数据采集器是一种常见的仓储管理设备，相信很多仓库管理人员或快递员都有接触过，随着物联网科技的进步，仓储信息化数据管理不仅错综复杂、而且数据非常庞大，传统人工录入管理数据不仅效率低下，数据的准确性和时效性都不能得到实时保证，因此使用条码数据化管理就显得非常有必要了。

那么企业仓储管理使用移动数据采集器有啥好处呢？首先工作效率的提高，在仓库管理中应用条码技术，实现数据的自动化采集，去掉了手工书写单据和送到机房输入的步骤，能大大提高工作效率。其次降低了仓储工作人员的工作强度，将单据所需的大量纸张文字信息转换成电子数据，简化了日后的查询步骤，工作人员不用再手工翻阅查找各种登记册和单据本，只需输入查询条件，计算机在很短的时间内就会查到所需记录，并将内容显示在屏幕上，大大加快了查询速度。提高生产数据统计的速度和准确性，减轻汇总统计人员的工作难度。

手工盘点与数据采集器盘点比较：

（1）数据的准确性比较

手工输入经常会产生抄写错误和键入错误，产生很多无效劳动和重复工作，导致仓库盘点信息不准确，使企业承担附加的库存量。而利用盘点机扫描服装的商品条码即可完成盘点工作，大大降低了盘点出错的概率，确保得到精准的数据。

（2）盘点周期的比较

一张单据从填写、收集到键盘输入，需要一天或更长的时间。这使得生产调度员只能根据前几天甚至一周前的库存信息，为用户定下交货日期。而使用数据采集器进行仓库库存盘点，可以使管理人员快速高效地进行盘点，原本手工盘点几天的工作量，用采集器往往数小时就能完成。

（3）数据的时效性比较

运用人工的计算方法需要先根据产品的包装清单逐个列出计算，当要计算多种产品,中间又嵌套半成品时将是件非常繁琐的事，并且很难做到准确、及时的核算，并还要核对库存最后才能得出库存报表。而使用盘点机进行仓库库存盘点，将现场采集的数据上传到仓库管理系统中，自动更新系统中的数据。同时也可以将系统中更新已后的数据下载到手持终端中，以便在现场进行查询和调用。

制造业生产数据采集的作用与意义导读：制造业是我国国民经济的支柱产业，也是推动工业化的原动力，现代制造业已经并且正在深刻地改变着人们的生产方式、生活方式甚至社会文化。全球经济一体化的趋势愈演愈烈，国际竞争不断加剧，制造业的发展必须不断提高在质量保障、品种多样化、快速设计制造、快速检测响应以及快速重组等方面的要求。于是，“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”被提到了前所未有的高度、深度和广度。

制造业生产数据采集的作用与意义

众所周知，制造业的信息化主要包括设计数字化、生产数字化、装备数字化、管理数字化、企业数字化等。信息化的大趋势使世界各国争先恐后的把先进技术和信息化引进到传统工业和制造业。1990 年，美国 AMR(Advanced Manufacturing Research)所提出的制造行业的ERP(Enterprise Resources Planning,企业资源规划)/MES(Manufacturing Execution System,制造执行系统)/PCS(Process Control System,过程控制系统)三层结构,已经成功地在许多行业得到了应用,并被越来越多的企业所认可.

美国 AMR 研究公司对MES 的定义表述为：MES 是一个常驻工厂层的信息系统，介于企业领导层的计划系统与生产过程的直接工业控制系统之间，它以当前视角向操作人员、管理人员提供生产过程的全部资源(人、设备、材料、工具和客户要求)的数据和信息，其着重点是将信息技术运用于改善制造过程。

而作为MES中低层的数据采集功能，可以实现对生产现场各种数据的收集、整理工作，是进行物料跟踪、生产计划、产品历史记录维护以及其它生产管理的基础。它可以为企业中其他例如ERP等管理信息系统提供实时数据。另一方面，MES也要从其它管理系统中获取相关的数据以保证MES自身正常运行。因此要满足MES快速、实时的要求，作为各种功能模块运行基础的数据就显得十分重要。一个迅速而可靠的数据采集系统是整个MES能够正常稳定工作的有力保证。

