引言：前面已经介绍了无人驾驶汽车的两项黑科技：车道保持辅助系统和自适应巡航系统。这两个系统一个保证车辆能在正确的方向行驶，一个能保证车辆以正确的速度行驶。但汽车除了要能跑起来，还要停的住。本文将介绍无人驾驶汽车的第三个黑科技--自动泊车入位。

自动泊车入位是在采用了自动泊车系统的汽车上，实现自动或无人驾驶轿车泊车至指定泊车位的一种轿车自动化驾驶技术，可以帮助驾驶员更快的、自动地、正确地将汽车停入位泊车。目前奔驰、宝马、奥迪、大众、丰田、沃尔沃等汽车品牌的部分车型都已配备了这一功能，该功能对新手来说是一项相当便捷的配置，对于老手则节省不少力气。此外，该系统还可避免因停车不注意发生的剐蹭。

自动泊车入位

自动泊车入位的结构及工作原理如下：自动泊车入位系统由环境数据采集系统、中央处理器和车辆策略控制系统组成。环境数据采集系统包括图像采集系统和车载距离探测系统，可采集图像数据及周围物体距车身的距离数据，并通过数据线传输给中央处理器。中央处理器可将采集到的数据分析处理后，得出汽车的当前位置、目标位置以及周围的环境参数，依据上述参数作出自动泊车策略，并将其转换成电信号。车辆策略控制系统接受电信号后，依据指令作出汽车的行驶如角度、方向等方面的操控，直至停车入位。

目前市面上常见的自动泊车系统大体上有两种：一是采用多个超声波雷达探头，探测车位和障碍物，并经过计算，停入车位；二是通过多个摄像头，同样采用一套算法，让车辆停入其中。前者在欧美车型上较为常见，而后者多见于日系车型。不同品牌车型配置不同的自动泊车系统，会有具体的操作方式。一般的自动泊车系统找到合适泊车位后，先操作档位至倒档（P档），系统会提示驾驶者是否启动自动泊车辅助系统，或选择倒车模式，确认启动后，手离开方向盘，方向盘将自动转动，调整汽车倒车方向。特别值得一提的是，即使启动自动泊车系统，驾驶者仍然必须要控制油门及刹车掌握车速，不能完全放开对车辆的操控。

上面对自动泊车系统做了个简介，下面我们看看两款最新车型上的自动泊车系统配置吧。

全新JEEP指南者

全新指南者采用了前6后6的探测布局，可以实现横向和纵向泊车入位，在具体操作表现上相当的顺畅和实用。无论是雷达探测的表现、方向盘控制的精度，泊车入位的流畅度，全新指南者的表现都是值得称道的，唯一遗憾的是自动刹停功能的缺失。

奥迪A8

奥迪A8所搭载的Level 3级别自动驾驶技术，车辆可以在无任何人工操作的情况下，自动换挡并控制车速，完成远程自动泊车。根据奥迪发布的官方视频来看，只需要按下车钥匙上的按钮，汽车就会自动将停到指定的空间里。这对于需要快速下车的车主来说，绝对是一项非常实用的功能。

交通量观测站全自动交通信息采集系统的安装能为各地国省道交通量变化提供科学依据的同时，也能为公路项目前期大中修、应急保障和群众出行提供及时、便捷的公路信息服务。因此，交通量观测站全自动交通信息采集系统的投入使用，不仅可以更进一步提升国内公路交通量调查工作的质量，同时还能促进公众服务的水平，值得采购！

但是交通量观测站全自动交通信息采集系统并不是一样简单的产品，而是一个基于嵌入式工业控制系统的道路交通信息的自动采集、处理和传输的开放式自动化系统。是针对中国交通量调查的最新需要专门开发的专业化设备，是一种非常高科技的产品，因此，选购不能儿戏。接下来，小编跟同大家分享几点采购心得。

一、招投标是一种非常好的方法。如果你对交通量观测站全自动交通信息采集系统市场了解不够深，不知道怎么着手去采购，那么，不妨尝试一下变主动为被动，利用招投标的方法，让对方主动来找自己。但是进行招投标也需要有的放矢，不能盲目，首先要明确自己对产品的要求，底线在哪里，期望值在哪里，然后要确定自己的成本，最多能投入多少，最后还要确定合作双方是否具备持续稳定合作的软件基础——即服务基础。明确好以上三点就可以对外发出招标信息，建议大家通知一些知名品牌参与投标，这样可以提高中标结果的质量。在这里给大家推荐一下浙江润鑫，这是一家专业研发、生产、销售交通量观测站全自动交通信息采集系统高新科技企业，也是目前国内数一数二的交通量观测站全自动交通信息采集系统生产厂商。

