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工业数据采集

文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/EqpNkJXPKdtqxORmJ6DziQ

  自动化设备品牌类型繁多,厂家和数据接口各异,国外厂家本地支持有限,传统人工操作设备仍在使用等导致数据采集一直困扰着所有制造工厂,只要还有其他人工参与环节,这些数据就不完整。

一、工业数据采集类型

  互联网的数据主要来自于互联网用户和服务器等网络设备,主要是大量的文本数据、社交数据以及多媒体数据等,而工业数据主要来源于机器设备数据、工业信息化数据和产业链相关数据。

海量key-value数据

1、光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别的工业传感器数据;

2、机器设备的数据大概要到ms的精度才能分析海量的工业数据,

这部分数据的特点:每条数据内容很少,但是频率极高

文档数据工程图纸、仿真数据、设计的CAD图纸等,还有大量的传统工程文档
信息化数据工业信息系统产生的数据,一般是通过数据库形式存储,这部分数据是最好采集的
接口数据由已经建成的工业自动化或信息系统提供的接口类型数据,包括txt格式、JSON格式、XML格式等
视频数据工业现场会有大量的视频监控设备,这些设备会产生大量的视频数据
图像数据工业现场各类图像设备拍摄的图片(如巡检人员用手持设备拍摄的设备、环境信息图片)
音频数据语音及声音信息(如操作人员的通话、设备运转的音量等)
其他数据如遥感遥测信息、三维高程信息等

二、数据采集方法

  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,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

  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。

传感器的工作情况生产车间部署了许多传感节点24小时监控整个生产过程,当发现异常时可迅速反馈至上位机,近似为数据采集的感官接受系统,属于数据采集的底层环节
传感器的特性

1、其静态特性反映了传感器在被测量各个值处于稳定状态时的输入和输出关系,即当输入为常量或变化极慢时的关系为静态特性;

2、一般情况下,输入与输出不会符合所要求的线性关系,同时由于存在这迟滞、蠕变等因素的影响,使输入输出关系的唯一性也不能实现。(唯一、线性关系)

3、传感器受工厂中的外界影响的程度取决于传感器本身,可通过传感器本身的改善加以抑制,有时也可以加对外界条件加以限制。

(2)RFID技术

  1、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。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。

  2、RFID技术解决了物品信息与互联网实现自动连接的问题,结合后续的大数据挖掘工作,能发挥其强大的威力。

三、数据采集技术难点

(1)背景

   1、很多企业的生产数据采集主要依靠传统的手工作业方式,采集过程中容易出现人为的记录错误且效率低下

   2、有些企业虽然应用了数据采集系统,但由于系统本身的原因或企业没有选择最适合自己的数据采集系统,无法实现信息采集的实时性、精确性和延伸性管理,各单元出现信息断层的现象。

(2)技术难点

数据量巨大数据采集后,大量的工业数据是“脏”数据,直接存储无法用于分析,在存储之前必须对海量数据进行处理,必须考虑数据的规范与清洗。
工业数据的协议不标准

互联网数据采集一般是常见的HTTP等协议,但在工业领域,还有ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等各类型的工业协议,且各自动化设备生产及集成商开发各种私有的工业协议。面对众多的工业协议,无法有效的进行解析和采集导致在工业协议的互联互通上,出现了极大地难度。

视频传输所需带宽巨大

传统工业信息化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,带宽不是主要的问题。

随着云计算技术的普及及公有云的兴起,大数据需要大量的计算资源和存储资源,工业数据逐步迁移到公有云已经是大势所趋。大量的视频文件如何通过互联网顺畅到传输到云端,是开发人员需要面临的巨大挑战。

对原有系统的采集难度大

在工业企业实施大数据项目时,数据采集往往不是针对传感器或PLC,而是采集已经完成部署的自动化系统上位机数据。

自动化系统在部署时厂商水平参差不齐,大量现场系统没有点表等基础设置数据;大部分系统没有数据接口,文档也大量缺失,使得对于这部分数据采集的难度极大。

安全性考虑不足

原先的工业系统运行在局域网中,安全问题不是突出考虑的重点。 

通过云端调度工业中最为核心的生产能力,若没有充分考虑安全,造成的损失是难以弥补的。

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