制造企业面临的数据采集现状

作为车间底层的数据采集系统，在企业实际生产过程中却存在着许多困难，尤其是在离散企业中由于自动化程度较低，往往存在着以下特点：

生产过程不可视：主要体现在不能实时了解生产现场中在制品、人员、设备、物料等制造资源和加工任务状态的动态变化。

生产过程复杂性：由于产品结构和加工工艺的复杂性，造成生产过程中各制造过程的关联性强，生产环境复杂多变(临时插单、材料短缺等) 。

制造过程信息集成度低：制造过程中的各种信息不能有效进行集成，导致产能不能得到充分利用。

信息不能有效与上层管理系统进行集成：这种隔断造成生产过程不透明，生产进度、在制品状况、设备利用状况等关键数据不能到达管理层，增加了过程管理和生产决策的复杂性。

制造过程信息的真实性差：现场数据信息过多依赖人机交互界面通过人工录入，增加了出错的机率。

制造过程信息的实时性低：作业任务随市场需求的频繁调整变化，不利于制造过程信息的实时采集，再加上制造过程信息交互的速度和效率低下，造成企业对市场变化的响应速度慢。

企业设计层和管理层到车间层特别是车间设备层的信息采集困难，一方面车间设备层的重要信息难于采集和上传，无法达到对生产过程的监控。另一方面上层系统难以深入到车间和设备层，从而影响管理信息系统的准确运行，使动态信息成为脱离实际的无源之水难于及时下达，从而使整个企业信息化难以产生更大的效益。

上述特点反映了制造车间迫切需要对制造过程进行信息化的数据采集管理，从而建立一个完整高效的离散制造车间数据采集及其分析处理系统是实现离散车间信息化的基础。数据采集及其分析处理系统的主要功能就是将车间的各种离散数据完整实时的采集到车间数据库中，并进行初步的分析处理，将车间生产的信息实时准确的反馈到车间的管理层，加强管理人员对车间生产现场的监控和管理，并为企业管理人员制定生产计划提供依据。

华磊迅拓科技专业提供SCADA数据采集监控系统，OrBit-SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）系统是"制造业物联网信息总线"的具体实现，它包含两个层次的含义：一是分步式的实时数据采集系统，即工业通讯与控制的PC上位机系统 ；另一个是生产现场的场景建模和显示系统。

工业物联网无线数据采集系统，是一套具备终端数据采集，无线数据传输和数据应用分析等多功能的智能化数据采集和监控系统，它在市政供排水管网、供汽管网、热力管网、石油天然气管网、地下管沟监控；游泳池水箱水塔液位、大坝、河道水位、泵房浸水监控；蔬菜蘑菇、针金菇、水果、花卉、育苗等农业大棚智能环境监控；畜牧、家禽、水产等农业养殖智能环境监控；化工危化品石油天然气储罐区、电池、面粉仓库智能环境监控；电信机房、实验室、医院药房、生产车间、冷柜冰箱、图书馆、博物馆、档案室、粮库、烟草、酒糟酒曲酒窖等仓储馆藏智能环境监控；社区楼宇、港口工业园区、公园景区、校园广场、超市商场等大气环境质量智能监控；发动机、变频器等生产机器设备运行状态、仪器仪表能耗及生产缺料的智能监控等多个领域有着广泛的应用。

近年来，工业物联网无线数据采集系统的发展趋势是简化终端结构，在数据采集终端与主机之间采用无线通信，以代替复杂、不灵活的现场布线。该阶段数据采集系统采用更先进的模块式结构，根据不同的应用要求，通过简单的增加和更改模块，并结合系统编程，就可以扩展或修改系统，满足不同领域的需要。

针对工厂生产车间机器设备运行状态、运行工艺参数、运行能耗数据，以及管网运行状态数据、变配电系统运行数据、车间仓储库房环境参数等数据的采集、监控，深圳信立科技结合XL.SN无线传感器网络2.4GHz或433MHz模块技术、MES制造执行系统技术及无线传感器、无线测控装置RTU等，自主研发设计了一套工业版工厂生产车间无线数据采集系统解决方案，实现实时获取完整、准确的工厂生产制造过程中的各种数据，为企业提高生产制造管理提供基础数据，全面优化生产制造的管理手段、提高生产制造管理效率，向工业4.0靠近！