二、实地考察是必不可少的一个选购环节。不管是招投标，还是经人推荐，或者自己慕名，都应该前往厂区进行一番实地考察。因为通过实地考察，不仅可以掌握到厂商的整体情况，如厂商的研发实力好不好？生产能力强不强？销售水平专不专？以及厂商的信誉口碑好不好？价值理念正不正？等等。同时，还可以实地勘察设备的使用效果。其实，目前国内最好的交通量观测站全自动交通信息采集系统厂商就是浙江润鑫，他们的产品早已遍布全国几十个省市。并且浙江润鑫早些年间就通过了ISO9001质量体系认证和SGS认证，产品质量可靠，售后服务也相当靠谱。他们拥有系统的一条龙式的服务，从售前到售后，具有专业的客服团队和技术水平一流的业务咨询和维修保养团队，能够全程跟踪客户产品使用情况，为客户快速提供整套最为周到贴心的个性化问题解决方案，让客户购买放心，售后无忧。

扬尘在线监测系统感知层，污染源在线监测仪，包括颗粒物浓度监测仪、气象五参数监测仪、噪声监测仪和视频监控摄像机，对颗粒物浓度、气象参数、噪声和现场视频进行连续自动在线监测;OSEN-YZ颗粒物监测仪就可以实现扬尘的实时监测，数据无线上报。传输层：采用有线、无线、3G/4G等方式传输各种监测数据。平台层：数据服务云平台，依托在建工地扬尘与噪声监测平台的数据，进行系统分析、提供跨区域、全时间、多层次的数据挖掘和对比，为科学治理雾霾提供数据支撑，应用层：面向不同环保局、建筑工地的客户端系统，实现基于Web的污染源实时数据在线监测、现场图像和视频的监控、污染源超标报警、以及面向不同管理层的各种管理与统计分析。

扬尘在线监测系统由颗粒物在线监测仪、数据采集和传输系统、视频监控系统、后台数据处理系统及信息监控管理平台共四部分组成。系统集成了物联网、大数据和云计算技术，通过光散射在线监测仪、云台摄像头、气象五参数采集设备和采集传输等设备，实现了实时、远程、自动监控颗粒物浓度;数据通过采用3G/4G网络传输，可以在智能移动平台、桌面PC机等多终端访问;监控平台还具有多种统计和高浓度报警功能，可广泛应用在散货堆场和码头、混凝土搅拌站以及工厂企业无组织排放的实时监控。

扬尘在线监测系统的功能与系统特点，人机交换界面，采样频率自主设定，高低上限报警，8路常开继电器，标准RS485 RS232数据提取 RJ45以太网接口，标准MODBUS RTU通讯协议。符合国家标准：GB3096-2008《声环境质量标准》和GB3095-2012《环境空气质量标准》采用在线式粉尘监测仪，性能稳定，数据准确。具有数据观察窗功能，以方便用户就地查看测量数据。具有扬尘预警、超标提醒、图像抓拍功能。全天候全自动24小时365天持续不间断工作，故障提示报警功能。气象参数扩展：可选配温湿度、风速风向、气压、降雨量、一体化摄像头等。工作环境：温度-20～80℃，相对温度不高于90%.

“最牛社保职工”发明采集系统

社保卡数据采集，3分钟搞定 投用一年为安顺市民节约160万元

市民在操作数据采集系统。

“没想到这么方便，几分钟就能办好！”9月12日下午，安顺市社保局办事大厅内，市民王蕾站在社保卡制卡数据采集机前，刷身份证、输入电话号码、根据提示拍照，简单几个步骤，不到3分钟，社保卡信息已采集完毕。

从“便民”出发萌生新创意

这个让市民“少跑路”的信息采集“神器”，正是安顺市社会保险事业局网络管理科科长龙元鑫的新发明。

据了解，以往参保人申请制作社会保障卡，需自费到指定的商业相馆拍照，再到社保经办机构服务窗口排队进行数据采集，如果相片不规范，还得返回相馆重拍，整个过程至少半天才能完成。

