積累與行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)賦能人才培養(yǎng)項(xiàng)目二

采集生產(chǎn)能源數(shù)據(jù)任務(wù)五校驗(yàn)與分析能源數(shù)據(jù)>>賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304任務(wù)說明知識(shí)準(zhǔn)備任務(wù)實(shí)施課后思考任務(wù)描述小鄭完成了前面幾個(gè)任務(wù)的實(shí)施工作之后向唐工匯報(bào)，唐工檢查了小鄭的工作成果后，表揚(yáng)了小鄭入職后第一個(gè)實(shí)施項(xiàng)目做得不錯(cuò)。不過唐工也指導(dǎo)小鄭，還要學(xué)會(huì)使用趨勢(shì)分析器來對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)，因?yàn)檫@對(duì)于項(xiàng)目交付后的運(yùn)維是非常重要的。在本任務(wù)中，小鄭需要了解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的趨勢(shì)分析器的價(jià)值，了解其在不同異常情況下對(duì)采集問題的排查方向，并會(huì)使用趨勢(shì)分析器創(chuàng)建和編輯分析報(bào)告。知識(shí)導(dǎo)圖任務(wù)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)：了解趨勢(shì)分析器的作用；了解趨勢(shì)分析器異常排查方向；熟悉創(chuàng)建和編輯分析報(bào)告的操作步驟；技能目標(biāo)：會(huì)使用趨勢(shì)分析器創(chuàng)建分析報(bào)告；會(huì)查看趨勢(shì)分析器報(bào)告并初步判斷異常原因。賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304任務(wù)說明知識(shí)準(zhǔn)備任務(wù)實(shí)施課后思考1.趨勢(shì)分析器的作用本任務(wù)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證需要使用到根云平臺(tái)的趨勢(shì)分析器，其作用可概況如下：（1）分析屬性變化趨勢(shì)可以通過分析相關(guān)屬性的某時(shí)間段內(nèi)的變化趨勢(shì)，從中發(fā)現(xiàn)問題，為故障報(bào)警、資源預(yù)警提供線索和依據(jù)，為預(yù)測(cè)屬性未來的變化情況提供幫助。比如設(shè)備溫度、工作電流是否有急劇變化的異常等。1.趨勢(shì)分析器的作用本任務(wù)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證需要使用到根云平臺(tái)的趨勢(shì)分析器，其作用可概況如下：（2）對(duì)比參數(shù)自洽性可以對(duì)比分析同一臺(tái)設(shè)備多個(gè)參數(shù)之間的自洽性，例如：焊接電流、焊接速度、焊絲用量幾個(gè)屬性添加在一組曲線，同一時(shí)間軸上對(duì)比，趨勢(shì)應(yīng)該是一致的，如圖所示，如果不一致則需檢查其異常原因。1.趨勢(shì)分析器的作用本任務(wù)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證需要使用到根云平臺(tái)的趨勢(shì)分析器，其作用可概況如下：（2）對(duì)比參數(shù)自洽性如圖所示的案例，是一個(gè)典型的通過趨勢(shì)分析器的分析報(bào)告覺察到生產(chǎn)異常的情況。在該案例中，通過電能源儀表采集了制氧廠的空壓機(jī)的總有功功率，通過氣流量?jī)x表采集了空壓機(jī)的壓縮空氣流量。1.趨勢(shì)分析器的作用本任務(wù)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證需要使用到根云平臺(tái)的趨勢(shì)分析器，其作用可概況如下：（2）對(duì)比參數(shù)自洽性在正常情況下，空壓機(jī)開始工作時(shí)總有功功率會(huì)上升，同時(shí)會(huì)制出壓縮空氣，因此氣流量也會(huì)同步上升。而圖2-5-2中，4月08日的大約21點(diǎn)開啟空壓機(jī)，總有功功率上升，氣流量卻是在凌晨02:21左右才開始隨之上升，中間有5個(gè)小時(shí)左右沒有生產(chǎn)產(chǎn)出。1.趨勢(shì)分析器的作用本任務(wù)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證需要使用到根云平臺(tái)的趨勢(shì)分析器，其作用可概況如下：（2）對(duì)比參數(shù)自洽性根據(jù)這種異常情況，需要先排查是否是氣流量?jī)x表的采集網(wǎng)關(guān)出現(xiàn)故障，還是氣流量?jī)x表故障導(dǎo)致不準(zhǔn)確，甚至是網(wǎng)絡(luò)問題導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲。在排除了這些采集鏈路沒有問題之后，需要進(jìn)一步排查是否空壓機(jī)存在漏氣點(diǎn)，如果是因?yàn)槁鈱?dǎo)致的異常，解決之后對(duì)于企業(yè)來說就是消除了一個(gè)重大的能源浪費(fèi)問題。1.趨勢(shì)分析器的作用本任務(wù)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證需要使用到根云平臺(tái)的趨勢(shì)分析器，其作用可概況如下：（3）定位異常時(shí)刻有些設(shè)備由于網(wǎng)絡(luò)或者其他故障掉線，可以從趨勢(shì)分析器查看其具體掉線的時(shí)刻，從而可以定位到該時(shí)刻發(fā)生的情況進(jìn)行分析。圖所示的情況下，可以看到該設(shè)備在2022年8月16日的10:43:54開始無數(shù)據(jù)，從而排查該時(shí)段的平臺(tái)或是設(shè)備運(yùn)行情況，進(jìn)一步解決問題。2.趨勢(shì)分析器的操作（1）創(chuàng)建分析報(bào)告使用根云平臺(tái)的趨勢(shì)分析創(chuàng)建分析報(bào)告有2種方式：方式一：選擇指定物實(shí)例的某一個(gè)屬性，如圖所示；2.趨勢(shì)分析器的操作（1）創(chuàng)建分析報(bào)告使用根云平臺(tái)的趨勢(shì)分析創(chuàng)建分析報(bào)告有2種方式：進(jìn)入趨勢(shì)分析頁面，此時(shí)系統(tǒng)默認(rèn)生成分析報(bào)告01，且默認(rèn)為分組A添加該屬性，如圖所示。2.趨勢(shì)分析器的操作（1）創(chuàng)建分析報(bào)告使用根云平臺(tái)的趨勢(shì)分析創(chuàng)建分析報(bào)告有2種方式：方式二：從左側(cè)菜單進(jìn)入趨勢(shì)分析器，單擊“創(chuàng)建”，如圖所示；2.趨勢(shì)分析器的操作（1）創(chuàng)建分析報(bào)告使用根云平臺(tái)的趨勢(shì)分析創(chuàng)建分析報(bào)告有2種方式：在跳轉(zhuǎn)的頁面，單擊“添加分析屬性”，在列表中選擇所需要分析的設(shè)備及其屬性后確定完成，如圖所示。2.趨勢(shì)分析器的操作（2）編輯分析報(bào)告在分析報(bào)告顯示頁面，可以對(duì)分析報(bào)告進(jìn)行編輯，但要注意的是：必須要保存報(bào)告之后，對(duì)報(bào)告的編輯和修改才會(huì)生效。分析報(bào)告編輯示例如圖所示。2.趨勢(shì)分析器的操作（2）編輯分析報(bào)告圖中的序號(hào)分別表示：①可以自定義編輯分析報(bào)告的名稱；②可以在報(bào)告的某個(gè)分組中添加多個(gè)屬性，進(jìn)行對(duì)比分析，用戶可以對(duì)一組曲線選擇多個(gè)（目前，根云平臺(tái)每個(gè)分組可支持4個(gè)屬性）不同的屬性進(jìn)行比較分析。③一份分析報(bào)告中支持添加多個(gè)分組，方便用戶對(duì)比和分析，可以通過點(diǎn)擊“○+”符號(hào)添加分組。2.趨勢(shì)分析器的操作（2）編輯分析報(bào)告圖中的序號(hào)分別表示：④配置采集樣本個(gè)數(shù)和采集時(shí)間；平臺(tái)支持自定義趨勢(shì)曲線的采集樣本個(gè)數(shù)和采集時(shí)間段，默認(rèn)展示1000個(gè)數(shù)據(jù)樣本，當(dāng)采集時(shí)間小于1小時(shí)時(shí)，由于采集樣本個(gè)數(shù)太少，因此統(tǒng)一顯示為“原始數(shù)據(jù)”。2.