一、系统功能

1、采集设备运行状态：停止、待机、运行、故障、检修等等，以及发生的时间点；

2、采集设备运行工艺参数：压力、温度、流量、转速、计数、风速、位移等；

3、采集设备运行能耗：电流、功率、电能；汽、气消耗量；

4、采集企业供水、供汽、空压、制冷等设备及相应管网的运行状态数据；

5、采集企业变配电系统运行数据；

6、监控车间环境参数，以及仓储库房环境参数。

二、系统通讯方案

1、XL.SN智能传感网络采集结构

XL90物联网智能网关，可同时构建433MHz和2.4GHz两种不同结构的传感网络，用于接收终端采集的数据，并上传至服务器。其中433MHz用于跨车间、厂区内的数据传输，2.4GHz用于车间内的数据传输。

2、XL.SN通讯网络方案

a、XL90物联网智能网关通过2.4GHz或433MHz等方式读取节点设备数据后，进行协议转换、数据处理，通过局域网，上传数据至MES服务器；

b、XL90物联网智能网关通过以太网，从第三方监控系统，如电力监控系统、EMS、DCS、智能楼宇系统等等，读取数据；

c、MES服务器，或XL90物联网智能网关，通过以太网，将数据转发给第三方系统，如EMS、ERP等。如图2。

3、物联网智能网关数据接入MES系统通讯方案

XL90物联网智能网关通过企业局域网，和MES服务器通讯。 XL90智能网关和MES的通信协议，可选以下3种： 建议首选：XL/9E-RDF Redis数据交换协议； 建议次选：XL/9E-DF 数据库格式协议； 建议再次选：XL/9E-UDP 通信协议； 工业以太网通用协议：MODBUS TCP。（不太建议选择）

三、系统解决方案

1、设备信号采集

配置XL60智能测装置，采集机器设备的运行信号，通过2.4GHz或433MHz方式上传，实现生产制造设备的信号采集。

2、设备控制器的数据采集

选配XL66智能转换器，读取机器设备控制装置及现场监控仪表采集的信号，通过2.4GHz或433MHz等方式接入传感网络。

3、管道压力、温度，车间环境、仓储环境的气体浓度、温湿度采集

选配XL61系列智能传感器，采集管道压力、温度，车间环境、仓储环境的气体浓度、温湿度，通过无线上传，并在需要的通道，出、入口设置声光报警器，或启动紧急设备。

4、其他信号采集

选配XL60智能测控装置，及XL68智能环境监测装置，采集火灾探测器、噪音传感器，光照传感器，液位变送器，压力变送器等等设备，以及系统原配的仪表数据。

四、系统优势

1、工厂生产车间无线数据采集系统建设过程中，无需布线，或减少布线数量，减少系统建设成本。

2、系统所需的设备安装调试方便，设备支持手机调试，提高运营维护的效率。

3、系统底层终端各种数据采集后统一接入企业MES系统，便于监控管理，提高企业生产管理效率。

五、系统配套

整个无线数据采集系统方案，根据应用需要配套的软硬件设备，包括XL90物联网无线智能网关、XL60智能测控装置RTU、XL68智能环境测控装置RTU、XL66智能转换器，以及XL61无线压力传感器、XL61无线温度传感器、XL61无线气体传感器、XL51无线温湿度传感器等无线传感器，还有MES制造执行系统软件。

六、适用范围

深圳信立科技设计的工业版工厂生产车间无线数据采集系统解决方案，适用于在我国珠三角、长三角、京津冀等沿海发达地区，以及重庆、成都、湖北、河南、安徽等内陆省份的电子加工制造、汽车制造、钢铁冶炼、机械装备、食品生产、医药生产等各行业制造业工厂。

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工业数据采集过程，包含多类工业设备接入、多种工业通信网络协议解析、多源工业数据格式转换、实时工业数据存储与预处理等多个环节，为实现多源设备、异构系统、运营环境、人等要素信息的实时高效采集，需要大量 IT、OT 与 CT 核心关键技术支撑。

本报告所列工业数据采集关键技术主要源于工业数据采集各相关方共同关切和发展急需的方面。工业数据采集主要涉及工业通信网络、协议转换、物体标识及解析、边缘计算、工业人工智能等关键技术。