从事社保工作15年来，看到参保人长时间排队等待，来回折腾于金融部门——社保机构——工作单位之间，2013年，计算机软件专业出身的龙元鑫萌生了一个想法：自己设计一个集信息采集和拍照于一体的系统！让群众办理业务少掏钱、少跑路、少耗时。

说做就做，于是，龙元鑫开始了一场漫长的创造之旅。

忍受3年的枯燥坚持研发

构思、画图、设计控制板，自掏腰包购买相机、升降机、机柜，绘制电路图、制作电路板、编写程序控制硬件……而这些工作，龙元鑫都只能利用业余时间来完成。

“家里客厅、卧室到处都是我要用的零件。”龙元鑫笑着说，“女儿也总是被我拉过来当模特试验拍照效果，后来一听到爸爸叫拍照就要躲”。并且，长期伏案导致才40岁出头的他犯了颈椎病，也正因为如此，家人免不了有些抱怨。

时间一天天过去了，作品还总是有需要改进的地方，对于这个过程，龙元鑫用了两个字来总结——枯燥。远离了原来一起打羽毛球的朋友，没时间陪孩子，龙元鑫偶尔也想过放弃，第二天却又再次全身心地投入其中。

投用一年为市民节约160万

功夫不负有心人，2016年初，龙元鑫研制的“社保卡制卡数据采集系统”第一代开始投用，参保人只需3分钟就能完成信息录入。

仅投用的第一年，该系统就采集了制卡人数据8万余条，将全市291.8万户籍人口持卡率提高了2.7个百分点。如按每拍摄一张制卡相片花费20元计算，仅拍照费用一项就为制卡人群节约了160万余元。

“目前安顺户籍人口尚有183.4万人未制作社保卡，而这类人群大都居住在农村。”龙元鑫说，他接着对系统进行升级改造，2017年，体积缩小一半，重量约50斤，功能更完善的第二代、第三代便携“社保卡制卡数据采集系统”已覆盖全市98个乡镇，还有30多台可以随时带进高校、农村进行参保数据采集。

初步预算，这一系统可为百姓节省3000多万元，将有效助力扩大社会保障。(实习生甘良莹 记者张光平 来源：贵州都市报)

一、携程实时用户数据采集系统设计实践

随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。

我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问终端和多种网络类型的场景下，用户数据实时、高效采集的方法，并在此基础上设计和实现实时、有序和健壮的用户数据采集系统。此系统基于Java NIO网络通信框架（Netty）和分布式消息队列（Kafka）存储框架实现，其具有实时性、高吞吐、通用性好等优点。

1、技术选型和设计方案：

一个典型的数据采集分析统计平台，对数据的处理，主要由如下五个步骤组成：

图1、数据平台处理流程

其中，数据采集步骤是最核心的问题，数据采集是否丰富、准确和实时，都直接影响整个数据分析平台的应用的效果。本论文关注的步骤主要在数据采集、数据传输和数据建模存储这三部分。

为满足数据采集服务实时、高效性、高吞吐量和安全性等方面的要求，同时能借鉴互联网大数据行业一些优秀开源的解决方案，所以整个系统都将基于Java技术栈进行设计和实现。整个数据采集分析平台系统架构如下图所示：

图2（数据采集分析平台系统架构）

其中整个平台系统主要包括以上五部分：客户端数据采集SDK以Http(s)/Tcp/Udp协议根据不同的网络环境按一定策略将数据发送到Mechanic(UBT-Collector)服务器。服务器对采集的数据进行一系列处理之后将数据异步写入Hermes(Kafka)分布式消息队列系统。为了关联业务服务端用户业务操作埋点、日志，业务服务器需要获取由客户端SDK统一生成的用户标识（C-GUID），然后业务服务器将用户业务操作埋点、日志信息以异步方式写入Hermes(Kafka)队列。最后数据消费分析平台，都从Hermes(Kafka)中消费采集数据，进行数据实时或者离线分析。其中Mechanic(UBT-Collector)系统还包括对采集数据和自身系统的监控，这些监控信息先写入Hbase集群，然后通过Dashboard界面进行实时监控。

（1）基于NIO的Netty网络框架方案

要满足前面提到的高吞吐、高并发和多协议支持等方面的要求。我们调研了几种开源异步IO网络服务组件（如Netty、MINI、xSocket），用它们和NginxWeb服务器进行了性能对比，决定采用Netty作为采集服务网络组件。下面对它进行一些概要介绍：Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持，Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。