趨勢(shì)分析器的操作（2）編輯分析報(bào)告圖中的序號(hào)分別表示：⑤通過對(duì)比時(shí)間，將當(dāng)前采集時(shí)間與指定時(shí)間進(jìn)行對(duì)比，采集時(shí)間里的數(shù)據(jù)用實(shí)線展示，對(duì)比時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)以虛線展示，如圖所示是選取某個(gè)屬性，在兩個(gè)時(shí)間段對(duì)比趨勢(shì)。通過對(duì)比時(shí)間，可以分析出某個(gè)屬性在某個(gè)月的某一天與其他月份的同一天的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)有沒有異常。2.趨勢(shì)分析器的操作（2）編輯分析報(bào)告此外，還可以設(shè)置曲線顯示規(guī)則。每個(gè)分析屬性都可以獨(dú)立設(shè)置曲線顯示的規(guī)則，如圖所示2.趨勢(shì)分析器的操作（2）編輯分析報(bào)告其中圖中內(nèi)容的說明如表所示。功能說明Y軸位置-以主軸為基準(zhǔn)：曲線的Y軸顯示在圖像左側(cè)。-以次軸為基準(zhǔn)：曲線的Y軸顯示在圖像右側(cè)。補(bǔ)值方式數(shù)據(jù)記錄存在斷線、停機(jī)等情況導(dǎo)致數(shù)據(jù)趨勢(shì)曲線顯示不連續(xù)，因此對(duì)每一條曲線，用戶可以通過按鈕配置缺失值情況的補(bǔ)值方式，使得曲線更加平滑且更便于分析，補(bǔ)植方式包括：-不補(bǔ)值-補(bǔ)前值：使用前一個(gè)曲線數(shù)據(jù)值來補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)。-線性補(bǔ)值：使用線性插值法補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)。``online屬性默認(rèn)為“補(bǔ)前值”，其他屬性默認(rèn)為“不補(bǔ)值”。聚合方式對(duì)每一條曲線，用戶可以通過按鈕配置時(shí)間區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)聚合方法。-Number類型屬性，聚合可選項(xiàng)包括：均值、最大值、最小值、最舊值、最新值、眾數(shù)、中位數(shù)。默認(rèn)使用平均值進(jìn)行聚合。-Boolean類型屬性，聚合可選項(xiàng)包括：最舊值、最新值、眾數(shù)。默認(rèn)使用最新值進(jìn)行聚合。賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304任務(wù)說明知識(shí)準(zhǔn)備任務(wù)實(shí)施課后思考1.創(chuàng)建能耗分析報(bào)告（1）登錄根云平臺(tái)，在接入與建模頁面選擇“趨勢(shì)分析器”，然后單擊“創(chuàng)建”按鈕，如圖所示；1.創(chuàng)建能耗分析報(bào)告（2）在跳轉(zhuǎn)出來的頁面中，單擊“添加分析屬性”，并彈窗中選擇設(shè)備下的“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)工作站001”，勾選“A相電流”“A相有功功率”“啟動(dòng)信號(hào)”屬性，單擊“確定”按鈕；如圖所示。1.創(chuàng)建能耗分析報(bào)告（3）在時(shí)間下拉框中，可以通過快捷選擇、自定義動(dòng)態(tài)時(shí)間、自定義靜態(tài)時(shí)間來選擇需要分析的時(shí)間段，可以修改分析報(bào)告的名稱，如圖所示。1.創(chuàng)建能耗分析報(bào)告（4）創(chuàng)建完成之后，單擊“保存”按鈕，如圖2-5-14所示。2.分析異常能耗數(shù)據(jù)（1）如圖2-5-14所示，設(shè)備在沒有啟動(dòng)的情況下，依然有負(fù)載電流和有功功率，這個(gè)是不符合常理的異常情況。此種情況下，可以排查“2.4.3任務(wù)實(shí)施中”中“新建采集設(shè)備”的高級(jí)參數(shù)忘記勾選擊“故障檢測(cè)”及其故障數(shù)據(jù)，正確配置如圖2-5-15所示。如果忘記勾選，GBox會(huì)一直上報(bào)最后一次采集到的數(shù)據(jù)，平臺(tái)上的電流和功率數(shù)據(jù)保持最后一條，導(dǎo)致出現(xiàn)圖2-5-14的情況，與實(shí)時(shí)情況不符合。2.分析異常能耗數(shù)據(jù)（1）如圖2-5-14所示，設(shè)備在沒有啟動(dòng)的情況下，依然有負(fù)載電流和有功功率，這個(gè)是不符合常理的異常情況。說明：由于能耗儀表使用ModbusRTU協(xié)議，用RS485串口連接，需要設(shè)置故障檢測(cè)，設(shè)置之后，一旦儀表出現(xiàn)故障或者關(guān)機(jī)，可以對(duì)數(shù)據(jù)和采集做出優(yōu)化設(shè)置。而如果使用的是S7協(xié)議，由于用的是網(wǎng)口連接，設(shè)備一旦停電，相當(dāng)于TCP連接斷開了，只有TCP連接上了才會(huì)重新通信，期間會(huì)一直發(fā)起TCP連接，因此不需要做此設(shè)置。賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304任務(wù)說明知識(shí)準(zhǔn)備任務(wù)實(shí)施課后思考掃碼獲取更多資訊樹根互聯(lián)教育《工業(yè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)與應(yīng)用》以技術(shù)積累與行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)賦能人才培養(yǎng)緒論工業(yè)數(shù)據(jù)采集概述賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)0.1工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《工業(yè)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告2018》中，對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義為：利用泛在感知技術(shù)對(duì)多源設(shè)備、異構(gòu)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)環(huán)境、人等要素信息進(jìn)行實(shí)時(shí)高效采集和云端匯聚。0.1工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集對(duì)應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系架構(gòu)中的邊緣層，如圖0-1所示。通過各類通信手段接入不同設(shè)備、系統(tǒng)和產(chǎn)品，采集大范圍、深層次的工業(yè)數(shù)據(jù)，以及異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)議轉(zhuǎn)換與邊緣處理，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)可以加速業(yè)務(wù)場(chǎng)景交互，推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造升級(jí)。工業(yè)數(shù)據(jù)在生產(chǎn)過程中的應(yīng)用，類似于給生產(chǎn)制造配上了“大腦”，使之靈活應(yīng)對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。通過分析整合產(chǎn)品數(shù)據(jù)、制造設(shè)備數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的其他數(shù)據(jù)，顯著提升了生產(chǎn)控制的準(zhǔn)確性，大幅增強(qiáng)了生產(chǎn)制造的柔性化水平和協(xié)調(diào)度。0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義通過智能數(shù)控設(shè)備、傳感識(shí)別技術(shù)、制造執(zhí)行系統(tǒng)等先進(jìn)的數(shù)字裝備與管控技術(shù)，實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)制造過程中的工業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)裝備和生產(chǎn)過程的“誘明化”運(yùn)行，結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)裝備和生產(chǎn)過程的智能化。