(一) 工业通信网络

工业数据采集常用工业通信网络技术主要有工业现场总线、工业以太网、工业光纤网络、TSN、NB-IoT、4G/5G 等，总体上可16分为有线和无线通信网络技术。

有线通信网络技术主要包括现场总线、工业以太网、工业光纤网络、TSN 等，现阶段工业现场设备数据采集主要采用有线通信网络技术，以保证信息实时采集和上传，对生产过程实时监控的需求。

无线通信网络技术正逐步向工业数据采集领域渗透，已成为有线网络的重要补充。主要包括短距离通信技术 RFID、Zigbee、WIFI 等，用于车间内的传感数据读取、物品及资产管理、AGV 等无线设备的网络连接；专用工业无线通信技术 WIA-PA/FA、WirelessHART、ISA100.11a 等；以及蜂窝无线通信技术 4G/5G、NB-IoT 等，用于工厂外智能产品、大型远距离移动设备、手持终端等的网络连接。

1. 现场总线：

现场总线主要解决工业现场的智能化仪器仪表、控制器、执行机构等现场设备间的数字通信以及这些现场控制设备和高级控制系统之间的信息传递问题，是连接智能现场设备和自动化系统的全数字、双向、多站的通信系统。现场总线目前仍没有统一标准，很多公司都推出其各自的现场总线技术，但彼此的开放性和互操作性还难以统一，目前应用较多的有 Profibus、CAN、LonWorks、HART、Modbus 等。

现场总线在工业界使用时间较长，技术成熟稳定。现场总线仍然是目前工业环境应用最为广泛的工业网络，现场总线的简单17性、可靠性高的优点受到许多用户的喜爱。随着中国产业升级的进一步深化，现场总线作为智能制造和工业互联网的基础，预计从 2018 年开始新增节点数会逐步回升。

2. 工业以太网：

工业以太网是指在工业环境的自动化控制及过程控制中应用以太网的相关组件及技术。工业以太网采用 TCP/IP 协议，和IEEE 802.3 标准兼容，但在应用层会加入各自特有的协议。工业以太网实现了以太网 TCP/IP 协议与工业现场总线的融合，是在标准以太网协议基础上修改或增加一些特定的功能而形成的。工业以太网在发展过程中形成了多种协议标准，包括 Profinet、EthernetIP、Modbus/TCP、EtherCAT 等，这些协议背后皆有各自支持厂商，难以形成统一标准。

工业以太网最大的优势在于：能够使企业的信息网络和控制网络实现统一；以太网容易实现网络集成，开发技术广泛，价格较低，容易获得众多厂商的支持。

工业以太网近几年快速发展，技术逐渐成熟，电磁兼容性、高低温等工业特性已能够满足工业数据采集需求，在工业数据采集领域得到了广泛应用，近年来工业以太网的市场占比逐步上升。

3. 工业光纤网络

随着无源光网络（PON）技术在电信、电力行业的广泛应用，工业光纤网络已成为工业数据采集领域的一种新型组网技术。工业光纤网络在工业互联网体系架构中处于车间级网络位置，工业18光纤网络由汇聚设备 OLT、无源分光器、PON 接入设备 ONU 组成，可以提供多种工业接口，实现工业设备数据、生产数据到企业 IT系统的可靠有效地传输。

工业光纤网络在工业场景下最常用的组网方式是基于 TypeD 保护方式的手拉手保护链型组网和星型组网，实现全光路保护，提高了车间通信网络的可靠性，为制造企业的通信可靠性提供了坚实的保障。

工业光纤网络具有以下优点：PON 通过无源器件组网，不受电磁干扰和雷电影响；采用自愈环形网络支持并联型，切换时间短、抵抗失效能力强；点到多点传输架构，终端并行接入，部署灵活；仅需单根光纤线传输，最远覆盖 30 公里范围；多业务承载，支持数据、视频、语音、时间同步等多种业务；高安全性，PON 网络设置 ONU 安全注册机制，下行数据传送天然加密，上行数据传送时分机制隔离。