图3（Netty框架内部组件逻辑结构）

Netty的优点有：

a、功能丰富，内置了多种数据编解码功能、支持多种网络协议。

b、高性能，通过与其它主流NIO网络框架对比，它的综合性能最佳。

c、可扩展性好，可通过它提供的ChannelHandler组件对网络通信方面进行灵活扩展。

d、易用性，API使用简单。

e、经过了许多商业应用的考验，在互联网、网络游戏、大数据、电信软件等众多行业得到成功商用。

Netty采用了典型的三层网络架构进行设计，逻辑架构图如下：

图4（Netty三层网络逻辑架构）

第一层：Reactor通信调度层。该层的主要职责就是监听网络的连接和读写操作，负责将网络层的数据读取到内存缓冲区中，然后触发各种网络事件，例如连接创建、连接激活、读事件、写事件等，将这些事件触发到Pipeline中，再由Pipeline充当的职责链来进行后续的处理。

第二层：职责链Pipeline层。负责事件在职责链中有序的向前（后）传播，同时负责动态的编排职责链。Pipeline可以选择监听和处理自己关心的事件。

第三层：业务逻辑处理层，一般可分为两类：a. 纯粹的业务逻辑处理，例如日志、订单处理。b. 应用层协议管理，例如HTTP(S)协议、FTP协议等。

我们都知道影响网络服务通信性能的主要因素有：网络I/O模型、线程（进程）调度模型和数据序列化方式。

在网络I/O模型方面，Netty采用基于非阻塞I/O的实现，底层依赖的是JDKNIO框架的Selector。

在线程调度模型方面，Netty采用Reactor线程模型。常用的Reactor线程模型有三种，分别是：

a、Reactor单线程模型：Reactor单线程模型，指的是所有的I/O操作都在同一个NIO线程上面完成。对于一些小容量应用场景，可以使用单线程模型。

b、Reactor多线程模型：Rector多线程模型与单线程模型最大的区别就是有一组NIO线程处理I/O操作。主要用于高并发、大业务量场景。

c、主从Reactor多线程模型：主从Reactor线程模型的特点是服务端用于接收客户端连接的不再是一个单独的NIO线程，而是一个独立的NIO线程池。利用主从NIO线程模型，可以解决一个服务端监听线程无法有效处理所有客户端连接的性能不足问题。Netty线程模型并非固定不变的，它可以支持三种Reactor线程模型。

在数据序列化方面，影响序列化性能的主要因素有：

a、序列化后的码流大小（网络带宽占用）。

b、序列化和反序列化操作的性能（CPU资源占用）。

c、并发调用时的性能表现：稳定性、线性增长等。

Netty默认提供了对GoogleProtobuf二进制序列化框架的支持，但通过扩展Netty的编解码接口，可以实现其它的高性能序列化框架，例如Avro、Thrift的压缩二进制编解码框架。

通过对Netty网络框架的分析研究以及对比测试（见后面的可行性分析测试报告）可判断，基于Netty的数据采集方案能解决高数据吞吐量和数据实时收集的难点。

》》点击阅读全文

你想降低企业生产成本吗？

你想提高企业市场竞争力吗？

你是否找到合适的方法与途径？

或许

加强实时设备效率管理

提高企业装备素质和设备利用率

是一条很好的途径

其中

计算OEE和稼动率是一种好的专业的方法

传统的OEE解决方案

传统的OEE解决方案，主要有以下两种方式：

1.人工统计、人工计算。

通过人工对设备停机和报警数据进行抄表和采集。但是这种方式容易造成数据不准确，不及时，最后还需要人工计算OEE，人工生成统计报表，工作量巨大。

2.投资昂贵、复杂的MES系统

这种方式花费的成本高昂，耗费时间长，需要数月的时间去准备、导入系统，可能还存在系统导入失败的风险。

传统的OEE解决方案让很多企业望而却步，如果选择方式一，巨大的工作量需要你投入更多的用人成本，最后的结果还并不一定准确有参考价值；选择方式二，高昂的投入，让没有多余预算与时间的你，只能选择放弃；即使最终投资上了一套MES系统，实施过程漫长，还要承担上线失败的风险。