0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)融入設(shè)備，將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)透明化，有助于設(shè)備故障診斷和運(yùn)行優(yōu)化。在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面，實(shí)時(shí)采集溫度、電壓、電流等工業(yè)數(shù)據(jù)，可以直觀展示設(shè)備實(shí)時(shí)的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全面、實(shí)時(shí)、精確的狀態(tài)感知。0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)融入設(shè)備，將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)透明化，有助于設(shè)備故障診斷和運(yùn)行優(yōu)化。在設(shè)備故障診斷方面，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)設(shè)備工作日志、歷史故障、運(yùn)行軌跡、實(shí)時(shí)位置等海量工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，基于知識(shí)庫(kù)和自學(xué)習(xí)機(jī)制建立故障智能診斷模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障精準(zhǔn)定位。0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)融入設(shè)備，將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)透明化，有助于設(shè)備故障診斷和運(yùn)行優(yōu)化。在預(yù)測(cè)性維護(hù)方面，基于設(shè)備全生命周期的運(yùn)行數(shù)據(jù)，提前預(yù)判設(shè)備關(guān)鍵部件的變化趨勢(shì)、產(chǎn)品壽命和潛在風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)設(shè)備零部件的損壞時(shí)間，主動(dòng)提前進(jìn)行維護(hù)服務(wù)。0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義而如何從大量設(shè)備和系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的第一個(gè)需要解決的問題，只有采集足夠大量的工業(yè)數(shù)據(jù)，才能基于工業(yè)大數(shù)據(jù)做分析、處理、監(jiān)控、智能決策等，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的價(jià)值。從這個(gè)層面來講，工業(yè)數(shù)據(jù)采集是智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)和先決條件，是工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)透明工廠、智能工廠的基礎(chǔ)。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析處理監(jiān)控決策數(shù)字化賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)0.3工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集廣義范圍既包括工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和工廠外智能產(chǎn)品/裝備的數(shù)據(jù)采集，也包括對(duì)ERP、MES等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集。工業(yè)數(shù)據(jù)采集工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集工廠外智能產(chǎn)品/裝備的數(shù)據(jù)采集ERP、MES等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集0.3.1工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集主要通過現(xiàn)場(chǎng)總線、工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)光纖網(wǎng)絡(luò)等工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)工廠內(nèi)設(shè)備的接入和數(shù)據(jù)采集，可分為三類：（1）對(duì)PLC、RTU、嵌入式系統(tǒng)、IPC等通用控制設(shè)備的數(shù)據(jù)采集；（2）對(duì)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床、AGV等專用智能設(shè)備/裝備的數(shù)據(jù)采集；（3）對(duì)傳感器、變送器、采集器等專用采集設(shè)備的數(shù)據(jù)采集。0.3.1工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集主要基于智能裝備本身或加裝傳感器兩種方式采集生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備（如機(jī)床、機(jī)器人）數(shù)據(jù)、產(chǎn)品（如原材料、在制品、成品）數(shù)據(jù)、過程（如工藝、質(zhì)量等）數(shù)據(jù)、環(huán)境（如溫度、濕度等）數(shù)據(jù)、作業(yè)數(shù)據(jù)（現(xiàn)場(chǎng)人員操作數(shù)據(jù)，如單次操作時(shí)間）等數(shù)據(jù)，如圖0-2所示。主要用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)過程的可視化和持續(xù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)智能化的決策與控制。0.3.2工廠外智能產(chǎn)品/裝備的數(shù)據(jù)采集主要通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)對(duì)工廠外智能產(chǎn)品/裝備的遠(yuǎn)程接入和數(shù)據(jù)采集。主要采集智能產(chǎn)品/裝備運(yùn)行時(shí)關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括但不限于如工作電流、電壓、功耗、電池電量、內(nèi)部資源消耗、通信狀態(tài)、通信流量等數(shù)據(jù)。主要用于實(shí)現(xiàn)智能產(chǎn)品/裝備的遠(yuǎn)程監(jiān)控、健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程維護(hù)等應(yīng)用。圖0-3示意了工廠外工程機(jī)械的數(shù)據(jù)采集過程。0.3.3對(duì)EPR、MES等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集此種數(shù)據(jù)采集方式主要由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過接口和系統(tǒng)集成方式實(shí)現(xiàn)對(duì)SCADA、DCS、MES、ERP等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，其對(duì)接示意如圖0-4所示，系統(tǒng)集成技術(shù)與應(yīng)用已經(jīng)有很多成熟的分析和研究，故不在本書中展開。賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)0.4工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)本書的學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)置主要是生產(chǎn)企業(yè)的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，包含設(shè)備數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、作業(yè)數(shù)據(jù)。