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4. TSN

TSN 是 IEEE 提出的一个国际标准，TSN 是为了解决工业领域中的互操作性孕育而生的标准协议，厂商设备之间可以进行非常好的互联互通。TSN 是基于以太网标准的确定性实时通信机制，定义了极其准确、极易预测的网络时间，具备高数据量传输与优先权设定功能等优势。TSN 是其它工业以太网协议的基础，现有的工业以太网协议未来将会成为 TSN 网络之上的专属网络协议，因此这类协议依旧会存在，但彼此之间不会互相取代。

通过为以太网增添诸多功能特性，有效地解决了工业数据采集数据在以太网传输中的时序性、低延时和流量整形问题。同时又保持了 100%向后兼容传统以太网，TSN 确保了关键任务型时间敏感数据在网络上不会滞留，有助于跨许多行业打造一个互操作性的生态系统。通过使用标准的以太网组件，TSN 可无缝集成现有棕色地带应用和标准的 IT 网络来提高易用性。此外，TSN 继承了 HTTP 接口和 WEB 服务，实现了工业数据采集系统所需的远程监控、可视化和修复功能。

5. NB-IoT

NB-IoT 是由 3GPP 定义的基于蜂窝网络的窄带物联网技术,它支持海量连接、有深度覆盖能力、功耗低，适合于传感、计量、监控等工业数据采集应用，可满足这些应用对广覆盖、低功耗、低成本的需求，目前广泛商用的 2G/3G/4G 及其他无线技术都无法满足这些挑战。

NB-IoT 单小区可支持 5 万用户，NB-IoT 可以比现有无线技术提供 50~100 倍的接入数；NB-IoT 比 LTE 提升 20dB 增益，很好实现广域覆盖,就算在地下车库、地下室、地下管道等信号难以到达的地方也能覆盖到。

NB-IoT 引入超长 DRX 省电技术和 PSM 省电态模式，可让设备时时在线，通过减少不必要的信令和在 PSM 状态时不接受寻呼信息来达到省电目的，保障电池 5 年以上的使用寿命。

6. 5G（第五代移动通信网络）

近些年 WiFi、Zigbee 和 WirelessHART 等无线通信网络技术已经在制造车间使用，但这些无线技术存在局限性，不能满足智能制造对于数据采集的灵活、可移动、高带宽、低时延和高可靠等通信要求。

5G 具有更高的速率、更宽的带宽，预计 5G 网速将比 4G 提高 10 倍左右，从行业应用看，5G 具有更高的可靠性，更低的时延，支持接入网络更多、密度更大，可以为关键任务型的服务提供保障能力。能满足工业数据采集的高带宽、低时延和高可靠性等网络通信需求，可保证工业信息实时采集和上传，从而实现对生产过程的实时监控。

从发展态势看，5G 目前还处于技术标准的研究阶段，5G 有望 2020 年正式商用。目前，有线连接在工业数据采集连接数量方面占主导地位。但预测显示，从 2022 年到 2026 年，5G 物联网连接的平均年复合增长率将达到 464%。

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工业互联网是在传统互联网的基础上建立起来的。这种演化是工业技术发展的必然趋势。传统互联网将人与人通过计算机网络连接在一起，分享各种信息，传递各种需求，获得各种服务，这是人类社会、经济、科技发展的巨大进步。但是，这种连接的能力还是非常有限的。因为如果只有人而没有机器的参与，我们应用互联网的空间不是完整的。只有当全球70多亿人口和600亿台左右的机器都能够连接在一起的时候，互联网的价值才能得到最大程度的彰显，人类社会才能完全从体力和脑力劳动中彻底解放出来。我们今天已经步入了“复杂的工作要用最简单的方法来处理”的时代。这就是工业互联网技术发展的原动力，发展的趋势不可逆转。在传统互联网的基础上，影响这项技术发展速度的一个重要因素是机器侧的数据采集和云控制技术问题。事实上，这就是自动化技术与信息化技术深度融合的问题。这个问题处理好了，工业互联网的发展就会更顺利一些。机器的连接只是手段，能对机器的有效管控才是工业互联网发展的重要目的。

