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一、工業數據采集智能制造

在當今智能制造和工業物聯網的浪潮中，工業數據采集扮演著至關重要的角色。它利用先進的泛在感知技術，對多源異構的設備、系統、環境以及人員等一切要素信息進行全面采集。這些信息可能源自精心布置的物理傳感器，也可能直接來自裝備與系統本身。

《智能制造工程實施指南（2016—2020）》明確將智能傳感與控制裝備列為關鍵技術裝備研制的重點，并針對智能制造提出了體系架構、互聯互通和互操作等一系列網絡標準。這些標準的提出，旨在解決智能制造過程中數據采集、數據集成以及數據計算分析等方面的難題，為信息物理系統的頂層設計提供有力支撐。

從更廣泛的角度來看，工業數據采集不僅局限于工廠內部，還廣泛應用于工廠外的智慧樓宇、城市管理、物流運輸、智能倉儲、橋梁隧道和公共交通等領域。無論是有線網絡還是無線網絡，都成為了工業數據采集的重要傳輸介質。

二、工業數據采集的特點

工業數據采集具有鮮明的特征，這些特征在不同場景下對技術選型產生了深遠影響。其中，多種工業協議并存是工業數據采集面臨的一大挑戰。由于工業軟硬件系統的封閉性和復雜性，導致工業領域存在大量不同的通信協議，如PROFIBUS、Modbus、CAN等。這種狀況增加了設備互聯的難度，尤其是在進行工業物聯網存量改造項目時，需要對各種協議進行解析和數據轉換，耗時費力。

此外，工業數據采集還具有時間序列數據的特性。大量工業數據建模、工業知識組件和算法組件都以時間序列數據作為輸入。因此，在搭建工業物聯網平臺時，需要針對時間序列數據的特點進行數據傳輸、存儲和分析方面的優化。

實時性也是工業數據采集的一大特點。無論是數據采集的實時性還是數據處理的實時性，都對于后續的分析和決策至關重要。特別是在一些對實時性要求較高的應用場景中，如設備故障診斷、多機器人協作等，需要在數據采集、分析和決策執行之間完成快速閉環。

三、工業數據采集的體系結構

工業數據采集體系包括設備接入、協議轉換和邊緣計算三個關鍵環節。設備接入是工業數據采集的起點，它利用有線或無線通信方式實現工業現場和工廠外智能產品/移動裝備的泛在連接。隨著工業數據采集技術的不斷發展，設備接入的復雜性和多樣性也日益凸顯。

在數據接入后，需要進行協議轉換和數據解析。通過標準應用層協議如MQTT、HTTP等將數據傳輸到物聯網平臺。在某些應用場景中，可能需要在本地進行即時數據分析和預處理，以提升實時性并降低網絡帶寬壓力。

近年來，邊緣計算在工業物聯網體系中扮演著越來越重要的角色。數據就近處理的優勢不僅提高了實效性，還增強了數據安全性并提升了網絡的可靠性。因此，邊云協同逐漸成為了工業物聯網發展的共識。

根據硬件載體的不同，設備接入產品可以分為通用控制器、專用數據采集模塊和智能產品和終端三類。通用控制器如PLC、MCU等，可以承擔自動化裝備的控制和數據采集功能；專用數據采集模塊則通過模擬電路的A/D模數轉換器或數字電路將傳感器輸出的電信號轉換為可讀的數字量；智能產品和終端則強調遠程無線接入和移動屬性，通過無線通信方式將數據上報到云端或本地服務器。