對(duì)于設(shè)備數(shù)據(jù)，由于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的自動(dòng)化程度、工業(yè)通信協(xié)議、設(shè)備接口等不統(tǒng)一，對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)采集方式也會(huì)采用不同的方式。設(shè)備數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)過程數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)作業(yè)數(shù)據(jù)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集0.4工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)在制定數(shù)據(jù)采集方案的時(shí)候，需要遵循兩大原則：1）目的性在做設(shè)備的數(shù)據(jù)采集之前，先問問自己為什么要采集這些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)到底能夠帶來什么樣的業(yè)務(wù)價(jià)值。誠(chéng)然，國(guó)內(nèi)大部分的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)還處在解決生產(chǎn)過程可見性的階段，因此，能夠先把數(shù)據(jù)采集上來是當(dāng)務(wù)之急，至少能夠?qū)崟r(shí)地了解到現(xiàn)場(chǎng)都發(fā)生了什么。但是，在智能制造的大背景下，我們需要看得遠(yuǎn)一些，在做數(shù)據(jù)采集之前，盡可能地多去思考一下什么樣的數(shù)據(jù)對(duì)我們的業(yè)務(wù)改進(jìn)幫助最大，這樣也許會(huì)讓我們?cè)跀?shù)據(jù)采集方面的投資回報(bào)率高。這也是本書的一大特點(diǎn)，每個(gè)采集項(xiàng)目，我們都首先從業(yè)務(wù)背景和需求出發(fā)，闡述采集的目的和業(yè)務(wù)作用，然后進(jìn)行任務(wù)實(shí)操。0.4工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)在制定數(shù)據(jù)采集方案的時(shí)候，需要遵循兩大原則：2）經(jīng)濟(jì)性中國(guó)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境非常復(fù)雜，工業(yè)設(shè)備種類非常多，對(duì)于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集，不同場(chǎng)景下可能有多種采集方案，但是企業(yè)作為盈利組織，首先考慮的是投資回報(bào)率的問題，因此，我們做設(shè)備數(shù)據(jù)采集，一定要結(jié)合我們的數(shù)采業(yè)務(wù)目標(biāo)，充分利用設(shè)備的現(xiàn)有條件（比如，設(shè)備已經(jīng)具備的上位機(jī)系統(tǒng)、已經(jīng)具備的通訊協(xié)議等）用最經(jīng)濟(jì)高效的方式來做數(shù)采方案的設(shè)計(jì)?；谝陨显瓌t，結(jié)合工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)場(chǎng)景，選用合適的數(shù)據(jù)采集方案就非常重要。這里我們介紹一下常見的采集場(chǎng)景和對(duì)應(yīng)的采集方案。0.4.1有上位機(jī)系統(tǒng)的設(shè)備數(shù)據(jù)采集這里的上位機(jī)系統(tǒng)一般是設(shè)備自帶的監(jiān)控系統(tǒng)，這樣的設(shè)備往往自動(dòng)化程度和信息化程度都比較高。其上位機(jī)系統(tǒng)往往已經(jīng)對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集、存儲(chǔ)，因此，對(duì)于這種有上位機(jī)系統(tǒng)的設(shè)備，我們首選的數(shù)據(jù)采集方案就是直接從上位機(jī)系統(tǒng)中獲取設(shè)備的數(shù)據(jù)，而不是去和設(shè)備打交道。這樣就能夠把一個(gè)OT的問題（設(shè)備層的數(shù)據(jù)采集）轉(zhuǎn)化為IT的問題（兩個(gè)信息系統(tǒng)的信息集成）。因?yàn)樯衔粰C(jī)系統(tǒng)能將設(shè)備的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到自身所帶有的數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后以開放數(shù)據(jù)庫(kù)訪問權(quán)限的方式，或以WebService等方式釋放數(shù)據(jù)訪問接口。上位機(jī)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集對(duì)于生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)中沒有上位機(jī)系統(tǒng)的眾多設(shè)備，我們就需要從設(shè)備所支持的通訊協(xié)議和支持的接口角度入手，制定數(shù)采方案。對(duì)于“基于TCP/IP通訊協(xié)議”，比較常用的有OPCClassic、SiemensS7、Modbus-TCP等通用協(xié)議，也有設(shè)備廠商自行定義的私有協(xié)議。這些協(xié)議的特點(diǎn)是都是基于TCP/IP協(xié)議簇，只是應(yīng)用層協(xié)議不同。采用這些協(xié)議的設(shè)備一般都會(huì)有RJ45的接口，也就是以太網(wǎng)口。OPCClassicSiemensS7Modbus-TCP基于TCP/IP通訊協(xié)議0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集在這種場(chǎng)景下，采用的數(shù)據(jù)采集方案是一般是通過工業(yè)網(wǎng)關(guān)（也稱“物聯(lián)網(wǎng)關(guān)”或簡(jiǎn)稱“網(wǎng)關(guān)”）采集，工業(yè)網(wǎng)關(guān)解析上述工業(yè)通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)的采集。工業(yè)網(wǎng)關(guān)在本書任務(wù)1.2中會(huì)有詳細(xì)介紹。整個(gè)采集流程從工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備端開始，通過控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口結(jié)合其工業(yè)通信協(xié)議，把數(shù)據(jù)采集到邊緣采集設(shè)備如工業(yè)網(wǎng)關(guān)，工業(yè)網(wǎng)關(guān)對(duì)工業(yè)通信協(xié)議進(jìn)行解析，把設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，然后通過聯(lián)網(wǎng)方式結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議，將采集的數(shù)據(jù)上傳至工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)服務(wù)器或采集服務(wù)器，如圖0-5所示。0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集目前通過工業(yè)網(wǎng)關(guān)進(jìn)行協(xié)議采集，是比較主流的工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集的方式。當(dāng)然這種設(shè)備場(chǎng)景下，也可以使用軟網(wǎng)關(guān)采集，軟網(wǎng)關(guān)采集是指脫離了硬件，直接把工業(yè)網(wǎng)關(guān)里面的嵌入式軟件作為一個(gè)邊緣采集軟件安裝在上位機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行，也是通過對(duì)工業(yè)通信協(xié)議解析把設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，上傳至工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)服務(wù)器或采集服務(wù)器。