目前，数据采集技术主要受到两个方面的制约。一是部分机器没有数据接口，二是存在大量异构的通讯规范。与此同时，我们还要考虑到工业发展的惯性，不能完全采用新旧技术彻底更替的办法来解决这两方面的问题。所以，工业社会必须要有这样的技术，在没有数据接口的机器上能够增加数据接口（包括传感器），在异构通讯规范之间采用全兼容的数据采集技术。通用网关是提供这种全兼容技术的产品。在工业互联网技术体系中，通用网关属于边缘计算的一部分。这是与传统互联网明显不同的地方。每一种通讯协议都对应着通用网关中的一种通讯驱动。一项新的技术是把通讯数据包交给通用网关中边缘计算来处理，以便分解出有效的信息来。这将极大地降低通用网关的通讯处理开发成本，提高通用网关数据采集的灵活性。边缘计算的另一个用途当然是对采集来的数据进行必要的处理，以减轻云平台的计算压力。同时，多个边缘计算构成的雾计算，也是工业互联网的重要组成部分。雾计算的加入，可极大地提升工业互联网的分布计算能力。考虑到互联网通讯的不确定性，还需要在通用网关中增加断网续传的功能，以保持数据的完整性。除此之外，我们还需要关注数据的实时性和同步性问题。这些特性一般能够通过调整通讯的请求周期和标记数据的时间戳来确定。显而易见，通用网关是数据采集的重要设备，它在整个工业互联网中构成了一个庞大的通讯节点系统，对于整个工业互联网的运行有着非常重要的影响。为此，我们需要一种有效的网络工具，用于管理这样的通讯节点系统，对它们的运行状态，采集数据更新，采集周期等状态进行监控，同时也能对相应的软件维护、节点参数、接口配置等进行动态的调整。

云控制是工业互联网很重要的一项功能。但是，目前工业互联网的关注点主要集中在数据的处理和信息的管理方面。事实上，由于工业互联网中云平台能够综合更多的数据，因此它不仅可以对企业的管理过程提供重要的决策，而且可以对机器的控制过程提供更优的指令。云机器人和能源互联网都属于云控制的典型的应用。人工智能的技术需要强大的计算资源的支持，而这只有在云计算环境中才能得到满足。只有当强大的云控制功能和强大的数据采集功能结合在一起的时候，工业互联网才能具有真正强大的支配机器的能力。一般情况下，工业互联网的云平台是按照PaaS架构进行设计的。云控制可利用这方面的计算资源，进行智能控制、资源调度、优化决策，以及多个生产过程的协同作业等方面的计算处理，从而为机器的先进控制提供最优的设定值。云控制需要解决的关键技术问题是：互联网通讯的不确定性造成的数据通讯延迟补偿，如何让复杂算法的编辑、编译和基于工业互联网的动态调试过程变得更加简单和直观。工业APP提供的可视化能力，也为云控制技术的工程应用提供了有力支撑。另外，云控制需要边缘计算的协同。边缘计算一方面为云控制提供数据通讯的通道，一方面也为云控制过程提供安全保障。随着工业互联网技术的快速发展，云控制将逐步成为工业领域中最重要的一种生产技术。

工业互联网是生产企业控制与管理深度融合的重要技术设施。数据采集和控制是工业互联网连接机器社会的重要手段。数据采集和云控制技术的研究与应用，将有效消除人们对工业互联网发展的质疑，并产生积极的促进作用。

CCMT2018数控机床展将为您呈现业界最新的数字化制造、信息互联解决方案和智能制造系统等方面的内容。

上海双湖信息科技有限公司研发的“时视”--设备数据采集/联网与生产管理系统亮相CCMT2018上海数控机床展.

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高

效配置的工业云平台，包括边缘、平台（工业 PaaS）、应用三大核心层级。可以认为，工业互联网平台是工业云平台的延伸发展，其 本质是在传统云

平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准、实时、高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的

使能平台，实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化，以工业 APP 的形式为制造企业各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作

共赢、协同演进的制造业生态。

时视-设备数据采集/联网与生产管理系统，为企业设备与生产的智能化管理，提供基于互联网及大数据平台技术的解决方案。

时视系统由“时视BOX”智能硬件、数据传输网络、数据应用软件、 数据管理平台组成。采用创新的数据采集、传输、存储、分析、云计 算、集成的大数据和智能化技术，实现设备与生产管理的信息化、数据 化、可视化。

