前言
近年來，德國(guó)提出了“工業(yè)4.0計(jì)劃” “互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)+生產(chǎn)制造”，美國(guó)倡導(dǎo)發(fā)展“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”，中國(guó)于2015年正式發(fā)布《中國(guó)制造2025》，明確加快建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)要“以信息化與工業(yè)化深度融合為主線，以推進(jìn)智能制造為主攻方向”。但無論是德國(guó)工業(yè)4.0、美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是《中國(guó)制造2025》，各國(guó)制造業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施基礎(chǔ)都是工業(yè)大數(shù)據(jù)的搜集和特征分析，及以此為未來制造系統(tǒng)搭建的無憂環(huán)境。
數(shù)據(jù)采集一直是困擾著所有制造工廠的傳統(tǒng)痛點(diǎn)，因自動(dòng)化終端設(shè)備品牌類型繁多，不同采購年代的產(chǎn)品廠家和數(shù)據(jù)接口及支持協(xié)議各異，加之國(guó)外廠家本地支持有限，費(fèi)用高昂，只要還有其他人工參與環(huán)節(jié)，這些數(shù)據(jù)就不完整，就不能得到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)滯后，企業(yè)的生產(chǎn)成本就高，產(chǎn)量與效率就相應(yīng)大打折扣，智能制造業(yè)就無從談起。
工業(yè)數(shù)據(jù)采集類型
互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)主要來自于互聯(lián)網(wǎng)用戶和服務(wù)器等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，主要是大量的文本數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)以及多媒體數(shù)據(jù)等，而工業(yè)數(shù)據(jù)主要來源于機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù)、工業(yè)信息化數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)。
從數(shù)據(jù)采集的類型上看，不僅要涵蓋基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)，還將逐步包括半結(jié)構(gòu)化的用戶行為數(shù)據(jù)，網(wǎng)狀的社交關(guān)系數(shù)據(jù)，文本或音頻類型的用戶意見和反饋數(shù)據(jù)，設(shè)備和傳感器采集的周期性數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及未來越來越多有潛在意義的各類數(shù)據(jù)。主要包括以下幾種：
1、海量的Key-Value數(shù)據(jù)。
在傳感器技術(shù)飛速發(fā)展的今天，包括光電、熱敏、氣敏、力敏、磁敏、聲敏、濕敏等不同類別的工業(yè)傳感器在現(xiàn)場(chǎng)得到了大量應(yīng)用，而且很多時(shí)候機(jī)器設(shè)備的數(shù)據(jù)大概要到ms的精度才能分析海量的工業(yè)數(shù)據(jù)，因此，這部分?jǐn)?shù)據(jù)的特點(diǎn)是每條數(shù)據(jù)內(nèi)容很少，但是頻率極高。
2、文檔數(shù)據(jù)。
包括工程圖紙、仿真數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)的CAD圖紙等，還有大量的傳統(tǒng)工程文檔。
3、信息化數(shù)據(jù)。
由工業(yè)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，一般是通過數(shù)據(jù)庫形式存儲(chǔ)的，這部分?jǐn)?shù)據(jù)是最好采集的。
4、接口數(shù)據(jù)。
由已經(jīng)建成的工業(yè)自動(dòng)化或信息系統(tǒng)提供的接口類型的數(shù)據(jù)，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。
5、視頻數(shù)據(jù)。
工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)會(huì)有大量的視頻監(jiān)控設(shè)備，這些設(shè)備會(huì)產(chǎn)生大量的視頻數(shù)據(jù)。
6、圖像數(shù)據(jù)。
包括工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)各類圖像設(shè)備拍攝的圖片（例如，巡檢人員用手持設(shè)備拍攝的設(shè)備、環(huán)境信息圖片）。
7、音頻數(shù)據(jù)。