测个OEE，怎么就这么难？

难道就没有一个投入成本低、能快速部署、快速上线的解决方案，帮助我们的企业加强设备效率管理，提高企业竞争力？

选择Kinco OEE和稼动率数据自动采集系统，几万元就可能完成一个车间级OEE和稼动率数据采集系统，一周左右即可上线使用。测量OEE，加强设备效率管理，就是如此经济、简单。

Kinco OEE和稼动率数据自动采集系统

Kinco推出OEE和稼动率数据自动采集系统，具有自动化数据采集模块——KW无线数据采集模块，通过LoRa技术传输数据，无需部署传统的以太网，就可以轻松地获取有关设备的生产信息，为OEE提供最有价值的数据。

Kinco推出的OEE和稼动率数据自动采集系统，具有自动计算和存储功能。通过步科的X10现场智能终端（或智能电子看板），可以生成实时的生产信息报告，包括故障停工，在制品信息和OEE等，并以图表的方式进行呈现。通过这些有价值的数据，企业管理者能做到在事前进行预防，事中进行控制，并能进行数据追溯管理，为充分利用设备，提高设备价值创造效率打下基础，让企业的管理工作变得轻松而简单。

本系统可以做到：

实时传输设备产量、质量数据，设备效率实时统计；通过智能电子看板，可实时掌握车间设备的异常状态，为生产现场提供及时的支持；通过显示终端上传Excel文件，通过Excel报表，管理层可以随时了解导致效率损失的主要因素，从而进行相应的改善。除了Excel报表，数据也可通过第三方数据接口软件上传到ERP或MES。

应用案例

OEE作为衡量生产、设备效率的重要指标，已经被越来越多的企业所应用。杭州某实业有限公司，主营相机零部件研发生产，拥有大量冲床与注塑机设备，生产设备众多，生产频率极高，如何通过设备的运转状态，准确掌握生产能力、生产效率？通过采集OEE数据，根据数据，针对性的提高OEE，无疑是一种有效的途径。

该公司引进步科OEE和稼动率数据自动采集系统，对每一台设备安装KW无线数据采集模块，无线采集设备状态和产能信息。

显示端采用步科智能电子看板，接收KW采集的数据，通过组态软件编程，轻松制定多层显示画面，进行数据分析展示，界面精美，开发简单。同时，采集的数据会同步保存至智能电子看板内置数据库中，定时导出成Excel文件发送到服务器，进行历史数据存储。

LoRa无线数据采集模块，抗干扰能力强，节省布线成本；智能电子看板内置数据库，存储历史数据，定时导出Excel文件，将生产计划、生产产能、稼动率、品质状况等信息进行汇总；智能电子看板的大尺寸数据呈现，让管理者对设备的稼动一览无余，真实呈现设备纯稼动状况。

实时监控设备工作状态、待机状态、故障状态、未安排计划；实时统计产量信息并和工单信息对比

任一时间段内稼动率分析

通过曲线、图表等形式，将计划产量和时间，产量进行对比分析，产能利用情况清晰可见

案例价值

通过步科的OEE和稼动率数据自动采集系统，有效采集OEE和稼动率数据。准确的掌握了设备的生产能力，生产效率以及生产良品的能力，根据数据持续改善，提高OEE，从而提升企业生产能力，提高企业生产效率，提高企业竞争力。

有了步科的OEE和稼动率数据自动采集系统，企业制定一些奖励措施，有了实时的数据呈现和数据支撑，每位员工的表现得到公开、公平、公正的呈现，员工的积极性也被充分调动起来了，设备的使用效率也就提高了，企业的管理工作更简单了，企业生产效率提高了。

OEE与稼动率知识小科普

OEE(全局设备效率)和稼动率

稼动率是指设备在所能提供的时间内为了创造价值而占用的时间所占的比重。OEE是代表和设备理想状态相比，现时设备的状态。从下图我们可以看出OEE的测量。

测量OEE是设备运行持续改善的起点，没有测量就没有改善，世界级企业的成功运营依赖于对设备和生产流程、绩效的一贯地，准确的测量。世界级企业的全局设备效率OEE为85%或更好,制造业平均水平是60%。但大多数企业发现他们的设备OEE运行在13%-40%之间。

OEE与稼动率的关系

由OEE的计算公式可知，OEE的一个最重要的目的就是要减少六大损失：停机损失、换装调试损失、暂停机损失、减速损失、启动过程次品损失和生产正常运行时产生的次品损失。