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)嵌入式軟件上位機(jī)系統(tǒng)0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集設(shè)備接口是指硬件構(gòu)成或者是允許人和電腦、通信系統(tǒng)或者其它電子信息系統(tǒng)互動(dòng)的元件系統(tǒng)。本書只介紹工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)常用的串行接口、以太網(wǎng)口。串行接口也稱串口（通常指COM接口），是采用串行通信方式的擴(kuò)展接口，數(shù)據(jù)一位一位地順序傳送。常用的串行接口按電氣標(biāo)準(zhǔn)及協(xié)議來分包括RS232、RS485、RS422。以太網(wǎng)口可分為電口和光口，電口就是常用的RJ45水晶頭（一般的網(wǎng)線），光口就是光纖接口。工業(yè)設(shè)備之間通信的一般使用的是RJ45以太網(wǎng)口。（1）設(shè)備接口設(shè)備接口串行接口以太網(wǎng)口RS422RS485RS232電口光口0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集（1）設(shè)備接口串行接口以太網(wǎng)口RS422RS485RS232電口光口0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集工業(yè)通信協(xié)議主要是負(fù)責(zé)子網(wǎng)內(nèi)設(shè)備間的通信，從開放性來分，可分為私有協(xié)議和公有協(xié)議，私有協(xié)議就是企業(yè)內(nèi)部自定的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，只適用于本企業(yè)生產(chǎn)的設(shè)備產(chǎn)品，如西門子的S7通信協(xié)議就是西門子公司的私有協(xié)議。與之對(duì)應(yīng)的就是公有協(xié)議，目前受到廣泛支持的主要協(xié)議有ProfiNet、Modbus等。（2）工業(yè)通信協(xié)議工業(yè)通信協(xié)議私有協(xié)議公有協(xié)議S7ProfiNetModbus0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集當(dāng)前工業(yè)網(wǎng)關(guān)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的聯(lián)網(wǎng)方式常見的有：以太網(wǎng)、4G、Wi-Fi等。根據(jù)采集傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大小、傳輸速度、傳輸?shù)木嚯x和工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境綜合考慮選擇。對(duì)于速度要求高，傳輸數(shù)據(jù)大的需求并在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)能實(shí)現(xiàn)的情況下可選擇以太網(wǎng)方式；不方便布線且傳輸數(shù)據(jù)小的場(chǎng)景則可選用無線（如4G/Wi-Fi等）的方式。（3）聯(lián)網(wǎng)方式聯(lián)網(wǎng)方式以太網(wǎng)4GWi-Fi0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集此處的物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議主要是運(yùn)行在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)TCP/IP等協(xié)議之上的通信協(xié)議，負(fù)責(zé)設(shè)備與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換及通信，常見的物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議有MQTT、HTTP、COAP等。目前，大多數(shù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)使用的是MQTT協(xié)議作為設(shè)備聯(lián)網(wǎng)通信的“第一語言”，如樹根互聯(lián)的根云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、華為云的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、騰訊云的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、阿里云的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，以及國(guó)外微軟Azure的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等。（4）物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議MQTTHTTPCOAP0.4.3基于非TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集這一類協(xié)議不屬于TCP/IP協(xié)議簇，往往在硬件接口方面就與以太網(wǎng)不兼容，比如RS485等。對(duì)于這類設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，一般采用兼容該設(shè)備的接口和工業(yè)協(xié)議的專用網(wǎng)關(guān)，網(wǎng)關(guān)將其協(xié)議轉(zhuǎn)換為TCP/IP協(xié)議，再接入到車間的網(wǎng)絡(luò)中并進(jìn)行協(xié)議解析，否則，在物理層面就無法實(shí)現(xiàn)互通。這類協(xié)議比較常用的包括Modbus-RTU、DeviceNet等。Modbus-RTUDeviceNet非TCP/IP協(xié)議簇0.4.4不具備通信接口的設(shè)備數(shù)據(jù)采集對(duì)于建立較早的工業(yè)企業(yè)，會(huì)存在大量的沒有控制單元或沒有拓展功能的老舊設(shè)備，比如不帶數(shù)控系統(tǒng)的機(jī)床，這些設(shè)備沒有通信接口，無法直接通信采集數(shù)據(jù)（行業(yè)中也有“啞設(shè)備”的說法）。這種場(chǎng)景下，可以通過改造安裝傳感器、變送器、數(shù)采板卡、采集器等傳感器或采集硬件，采集設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如設(shè)備開關(guān)機(jī)、作業(yè)信號(hào)、電流溫度參數(shù)等，這就涉及到對(duì)設(shè)備的一些改造，操作難度是比較大的。比較常見的，是采集IO信號(hào)，通過對(duì)設(shè)備進(jìn)行分析，確定需要的采集信號(hào)，連接入采集設(shè)備，由采集設(shè)備將設(shè)備的開關(guān)量（數(shù)字信號(hào)）、模擬量（模擬信號(hào)）轉(zhuǎn)化成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，通過有線或無線網(wǎng)絡(luò)傳送給平臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)器。啞設(shè)備改造采集硬件平臺(tái)數(shù)據(jù)服務(wù)器有線或無線網(wǎng)絡(luò)0.4.4不具備通信接口的設(shè)備數(shù)據(jù)采集這種方式成本較低，但能采集的數(shù)據(jù)有限、質(zhì)量不高，主要針對(duì)的是沒有控制單元的設(shè)備、控制器協(xié)議不開放的設(shè)備、不具備拓展功能的老舊設(shè)備、無法評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵工藝設(shè)備或產(chǎn)線關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行使用。0.4.4不具備通信接口的設(shè)備數(shù)據(jù)采集某些情況下，在直接采集某目標(biāo)量Y1比較困難的情況下，可以考慮采集其他比較容易采集、且采集成本較低的其他目標(biāo)量Y2，用Y2來近似計(jì)算Y1的值。舉個(gè)例子，比如采集某些老舊設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間數(shù)據(jù)，這些設(shè)備往往沒有對(duì)外通訊的接口，我們沒有辦法直接獲得其運(yùn)行和停止的開關(guān)量信號(hào)?？