教你如何选择高性价比数据采集产品？
发布时间：
2021/09/15 00:00
工业物联网数据采集主要包括工业现场数据采集和工业产品数据采集。工业现场的数据采集针对现场工业控制系统和设备进行。通过生产现场的自动化与控制系统，如DCS、SCADA系统等，借助传感器、采集器、射频识别等实现对地理位置集中的底层设备或分散的工业现场设备进行监视与数据采集。工业产品数据在产品或装备在客户端投入使用后，通过4G、5G、NB-IoT等无线通信技术接入工业互联网，利用标识、传感器等获取产品信息、能耗、温度、电流、电压等实时指标数据，完成数据的采集。
数据层是指是针对数据管理层面的业务，涉及从数据的采集到入库全过程的管控，涉及数据采集系统、数据整合调度系统、数据存储系统、数据管控系统等。
现场运行监管：利用智能传感器建立的数据实时采集系统，能够采集生产现场的环境数据、设备的运行参数与状态数据、流水线作业关键岗位的产能数据，解决传统工厂数据管理的滞后性与手动采集造成的误差；提高工厂数据处理的准确率和及时性。
设备联网难，工业数据采集能力薄弱：数据采集是工业互联网平台的基础，首先要解决的问题是连接工业中的人，机器设备和业务系统，目前所面临的难点包括设备数字化低，通信协议不统一等。
广义上，工业数据采集分为工业现场数据采集和工厂外智能产品/移动装备的数据采集（工业数据采集并不局限于工厂，工厂之外的智慧楼宇、城市管理、物流运输、智能仓储、桥梁隧道和公共交通等都是工业数据采集的应用场景），以及对ERP、MES、APS等传统信息系统的数据采集。
生产数字化：通过部署边缘和网闸，采集工厂的DCS、PLC等设备数据，获取生产过程数据。生产的优化主要分3个阶段：阶段采集生产数据；第二阶段构建数字孪生；第三阶段对过往生产数据进行建模训练，提升生产配方和生产工艺，为工厂提升生产水平。
（4）数据采集。采用条码进行过程产品跟踪，通过布置在生产现场的外置采集设备和智能设备数据接口，对人、机、料、法、环、测六个维度的数据进行实时采集。
现场运行监管：采集生产现场的环境数据、设备的运行参数与状态数据、流水线作业关键岗位的产能数据，解决传统工厂数据管理的滞后性与手动采集造成的误差；提高工厂数据处理的准确率和及时性。视频监控以及图像识别技术实现对设备和人员状态，如停机、卡料、产品积压、员工离岗等异常情况的预警推送，对系统采集到的数据进行多维度对比分析，帮助生产管理者决策。
如图表14所示，一共分为三层，分别是服务层、管理层和采集层，其中服务层面向数据分析师、数据产品、业务运营等数据消费端用户，提供数据资产检索相关服务能力；管理层主要面向数据资产管理者，主要代表为各业务线产品/技术团队的数据产品经理、研发工程师和主要负责人，提供数据资产录入和维护能力，提供资产成本治理服务；采集层主要面向各数据来源方，包括但不限于埋点元信息采集、业务数据库元信息采集、报表/指标元信息采集、人员组织信息采集等等，同时，采集完的元信息，需要资产维护和管理者按照管理层提供的统一模型进行定义落库。
让产品可实时追踪溯源，洞察每个环节的数据变化；可实时采集和捕捉设备在生产过程中的数据，让线下的设备快速转变为数字化设备；通过及时反馈工人的付出回报，以此调动产线的积极性。
纺企数字化工厂由设备、机器人、AGV、、信息数据等构成，集成了产品制造过程和工厂模型的数据库，以提高产品的质量和生产过程所涉及的质量和动态性能。通过借助计算机，对整个生产过程进行数据采集，并可进一步扩展到整个产品制造过程的全生命周期，将打通产品设计和产品制造之间的桥梁，实现信息的集成。而生产车间是组成纺织工厂最重要的组成部分，实现了生产车间的数字化，基本上完成了数字化工厂最核心的部分。在数字化系统建设中以数据的可视化管理和应用为核心，而非简单注重完全的自动化程度。利用PLM系统实现主数据流和工业、智能装备、智能仓库、智能系统等方面系统集成，实现数据流贯通与共享。
物联结点控制器是本系统的核心产品，主要功能为：数据采集、逻辑管理、数据推送、采集数据的管理。当前，大部分物联网解决方案是采集数据与逻辑管理及数据推送采用的不同设备，存在一定隐患。
数据采集是工业自动化控制的基础。制造企业在产品生产的过程中，为了保证生产过程的稳定、，必须对生产过程中的数据进行实时采集、监控。
是在数字化的基础上，基于虚拟数据的模拟分析、统计计算等为实体城市的建设管理提供优化建议。常用的手机地图功能是非常典型的数字化互动案例，通过传感器、摄像头等数据采集设备，对手机地图中的数据实时更新，根据采集的实施路网拥堵情况实时计算、切换路线。
生产数字化：通过部署边缘和网闸，采集工厂的DCS、PLC等设备数据，获取生产过程数据。生产的优化主要分3个阶段：阶段采集生产数据；第二阶段构建数字孪生；第三阶段对过往生产数据进行建模训练，提升生产配方和生产工艺，为工厂提升生产水平。
数字化升级的基础是实现数据采集自动化，打通内部业务数据，获取外部数据，实现数据一次采集，共享使用，数据真实、准确、完整，用数据服务业务、辅助决策。
数据采集自动化：数字化升级的基础是实现数据采集自动化，实现一次采集，共享使用，并且保证数据真实、准确、完整。
围绕茶、果、蔬、畜等农产品生产基地的全过程数字化管理，开发建设数字化产供销一体化管理平台，通过对种养殖环境数据、种养殖过程管理数据、投入品使用数据、用工数据、加工环节数据、流通数据、销售数据等全产业链数据的采集、分析和应用，降低经营成本，提高产品品质，转变企业经营模式，通过数字化管理实现农企的降本提质增效目标。
首先是全局数据采集能力；其次是以运维视角重塑产品，而不是以数据采集的视角或者产品的视角；再次是数据被采集到平台以后，需要进行有机的关联和融合；是基于这些数据和信息的挖掘，需要搭载AI能力去实现智能运维全场景的落地。
第三步，平台和企业的运作执行层一起整理现有流程数据。具体而言，就是梳理现有流程，确定数据的流程采集点以及采集方式；并在这个过程中，输出数字化改造的系统需求：流程需要如何改进才能符合数据采集需求。而系统需求由数据需求转化而来，需求会更清晰与。
作为一家智能商业服务商，喜推科技一直致力于推动传统中小企业的数字化转型，利用数据驱动帮助企业根据市场潮流、用户多样化需求调整非标准化产品的设计，进行数据采集、预处理、特征提取，然后打破企业内部的信息孤岛，把产品数据与其他企业内外部数据打通并实时关联，并基于大数据构建模型，实现模型的匹配和智能化，提升客户体验和满意度。
数据的性一直是很多企业关注的重点。例如在人脸、语音等领域，涉及采集的数据较为隐私，因此数据就成为了AI企业选择基础数据标注服务商着重考量的因素之一。很多团队难以保证数据在采集过程中获得被采集者的合规授权。
采集处理层是整个系统的重要环节，为系统提供稳定的数据支撑。采集处理层主要分为采集架构、云存储体系、数据处理中心、采集数据库、新闻快照库、业务数据库和扩散信源通道等7个部分。
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