有OEE的计算公式还可知道，OEE的确定是由时间稼动率（可用率）、性能稼动率（表现性）以及质量三个关键要素确定。如果你的时间稼动率（可用率）在某一个时间段很低，说明在六大损失中和OEE时间稼动率（可用率）损失有关的故障太多，那么显而易见，你应该把过程控制和改善重点放在这些问题影响方面了！同样，如果质量指数或者表现性导致你的OEE水平降低，那么你就应该把目光放在和质量有关的问题点上。

更多关于OEE和稼动率的交流，欢迎与我们联系，共同探讨~

MES制造执行系统的特点，就是能实时收集生产过程中的各类信息、数据，然后汇集到数据库中，作数据分析及供管理层查询。如何高效的采集车间的各类数据，是决定一个MES制造执行系统软件项目实施成败的重要关键环节。为您简单介绍一下几类常见的数据采集方式。

数据收集是MES制造执行系统业务进行的根本，也是MES制造执行系统进行统计分析的基础。MES制造执行系统软件应用中根据不同的数据、应用场景、人员能力、设备投入等方面的因素需要采用不同的数据收集方式，选择不同的数据收集设备。根据各类数据的分类，采用不同的数据采集方式。

1、必须录入的数据

必须录入的数据指系统必须直接从外部获得的数据。系统可以通过规格基础定义功能以及过程数据基础定义功能完全的自行建立属于企业自己的数据收集项目库。

例如产品的编码、产品流程、工序名称、工艺条件目标等。

2、系统自动生成的的数据

生产过程中的部分由事件触发的数据可以由系统在过程中自动收集，主要包括：工序开始操作的时间、结束时间、设备状态等。这一类的数据，可由时间触发之后，根据原本设定的基础数据，由系统自动收集。

3、通过条码采集的方式

通过条码收集制造数据的方式是最为普遍的方式之一。条码收集数据的前提是信息可以以编码的方式表达或与预设的数据通过编码建立对应关系。

条码方式可收集的数据主要包括：产品批号、物料批号、加工资源编号、运输资源编号、人员编号、异常类别、异常现象、设备状态(维修、保养、故障停机等)、作业开始、作业结束等。

条码可以提高数据录入的准确性，提高录入速度，且成本较低。因此，建议尽可能的将数据进行分类然后编码处理，转化成条码的方式表达以便于现场的数据采集。

4、传感器采集数据

某些行业对温度、压力、湿度等的要求有严格要求的，其相关数据来源可以增加各类传感器。采集模式主要为温度传感器、压力传感器、无线数据采集卡和PC等构成。

5、RFID数据采集

在汽车行业中，由于完全依据订单进行生产，并且几乎没有两辆完全一样的订购汽车，因此自动化的物流跟踪是顺利生产的前提条件。对于每道生产工序，必须要对汽车进行明确的识别，以避免诸如错误安装了空调、调漆颜色不对等问题。在装配流水线上应用RFID技术以尽可能大量地生产用户定制的汽车，用户可以从上万种内部和外部选项中选定自己所需要的颜色、引擎型号等，这样汽车装配流水线上就得装配上百种样式的汽车。在装配流水线上配有RFID系统，使用可重复使用的电子标签，该标签上可带有详细的汽车所需的所有信息，在每个工作点都有RFID读写器，这样可以保证汽车在各个流水线位置处能毫不出错的完成装配任务。

实时、准确的生产数据采集并实现是MES制造执行系统得以成功的重要基础，企业MES制造执行系统软件建设中应该充分考虑其数据采集的特点，在采集过程中，根据完整性、实时性原则、多种采集技术综合应用、人机结合原则、易于集成应用原则，运用多种数据采集方式，并利用计算机、数据网络语通信设备、各种技术标准和实时历史数据库软件的有机组合来实现生产数据的集成应用。

效率MES解决方案在自动化的基础上，显著提高工厂的智能化水平，降低人为因素的影响，便捷、“傻瓜式”的操作将大大降低人力成本。

来源：深圳效率科技efficient.hk

现在更多的人们去尝试使用与购买了无人机，这也代表着无人机的发展越来越先进，愈发的走进人们的生活当中。但现在市场中的无人机公司部队仍旧没有过多的扩张，于是就有更多的人们想要进入到无人机的市场中。胡心怡便是其中一个。但无人机，并没有想象中那么好做。