数字安灯与生产可视用工业触屏，在触屏上配置安灯内容（计划与产 量、质量与报废、设备与点检、故障与维修、物料与批号、 模具与刀具等）。发生问题按动触屏软键时，数据通过时视 BOX实时传递到APP和数据平台，数据平台同时记录安灯数 据和问题解决时间，还可以使用大数据分析对经常发生的问 题进行分析。

从ERP自动或人工生成采购订单，采购订单数据上传至供应链协同平台，供应商从供应链协同平台打印条码标 签和条码送货单；工厂扫描收货、物料扫描上架。 生产过程中，采用扫描工单、扫描发料、扫描采集生产工人、机器、物料批号、生产方法和环境、产品测试数 据等信息，实现生产质量的全程追溯.

数据采集与智能制造 工业互联网、MES与智能工厂的实施，设备数据采集是基础；数据平台(PAAS)是核心；工业APP是关键。 设备和生产的数据通过时视BOX的数据互联和采集，不但可以构建各种管理应用模块和数据分析模块，还可以在 EAP数据管理平台上构建出多种MES功能模。

对航天器进行跟踪测量并控制其运动和功能的专用地面系统，由航天测控中心和若干航天测控站组成，简称测控网。测控网通过对航天器跟踪测量、监视、控制和接收航天器发送来的数据，检测和控制航天器的运动，检测和控制航天器上各种装置和系统的工作，接收来自航天器的专用信息，与载人航天器的乘员进行通信联络。

任务　航天测控和数据采集网的主要任务是：①跟踪测量和监视人造地球卫星、载人飞船和空间探测器的飞行轨道及其各分系统的工作和环境状态，对获取的数据加以分析，判断航天器飞行轨道的正确性和航天器对空间环境的适应性，为改变航天器轨道、飞行程序和工作状态提供依据。②完成实时或程序控制，使航天器达到预定的轨道和保持正确的姿态。典型例子是静止卫星发射和定点。有的应用卫星是由卫星上存贮的理论轨道自动完成程序控制的。卫星入轨后，须由测控网测量和计算出实际轨道，将其注入卫星，依此修正卫星上的程序控制时间。航天器交会、机动、变轨和返回，都由航天测控网控制。③接收航天器的内部遥测数据、各种探测数据以及反映航天员生理状态的遥测信息、话音和电视信息等。将这些信息发送给航天测控中心，进行记录、显示、处理，供实时和事后分析使用。④对于各种要求高精度定位的应用卫星(如导航卫星、测地卫星、高分辨率对地观测卫星)，由测控网向用户提供准确的卫星位置数据，作为应用数据处理的基准信息。

网的组成　由航天测控中心和若干配有跟踪测量、遥控和数据采集设备的航天测控站(包括测量船和测量飞机)组成。测控站的数量、配备和分布取决于航天器的飞行轨道及其测控要求。航天测控中心与各测控站通过有线、无线通信与卫星通信构成一个通信和数据传输系统的综合体。

为便于同各测控站交换信息，航天测控中心设在地点适中和通信便利的地方。测控站的分布宜广，以提高测轨精度和增加网的测控范围。在固定测控站的跟踪范围之外，还辅以测量船、活动测控站或测量飞机。测控站配有大功率无线电发射设备和高灵敏度接收设备，站址设在无线电干扰小、有较小的遮蔽角(即测控设备的最低可跟踪角)的地方。光学跟踪测量站还应考虑有好的气象条件。

分类　航天测控和数据采集网依照测控功能大体上可以分为三类:①卫星测控网:为各种应用卫星和科学试验卫星服务。②载人飞船测控网：为载人飞船服务。载人飞船测控网除拥有一般测量、遥测和遥控设备外，还配备有与航天员通话和传递电视的设备。③深空网：为探测月球和深空行星的航天器服务。为了实现超远程的作用距离，深空网的地面设备有大口径天线和高灵敏度接收系统，所用设备采用距离变化率综合测量体制。由于深空目标距地球遥远，一个测控站可以对目标进行较长时间的观测。在全球均匀分布3个站，则任何时间至少有一个站能跟踪目标(见无线电跟踪测量系统、航天测控系统)。

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。