包括語音及聲音信息（例如，操作人員的通話、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)的音量等）。
8、其他數(shù)據(jù)。
例如遙感遙測(cè)信息、三維高程信息等等。
數(shù)據(jù)采集的方法
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法包括人工錄入、調(diào)查問卷、電話隨訪等方式，大數(shù)據(jù)時(shí)代到來后，一個(gè)突出的變化是數(shù)據(jù)采集的方法有了質(zhì)的飛躍，下面所介紹的數(shù)據(jù)采集方式的突破直接改變著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的場(chǎng)景。
1、傳感器
傳感器是一種檢測(cè)裝置，能感受到被測(cè)量的信息，并能將檢測(cè)感受到的信息，按一定規(guī)律變換成為電信號(hào)或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲(chǔ)、顯示、記錄和控制等要求。在生產(chǎn)車間中一般存在許多的傳感節(jié)點(diǎn)，24小時(shí)監(jiān)控著整個(gè)生產(chǎn)過程，當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常時(shí)可迅速反饋至上位機(jī)，可以算得上是數(shù)據(jù)采集的感官接受系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)采集的底層環(huán)節(jié)。
傳感器在采集數(shù)據(jù)的過程中主要特性是其輸入與輸出的關(guān)系。
其靜態(tài)特性反映了傳感器在被測(cè)量各個(gè)值處于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)的輸入和輸出關(guān)系，這意味著當(dāng)輸入為常量，或變化極慢時(shí)，這一關(guān)系就稱為靜態(tài)特性。我們總是希望傳感器的輸入與輸出成唯一的對(duì)照關(guān)系，最好是線性關(guān)系。
一般情況下，輸入與輸出不會(huì)符合所要求的線性關(guān)系，同時(shí)由于存在這遲滯、蠕變等因素的影響，使輸入輸出關(guān)系的唯一性也不能實(shí)現(xiàn)。因此我們不能忽視工廠中的外界影響，其影響程度取決于傳感器本身，可通過傳感器本身的改善加以抑制，有時(shí)也可以加對(duì)外界條件加以限制。
2、RFID技術(shù)
RFID（RadioFrequency Identification，射頻識(shí)別）技術(shù)是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過射頻信號(hào)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象并獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。利用射頻方式進(jìn)行非接觸雙向通信，達(dá)到識(shí)別目的并交換數(shù)據(jù)。RFID技術(shù)可識(shí)別高速運(yùn)動(dòng)物體并可同時(shí)識(shí)別多個(gè)標(biāo)簽，操作快捷方便。
在工作時(shí)，RFID讀寫器通過天線發(fā)送出一定頻率的脈沖信號(hào)，當(dāng)RFID標(biāo)簽進(jìn)入磁場(chǎng)時(shí)，憑借感應(yīng)電流所獲得的能量發(fā)送出存儲(chǔ)在芯片中的產(chǎn)品信息（PassiveTag，無源標(biāo)簽或被動(dòng)標(biāo)簽），或者主動(dòng)發(fā)送某一頻率的信號(hào)（Active Tag，有源標(biāo)簽或主動(dòng)標(biāo)簽）。
閱讀器對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行解調(diào)和解碼然后送到后臺(tái)主系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)處理；主系統(tǒng)根據(jù)邏輯運(yùn)算判斷該卡的合法性，針對(duì)不同的設(shè)定做出相應(yīng)的處理和控制，發(fā)出指令信號(hào)控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)作。
RFID技術(shù)解決了物品信息與互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)連接的問題，結(jié)合后續(xù)的大數(shù)據(jù)挖掘工作，能發(fā)揮其強(qiáng)大的威力。
數(shù)據(jù)采集的技術(shù)難點(diǎn)
在當(dāng)今的制造業(yè)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集是一個(gè)難點(diǎn)。很多企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集主要依靠傳統(tǒng)的手工作業(yè)方式，采集過程中容易出現(xiàn)人為的記錄錯(cuò)誤且效率低下。