胡心怡曾是上海交通大学机械自动化专业的学生，身为浙江人，他总觉得体内流淌着浙商的血液，计划着在年满30岁时创业圆梦。他决定从旧公司离职，做一家为B端客户制造工业级无人机并提供完整解决方案的公司——伯镭智能科技。

2015年7月，胡心怡找好了办公场地，同团队研发第一款工业无人机。

就在同月，一家位于上海的央企航天机电联系到了胡心怡，决定来他的办公室看一看。航空机电的需求，是做一套可以搭载热成像镜头的无人四旋翼飞行器，用来完成光伏板巡检等工作。而航空机电最后选择了伯镭科技，并给了他们30余万元的合同。

在创业初期，资源匮乏的情况下，每一步都需要走得小心谨慎。在2016年3月，伯镭科技成为了大疆授权的行业应用系统方案提供商，在大疆飞行平台上进行二次开发。

以屋顶光伏电站前期勘测为例，传统人工探测需要至少2天时间，由工人爬上屋顶后测量具体数值。测量后，人员会将数据带回公司，用CAD做出简图后，再完成光伏电站设计。而使用伯镭科技开发的屋顶勘测套装只需要20分钟就可以完成上述全部工作。

据胡心怡介绍，目前在浙江省已有超过10家B端客户在使用伯镭科技的产品及服务，客单价在数万元不等，而客户使用伯镭的工具勘测一个屋顶的成本价格在100余元/次。

下一步，胡心怡计划将伯镭科技发展为智能化的大数据企业。他希望通过利用机器学习等技术，在云平台上教会计算机如何识别工程后期巡检过程出现的问题。例如可用无人机完成桥梁巡检，并将桥体出现的裂缝、坑槽、锈蚀等问题通过提取特征后使用机器学习算法将其归类，并自动生成报告送交客户。

现阶段，伯镭科技在全国范围内已拥有近50家客户。其主要获取客户的手段为通过行业渠道进行推广。2016年，公司共完成400余万元销售额，总计服务客户超50家，仅在浙江省就有超过10家采购单位。

据了解，该公司已在2016年6月完成天使轮融资，现正开启Pre-A轮融资，计划融资金额为500万元，拟出让10%股份。

未来，胡心怡计划进行新一轮融资，资金将用于团队建设、产品研发、市场推广等方面。

本文来自生意我最行，创业家系授权发布，略经编辑修改，版权归作者所有，内容仅代表作者独立观点。

工业生产现场数据采集原则有两点：一是目的性，二是经济性；

目的性是指在做设备的数据采集之前，先要明确所要采集的数据是否具有可观的价值。工业现场其实已经有很多的数据采集系统了，SCADA、HMI什么的也都是应用很广泛了，但是，其中又有多少数据被充分的分析，挖掘其潜在的价值的呢？

大部分情况是，采集了数据后并不知道怎么去利用。国内大部分的工业现场还处在解决生产过程可见性的阶段，能够先把数据采集上来是当务之急，至少能够实时地了解到现场都发生了什么。在智能制造背景下，要将目光放长远，在做数据采集之前，尽可能地多去思考一下什么样的数据对我们的业务改进帮助最大，这样也许会让我们在数据采集方面的投资回报率更好看一些。

经济性是指投资的回报效益。对于工业现场的数据采集，很多人第一个想法就是装传感器。不管什么样的项目，我们首先需要考虑的是投资回报率的问题，装传感器的方式可能是投资最大的一种。因此，做设备层的数据采集，一定要结合我们的数采目标，充分利用设备的现有条件(比如，设备已经具备的上位机系统、已经具备的通讯协议等)用最经济高效的方式来做数采技术路线的设计。

工业数据采集设备分类：有上位机系统的设备(设备自带的监控系统)、基于非TCP/IP通讯协议的设备、基于TCP/IP通讯协议的设备、不具备通讯接口的设备。

自动化系统设备数据采集系统采集方法主要是通过Web系统、生产线工作站系统、OPC服务器等配置对生产线上的各个设备的生产数据进行监控。同时将有效数据采集仓储在数据库中。这对整个生产系统进行生产线、工序参数、工作流程、设备参数、设备类型、OPC服务、通讯协议的全方位设置、管理。

如需增加设备，只要在中心管理系统增加相应的设备类型，配置好相关的采集参数即可，可有效节约成本；生产过程中通过缓存交互数据，不直接和数据库交互，极大的提高了数据采集的性能；通过心跳检测程序，实时反馈生产设备的异常，保证生产数据完整性。