梢匝b個(gè)互感器監(jiān)測(cè)設(shè)備電機(jī)的電流，以電流的大小來判斷設(shè)備的啟停，從而來獲得設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，再加以計(jì)算以此獲得設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間。（1）數(shù)據(jù)采集的曲線救國(guó)方式說明：本書的IO（Input/Output）指輸入/輸出信號(hào)，這里的輸入輸出是針對(duì)控制系統(tǒng)而言，輸入指從儀表/傳感器進(jìn)入控制系統(tǒng)的測(cè)量參數(shù)，輸出指從控制系統(tǒng)輸出到執(zhí)行機(jī)構(gòu)的參量，一個(gè)參量叫做一個(gè)點(diǎn)。比較困難數(shù)據(jù)采集平臺(tái)Y1Y2比較容易近似計(jì)算0.4.5基于人工采集終端場(chǎng)景的數(shù)據(jù)采集有些信息化水平偏低的工業(yè)企業(yè)，在某些生產(chǎn)環(huán)節(jié)無法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)采集，則通過現(xiàn)場(chǎng)工位機(jī)、移動(dòng)終端、條碼掃描槍等人工采集終端進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集內(nèi)容包括生產(chǎn)開工與完工時(shí)間、生產(chǎn)數(shù)量、檢驗(yàn)項(xiàng)目、檢驗(yàn)結(jié)果、產(chǎn)品缺陷、設(shè)備故障等。基于人工采集終端的數(shù)據(jù)采集受制于人的主動(dòng)性，在數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、客觀性等方面有所欠缺?，F(xiàn)場(chǎng)工位機(jī)移動(dòng)終端條碼掃描槍人工采集終端掃碼獲取更多資訊樹根互聯(lián)教育《工業(yè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)與應(yīng)用》以技術(shù)積累與行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)賦能人才培養(yǎng)緒論工業(yè)數(shù)據(jù)采集概述賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)0.1工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《工業(yè)數(shù)據(jù)采集產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告2018》中，對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義為：利用泛在感知技術(shù)對(duì)多源設(shè)備、異構(gòu)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)環(huán)境、人等要素信息進(jìn)行實(shí)時(shí)高效采集和云端匯聚。0.1工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集對(duì)應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系架構(gòu)中的邊緣層，如圖0-1所示。通過各類通信手段接入不同設(shè)備、系統(tǒng)和產(chǎn)品，采集大范圍、深層次的工業(yè)數(shù)據(jù)，以及異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)議轉(zhuǎn)換與邊緣處理，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)可以加速業(yè)務(wù)場(chǎng)景交互，推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造升級(jí)。工業(yè)數(shù)據(jù)在生產(chǎn)過程中的應(yīng)用，類似于給生產(chǎn)制造配上了“大腦”，使之靈活應(yīng)對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景。通過分析整合產(chǎn)品數(shù)據(jù)、制造設(shè)備數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的其他數(shù)據(jù)，顯著提升了生產(chǎn)控制的準(zhǔn)確性，大幅增強(qiáng)了生產(chǎn)制造的柔性化水平和協(xié)調(diào)度。0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義通過智能數(shù)控設(shè)備、傳感識(shí)別技術(shù)、制造執(zhí)行系統(tǒng)等先進(jìn)的數(shù)字裝備與管控技術(shù)，實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)制造過程中的工業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)裝備和生產(chǎn)過程的“誘明化”運(yùn)行，結(jié)合人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)裝備和生產(chǎn)過程的智能化。0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)融入設(shè)備，將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)透明化，有助于設(shè)備故障診斷和運(yùn)行優(yōu)化。在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面，實(shí)時(shí)采集溫度、電壓、電流等工業(yè)數(shù)據(jù)，可以直觀展示設(shè)備實(shí)時(shí)的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備全面、實(shí)時(shí)、精確的狀態(tài)感知。0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)融入設(shè)備，將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)透明化，有助于設(shè)備故障診斷和運(yùn)行優(yōu)化。在設(shè)備故障診斷方面，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)設(shè)備工作日志、歷史故障、運(yùn)行軌跡、實(shí)時(shí)位置等海量工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，基于知識(shí)庫(kù)和自學(xué)習(xí)機(jī)制建立故障智能診斷模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障精準(zhǔn)定位。0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)融入設(shè)備，將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)透明化，有助于設(shè)備故障診斷和運(yùn)行優(yōu)化。在預(yù)測(cè)性維護(hù)方面，基于設(shè)備全生命周期的運(yùn)行數(shù)據(jù)，提前預(yù)判設(shè)備關(guān)鍵部件的變化趨勢(shì)、產(chǎn)品壽命和潛在風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)設(shè)備零部件的損壞時(shí)間，主動(dòng)提前進(jìn)行維護(hù)服務(wù)。0.2工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義而如何從大量設(shè)備和系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的第一個(gè)需要解決的問題，只有采集足夠大量的工業(yè)數(shù)據(jù)，才能基于工業(yè)大數(shù)據(jù)做分析、處理、監(jiān)控、智能決策等，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的價(jià)值。