有些企業(yè)雖然引進(jìn)了相關(guān)技術(shù)手段，并且應(yīng)用了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，但是由于系統(tǒng)本身的原因以及企業(yè)沒有選擇最適合自己的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，因此也無法實(shí)現(xiàn)信息采集的實(shí)時(shí)性、精確性和延伸性管理，各單元出現(xiàn)了信息斷層的現(xiàn)象。
技術(shù)難點(diǎn)主要包括以下幾方面
1、數(shù)據(jù)量巨大。
任何系統(tǒng)，在不同的數(shù)據(jù)量面前，需要的技術(shù)難度都是完全不同的。如果單純是將數(shù)據(jù)采到，可能還比較好完成，但采集之后還需要處理，因?yàn)楸仨毧紤]數(shù)據(jù)的規(guī)范與清洗，因?yàn)榇罅康墓I(yè)數(shù)據(jù)是“臟”數(shù)據(jù)，直接存儲(chǔ)無法用于分析，在存儲(chǔ)之前，必須進(jìn)行處理，對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從技術(shù)上又提高了難度。
2、工業(yè)數(shù)據(jù)的協(xié)議不標(biāo)準(zhǔn)。
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集一般都是我們常見的HTTP等協(xié)議，但在工業(yè)領(lǐng)域，會(huì)出現(xiàn)ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各類型的工業(yè)協(xié)議，而且各個(gè)自動(dòng)化設(shè)備生產(chǎn)及集成商還會(huì)自己開發(fā)各種私有的工業(yè)協(xié)議，導(dǎo)致在工業(yè)協(xié)議的互聯(lián)互通上，出現(xiàn)了極大地難度。很多開發(fā)人員在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施綜合自動(dòng)化等項(xiàng)目時(shí)，遇到的最大問題及時(shí)面對(duì)眾多的工業(yè)協(xié)議，無法有效的進(jìn)行解析和采集。
3、視頻傳輸所需帶寬巨大。
傳統(tǒng)工業(yè)信息化由于都是在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，視頻數(shù)據(jù)傳輸主要在局域網(wǎng)中進(jìn)行，因此，帶寬不是主要的問題。但隨著云計(jì)算技術(shù)的普及及公有云的興起，大數(shù)據(jù)需要大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源，因此工業(yè)數(shù)據(jù)逐步遷移到公有云已經(jīng)是大勢(shì)所趨了。但是，一個(gè)工業(yè)企業(yè)可能會(huì)有幾十路視頻，成規(guī)模的企業(yè)會(huì)有上百路視頻，這么大量的視頻文件如何通過互聯(lián)網(wǎng)順暢到傳輸?shù)皆贫耍情_發(fā)人員需要面臨的巨大挑戰(zhàn)。
4、對(duì)原有系統(tǒng)的采集難度大。
在工業(yè)企業(yè)實(shí)施大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時(shí)，數(shù)據(jù)采集往往不是針對(duì)傳感器或者PLC，而是采集已經(jīng)完成部屬的自動(dòng)化系統(tǒng)上位機(jī)數(shù)據(jù)。這些自動(dòng)化系統(tǒng)在部署時(shí)廠商水平參差不齊，大部分系統(tǒng)是沒有數(shù)據(jù)接口的，文檔也大量缺失，大量的現(xiàn)場(chǎng)系統(tǒng)沒有點(diǎn)表等基礎(chǔ)設(shè)置數(shù)據(jù)，使得對(duì)于這部分?jǐn)?shù)據(jù)采集的難度極大。
5、安全性考慮不足。
原先的工業(yè)系統(tǒng)都是運(yùn)行在局域網(wǎng)中，安全問題不是突出考慮的重點(diǎn)。一旦需要通過云端調(diào)度工業(yè)之中最為核心的生產(chǎn)能力，又沒有對(duì)安全的充分考慮，造成損失，是難以彌補(bǔ)的。
工業(yè)數(shù)據(jù)采集方案
完善、行之有效、穩(wěn)定的工業(yè)數(shù)據(jù)采集方案的實(shí)時(shí)與落地是工業(yè)數(shù)據(jù)采集的核心，零點(diǎn)擁有十六年余年的工業(yè)自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集與實(shí)施方案，其公司研發(fā)的產(chǎn)品較完善的涵蓋目前各種協(xié)議之間的轉(zhuǎn)換并穩(wěn)定傳輸，使得工廠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)得以順利、準(zhǔn)確傳送到上層次管理軟件（MES、ERP）中，其產(chǎn)品涵蓋工業(yè)云網(wǎng)關(guān)、協(xié)議轉(zhuǎn)換器、智能分布式I/O、串口服務(wù)器、工業(yè)交換機(jī)、工業(yè)無線、嵌入式模塊、通訊附件等，目前已成功對(duì)紡織企業(yè)、汽車零配件企業(yè)、糧油加工企業(yè)、食品飲料生產(chǎn)企業(yè)、白酒生產(chǎn)等企業(yè)提供了專業(yè)的底層數(shù)據(jù)采集方案.
