数据采集技术难点

1、数据量巨大

任何系统，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是完全不同的。

如果单纯是将数据采到，可能还比较好完成，但采集之后还需要处理，因为必须考虑数据的规范与清洗，因为大量的工业数据是“脏”数据，直接存储无法用于分析，在存储之前，必须进行处理，对海量的数据进行处理，从技术上又提高了难度。

2、工业数据的协议不标准

互联网数据采集一般都是我们常见的HTTP等协议，但在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等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，出现了极大地难度。

很多开发人员在工业现场实施综合自动化等项目时，遇到的问题及时面对众多的工业协议，无法有效的进行解析和采集。

3、视频传输所需带宽巨大

传统工业信息化由于都是在现场进行数据采集，视频数据传输主要在局域网中进行，因此，上海环境安全数据采集平台，带宽不是主要的问题。

但随着云计算技术的普及及公有云的兴起，上海环境安全数据采集平台，大数据需要大量的计算资源和存储资源，上海环境安全数据采集平台，因此工业数据逐步迁移到公有云已经是大势所趋了。

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向深度应用持续发力

当前，工业大数据已成为推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。在日趋激烈的国际竞争面前，谁掌握了工业大数据，谁就掌握了促进市场发展的战略资源。赛迪顾问等机构发布的《2020中国工业大数据产业创新与投资趋势》显示，在政策和技术的驱动下，工业大数据市场将成为下一个蓝海，人工智能、边缘计算等新兴技术将持续助力工业变革和制造商业模式变革。

发展工业大数据是一项复杂的系统工程，既需要在宏观层面加强体系化布局，建立系统的工业大数据生态，也需要在微观层面务实着力，提升企业的数据管理能力。这些都亟须推动《意见》尽快落地生根。据悉，工信部将与各地工业和信息化主管部门做好对接，建立纵向联动、横向协同的推进工作机制，落实《意见》相关措施。

俊建议部分企业在数据应用上深入探索，解决中小微企业“不想用、不敢用”问题，通过在供给端培育海量工业APP、工业大数据解决方案供应商、向中小企业开放数据服务能力等手段，降低企业数据应用的成本投入和专业壁垒，共同推动工业大数据深度应用。
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数据采集的方法

传统的数据采集方法包括人工录入、调查问卷、电话随访等方式，大数据时代到来后，一个突出的变化是数据采集的方法有了质的飞跃，下面所介绍的数据采集方式的突破直接改变着大数据应用的场景。

1、传感器

传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。在生产车间中一般存在许多的传感节点，24小时监控着整个生产过程，当发现异常时可迅速反馈至上位机，可以算得上是数据采集的感官接受系统，属于数据采集的底层环节。

2、RFID技术

RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）技术是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据信息。利用射频方式进行非接触双向通信，达到识别目的并交换数据。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。

在工作时，RFID读写器通过天线发送出一定频率的脉冲信号，当RFID标签进入磁场时，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息（Passive Tag，无源标签或被动标签）。

从采集到应用用友基于中台架构全流程赋能

用友专注企业服务31年，基于丰富的行业领域经验，构建了一套全新的数据解决方案，赋能工业企业应用创新，推动工业领域企业数智化转型。

其中，用友数据中台采用云原生、微服务架构，帮助企业进行数据的深度运用，打通企业各业务系统，并支持工业企业围绕数据中台构建企业的智能。同时，提供了数十种数据源的数据连接和采集能力、批流一体的数据架构、一体化的数据管理能力，可以实现企业数据运维的自动化、数据运营的资产化。此外，其内置的能力，还包括报表、图表、预测、决策、自助式的分析、图谱分析、机器学习算法进行高阶的数据价值挖掘，帮助实现工业企业实现业务的智能化。用友数据中台从工业数据采集、存储，到管理、分析与应用，赋能，帮助工业企业真正盘活、用好工业大数据。 工业互联网数据采集分析，武汉安弘智能装备有限公司。

工业大数据技术应用之工业物联网生产线的大数据应用

    现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会降低能耗。 智能数据采集分析，武汉安弘智能。上海环境安全数据采集平台

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所以工业大数据本身的特点带来了非常多的挑战。除了数据获取的挑战，随之而来的就是数据分析、应用的挑战。这里边的限制是因果关系，即数据驱动的方法只能告诉我们关联性，而无法不能告诉我们因果性。比如淘宝推荐商品，只知道推荐相关商品，却不关心这个事情的因果——为什么用户是这样的人。但这在工业上是行不通的，尤其是控制方面，因此模型需要长时间的分析和验证。

工业领域存在白盒模型和灰盒模型，白盒模型即工业机理，企业会根据工业机理设计工序、产品结构和工艺，这是第一步。当它们被设计完之后，运行中又会出现大量的不确定性，这些不确定性的消除靠的就是**、工匠的经验，让整个流程生产变得更加稳定和高效，这是灰盒态。不再对机理和知识本身进行分析和理解的数据模型，是一种黑盒模型。工业大数据和工业智能的本质就是，将这些经验和知识量化学习出来，挖掘心中有口中无的隐性知识，或者尝试通过数据方法把统计关系找到，再交还给工匠分析。工业就是工业，它存在的时间比信息化时间长，积淀比信息化多，而大数据和人工智能技术只是给工业上带来小的变化，尝试帮它去消除不确定性。
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武汉安弘智能装备有限公司是一家智能自动化设备、计算机软硬件、新能源产品的技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务；网络系统集成；弱电工程设计与安装；公共安全设备设计；安防监控产品、电子产品、机械产品、仪器仪表、办公用品、家电产品、机电设备、电脑耗材、软件产品的销售；非标自动化设备、夹具设备、金属包装容器、五金交电、金属材料、化工产品（不含危险化学品）、汽车零部件设计、制造、销售及技术开发；货物进出口业务（不含国家限制或禁止进出口的货物）。（依法须经审批的项目，经相关部门审批后方可开展经营活动）的公司，是一家集研发、设计、生产和销售为一体的专业化公司。武汉安弘智能拥有一支经验丰富、技术创新的专业研发团队，以高度的专注和执着为客户提供物联网工业设备远程预警，工业大数据采集分析软件，智慧工业可视化信息平台，工业安全预警管理平台。武汉安弘智能致力于把技术上的创新展现成对用户产品上的贴心，为用户带来良好体验。武汉安弘智能始终关注自身，在风云变化的时代，对自身的建设毫不懈怠，高度的专注与执着使武汉安弘智能在行业的从容而自信。