從這個(gè)層面來講，工業(yè)數(shù)據(jù)采集是智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)和先決條件，是工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)透明工廠、智能工廠的基礎(chǔ)。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析處理監(jiān)控決策數(shù)字化賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)0.3工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集廣義范圍既包括工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和工廠外智能產(chǎn)品/裝備的數(shù)據(jù)采集，也包括對(duì)ERP、MES等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集。工業(yè)數(shù)據(jù)采集工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集工廠外智能產(chǎn)品/裝備的數(shù)據(jù)采集ERP、MES等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集0.3.1工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集主要通過現(xiàn)場(chǎng)總線、工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)光纖網(wǎng)絡(luò)等工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)工廠內(nèi)設(shè)備的接入和數(shù)據(jù)采集，可分為三類：（1）對(duì)PLC、RTU、嵌入式系統(tǒng)、IPC等通用控制設(shè)備的數(shù)據(jù)采集；（2）對(duì)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床、AGV等專用智能設(shè)備/裝備的數(shù)據(jù)采集；（3）對(duì)傳感器、變送器、采集器等專用采集設(shè)備的數(shù)據(jù)采集。0.3.1工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集主要基于智能裝備本身或加裝傳感器兩種方式采集生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備（如機(jī)床、機(jī)器人）數(shù)據(jù)、產(chǎn)品（如原材料、在制品、成品）數(shù)據(jù)、過程（如工藝、質(zhì)量等）數(shù)據(jù)、環(huán)境（如溫度、濕度等）數(shù)據(jù)、作業(yè)數(shù)據(jù)（現(xiàn)場(chǎng)人員操作數(shù)據(jù)，如單次操作時(shí)間）等數(shù)據(jù)，如圖0-2所示。主要用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)過程的可視化和持續(xù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)智能化的決策與控制。0.3.2工廠外智能產(chǎn)品/裝備的數(shù)據(jù)采集主要通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)對(duì)工廠外智能產(chǎn)品/裝備的遠(yuǎn)程接入和數(shù)據(jù)采集。主要采集智能產(chǎn)品/裝備運(yùn)行時(shí)關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)，包括但不限于如工作電流、電壓、功耗、電池電量、內(nèi)部資源消耗、通信狀態(tài)、通信流量等數(shù)據(jù)。主要用于實(shí)現(xiàn)智能產(chǎn)品/裝備的遠(yuǎn)程監(jiān)控、健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程維護(hù)等應(yīng)用。圖0-3示意了工廠外工程機(jī)械的數(shù)據(jù)采集過程。0.3.3對(duì)EPR、MES等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集此種數(shù)據(jù)采集方式主要由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過接口和系統(tǒng)集成方式實(shí)現(xiàn)對(duì)SCADA、DCS、MES、ERP等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，其對(duì)接示意如圖0-4所示，系統(tǒng)集成技術(shù)與應(yīng)用已經(jīng)有很多成熟的分析和研究，故不在本書中展開。賽項(xiàng)組成賦能萬物，連接未來01020304工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的意義工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)0.4工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)本書的學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)置主要是生產(chǎn)企業(yè)的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，包含設(shè)備數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、作業(yè)數(shù)據(jù)。對(duì)于設(shè)備數(shù)據(jù)，由于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的自動(dòng)化程度、工業(yè)通信協(xié)議、設(shè)備接口等不統(tǒng)一，對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)采集方式也會(huì)采用不同的方式。設(shè)備數(shù)據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)過程數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)作業(yè)數(shù)據(jù)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集0.4工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)在制定數(shù)據(jù)采集方案的時(shí)候，需要遵循兩大原則：1）目的性在做設(shè)備的數(shù)據(jù)采集之前，先問問自己為什么要采集這些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)到底能夠帶來什么樣的業(yè)務(wù)價(jià)值。誠(chéng)然，國(guó)內(nèi)大部分的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)還處在解決生產(chǎn)過程可見性的階段，因此，能夠先把數(shù)據(jù)采集上來是當(dāng)務(wù)之急，至少能夠?qū)崟r(shí)地了解到現(xiàn)場(chǎng)都發(fā)生了什么。但是，在智能制造的大背景下，我們需要看得遠(yuǎn)一些，在做數(shù)據(jù)采集之前，盡可能地多去思考一下什么樣的數(shù)據(jù)對(duì)我們的業(yè)務(wù)改進(jìn)幫助最大，這樣也許會(huì)讓我們?cè)跀?shù)據(jù)采集方面的投資回報(bào)率高。這也是本書的一大特點(diǎn)，每個(gè)采集項(xiàng)目，我們都首先從業(yè)務(wù)背景和需求出發(fā)，闡述采集的目的和業(yè)務(wù)作用，然后進(jìn)行任務(wù)實(shí)操。