一种自动化生产线设备数据采集方法，可以是如下步骤：

1.根据自动化生产线上各种设备的不同协议类型，将支持OPC相关协议的设备与OPC连接；将支持TCP开放协议的设备与生产线工作站系统中的网口交换机连接；将支持COM开放协议的设备与生产线工作站系统中的串口交换机连接；

2.通过Web系统配置生产线的全局属性；

3.生产线工作站系统启动时从Web系统中同步本生产线所有相关配置，并存入缓存；

4.生产线工作站初始化时，根据设备在Web系统的协议类型，连接每个设备，并启用OPC监听、TCP监听或COM监听。对于“基于TCP/IP通讯协议”，比较常用的有OPC Classic、Siemens S7、Modbus-TCP等通用协议，也有设备厂商自行定义的私有协议。这些协议的特点是都是基于TCP/IP协议簇，只是应用层协议不同。采用这些协议的设备一般都会有RJ45的接口，也就是以太网口，都可以直接通过以太网接入到车间网络中。对这些设备的数据采集，我们需要做的就是对上述协议的解析。对于OPC等通用协议，已经有很多成熟的SCADA产品可以利用，近些年，也有很多开源框架、商业化的组件可以应用，比如Eclipse neoSCADA，Kepware等等，都能够在完成上述协议的解析的同时，将其转换为一些IT领域常用的接口(RESTful API)，方便其他信息系统的对接。

5、将监听到的每个设备数据写入工作站数据库。

设备数据分析，可以通过多种查询工具可以快速查询生产实时数据、相关历史数据。给管理人员重要决策提供有效数据基础。可以对数据进行横向比较，可以对历史数据进行分析。通过系统统计分析没太机器的运转率，故障时间累计以及车间设备总体利用率。系统可以提供柱状图、饼图、报表等分析工具，展现现场设备运转统计分析数据。自动统计每天限的产量数据，可以按照不同的班组、时间段等多种条件进行综合查询。

同时对于设备的故障管理也可以进行相关数据记录，比如不同的设备及其台号，故障类型、时间段等多种条件进行历史查询赛选。这样可以进行历史数据查询，更好的帮助技术人员进行设备故障原因分分析，提高问题解决效率。

位于爱丁堡的英国公司NCTech正在采用VR/AR并进行扩展，并提供360度真实成像系统来简化图像文档的工作流程，甚至可以将其用于远程设置。他们在这一领域的最新成果是推出全新的虚拟数据采集系统iSTAR Pulsar，以便在移动中捕获数据。

iSTAR Pulsar设计用于车辆，无人机或步行时捕获360度数据。该系统设计简单易用，不需要任何摄影经验甚至电脑操作。iSTAR Pulsar应用程序提供了规划路线，以及在线查看和分享内容的能力。

iSTAR Pulsar专门为捕捉360度移动数据而设计，并与索尼和英特尔联合开发。该系统可用于各种工业和智能城市应用。

产品详情如下：

无与伦比的11K球形分辨率将iSTAR Pulsar定义为几乎是标准8K球形系统像素分辨率的两倍，可提供6050万像素的全景图像。

预先校准到亚像素级别与先进的深度分析算法相结合，确保在移动平台上实现最精确的全景拼接。

iSTAR Pulsar针对移动平台进行了优化，可在处理过程中调整捕获速率，以提供一致的距离间隔，从而最大限度地减少数据存储和处理要求。

全自动后处理流水线包括一个可选的自动水平仪稳定功能，以纠正步行捕捉时产生的任何俯仰和滚动。

坚固的设计，耐候性和防震性，内置高精度GPS和IMU传感器，确保与GIS系统直接集成。

先进的对称和非对称加密技术确保从采集到交付的端到端数据安全。

NCTech在本周早些时候在伦敦Geo商业展上展示了iSTAR Pulsar ，并将在下个月初在加利福尼亚州阿纳海姆会议中心举行SPAR 3D Expo上展示他们的产品 。

“只需轻敲一下，iSTAR Pulsar就可以提供全自动的360°全景图像拍摄功能。它不是传统意义上的摄像头，它捕获大量高分辨率数据，并连接到我们庞大的云处理管道，从捕获到交付提供全自动工作流程。”