0.4工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)現(xiàn)在制定數(shù)據(jù)采集方案的時(shí)候，需要遵循兩大原則：2）經(jīng)濟(jì)性中國(guó)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境非常復(fù)雜，工業(yè)設(shè)備種類非常多，對(duì)于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集，不同場(chǎng)景下可能有多種采集方案，但是企業(yè)作為盈利組織，首先考慮的是投資回報(bào)率的問題，因此，我們做設(shè)備數(shù)據(jù)采集，一定要結(jié)合我們的數(shù)采業(yè)務(wù)目標(biāo)，充分利用設(shè)備的現(xiàn)有條件（比如，設(shè)備已經(jīng)具備的上位機(jī)系統(tǒng)、已經(jīng)具備的通訊協(xié)議等）用最經(jīng)濟(jì)高效的方式來做數(shù)采方案的設(shè)計(jì)?；谝陨显瓌t，結(jié)合工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)場(chǎng)景，選用合適的數(shù)據(jù)采集方案就非常重要。這里我們介紹一下常見的采集場(chǎng)景和對(duì)應(yīng)的采集方案。0.4.1有上位機(jī)系統(tǒng)的設(shè)備數(shù)據(jù)采集這里的上位機(jī)系統(tǒng)一般是設(shè)備自帶的監(jiān)控系統(tǒng)，這樣的設(shè)備往往自動(dòng)化程度和信息化程度都比較高。其上位機(jī)系統(tǒng)往往已經(jīng)對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集、存儲(chǔ)，因此，對(duì)于這種有上位機(jī)系統(tǒng)的設(shè)備，我們首選的數(shù)據(jù)采集方案就是直接從上位機(jī)系統(tǒng)中獲取設(shè)備的數(shù)據(jù)，而不是去和設(shè)備打交道。這樣就能夠把一個(gè)OT的問題（設(shè)備層的數(shù)據(jù)采集）轉(zhuǎn)化為IT的問題（兩個(gè)信息系統(tǒng)的信息集成）。因?yàn)樯衔粰C(jī)系統(tǒng)能將設(shè)備的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到自身所帶有的數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后以開放數(shù)據(jù)庫(kù)訪問權(quán)限的方式，或以WebService等方式釋放數(shù)據(jù)訪問接口。上位機(jī)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集對(duì)于生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)中沒有上位機(jī)系統(tǒng)的眾多設(shè)備，我們就需要從設(shè)備所支持的通訊協(xié)議和支持的接口角度入手，制定數(shù)采方案。對(duì)于“基于TCP/IP通訊協(xié)議”，比較常用的有OPCClassic、SiemensS7、Modbus-TCP等通用協(xié)議，也有設(shè)備廠商自行定義的私有協(xié)議。這些協(xié)議的特點(diǎn)是都是基于TCP/IP協(xié)議簇，只是應(yīng)用層協(xié)議不同。采用這些協(xié)議的設(shè)備一般都會(huì)有RJ45的接口，也就是以太網(wǎng)口。OPCClassicSiemensS7Modbus-TCP基于TCP/IP通訊協(xié)議0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集在這種場(chǎng)景下，采用的數(shù)據(jù)采集方案是一般是通過工業(yè)網(wǎng)關(guān)（也稱“物聯(lián)網(wǎng)關(guān)”或簡(jiǎn)稱“網(wǎng)關(guān)”）采集，工業(yè)網(wǎng)關(guān)解析上述工業(yè)通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)的采集。工業(yè)網(wǎng)關(guān)在本書任務(wù)1.2中會(huì)有詳細(xì)介紹。整個(gè)采集流程從工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備端開始，通過控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)接口結(jié)合其工業(yè)通信協(xié)議，把數(shù)據(jù)采集到邊緣采集設(shè)備如工業(yè)網(wǎng)關(guān)，工業(yè)網(wǎng)關(guān)對(duì)工業(yè)通信協(xié)議進(jìn)行解析，把設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，然后通過聯(lián)網(wǎng)方式結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議，將采集的數(shù)據(jù)上傳至工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)服務(wù)器或采集服務(wù)器，如圖0-5所示。0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集目前通過工業(yè)網(wǎng)關(guān)進(jìn)行協(xié)議采集，是比較主流的工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集的方式。當(dāng)然這種設(shè)備場(chǎng)景下，也可以使用軟網(wǎng)關(guān)采集，軟網(wǎng)關(guān)采集是指脫離了硬件，直接把工業(yè)網(wǎng)關(guān)里面的嵌入式軟件作為一個(gè)邊緣采集軟件安裝在上位機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行，也是通過對(duì)工業(yè)通信協(xié)議解析把設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，上傳至工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)服務(wù)器或采集服務(wù)器。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)嵌入式軟件上位機(jī)系統(tǒng)0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集設(shè)備接口是指硬件構(gòu)成或者是允許人和電腦、通信系統(tǒng)或者其它電子信息系統(tǒng)互動(dòng)的元件系統(tǒng)。本書只介紹工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)常用的串行接口、以太網(wǎng)口。串行接口也稱串口（通常指COM接口），是采用串行通信方式的擴(kuò)展接口，數(shù)據(jù)一位一位地順序傳送。常用的串行接口按電氣標(biāo)準(zhǔn)及協(xié)議來分包括RS232、RS485、RS422。以太網(wǎng)口可分為電口和光口，電口就是常用的RJ45水晶頭（一般的網(wǎng)線），光口就是光纖接口。工業(yè)設(shè)備之間通信的一般使用的是RJ45以太網(wǎng)口。（1）設(shè)備接口設(shè)備接口串行接口以太網(wǎng)口RS422RS485RS232電口光口0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集（1）設(shè)備接口串行接口以太網(wǎng)口RS422RS485RS232電口光口0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集工業(yè)通信協(xié)議主要是負(fù)責(zé)子網(wǎng)內(nèi)設(shè)備間的通信，從開放性來分，可分為私有協(xié)議和公有協(xié)議，私有協(xié)議就是企業(yè)內(nèi)部自定的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，只適用于本企業(yè)生產(chǎn)的設(shè)備產(chǎn)品，如西門子的S7通信協(xié)議就是西門子公司的私有協(xié)議。與之對(duì)應(yīng)的就是公有協(xié)議，目前受到廣泛支持的主要協(xié)議有ProfiNet、Modbus等。（2）工業(yè)通信協(xié)議工業(yè)通信協(xié)議私有協(xié)議公有協(xié)議S7ProfiNetModbus0.4.2基于TCP/IP通訊協(xié)議的設(shè)備數(shù)據(jù)采集當(dāng)前工業(yè)網(wǎng)關(guān)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的聯(lián)網(wǎng)方式常見的有：以太網(wǎng)、4G、Wi-Fi等。根據(jù)采集傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大小、傳輸