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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、工业4.0、中国制造2025......各种各样关于“智能制造概念”的相继提出，让世界的目光再次聚焦于工业制造领域。

第一次工业革命的大幕由蒸汽机拉开，让世界进入了"蒸汽时代"，第二次工业革命电力成为了生产力的主角，将人类带入了"电气时代"，第三次科技革命计算机及互联网粉墨登场，让世界迈入了"信息时代"。如今，云计算、物联网、大数据、人工智能等新概念与新技术的提出，将延续科技革命的力量推动人类进入"智能时代"。

本次，小猿君向大家介绍几家工业领域利用大数据做设备监测的公司，通过这冰山一角窥探“大数据”如何在工业领域实现价值落地和大数据如何改变“第四次工业革命”的进程。

树根互联

说起工业大数据就不得不提脱胎于三一重工物联网部门的树根互联。树根互联成立于2016年6月，是三一重工内部创业孵化项目，其总经理是三一重工高级副总裁贺东东。依托在三一重工期间积累的力量，树根互联的“根云”平台已经可以和GE的Predix相媲美。目前，树根互联的解决方案覆盖了风电行业、发电机、缝纫设备、工地设备、光伏行业，并在半年时间内拓展了42个细分行业，其工业互联网平台“根云”平台已接入能源设备、纺织设备、专用车辆、港口机械、农业机械及工程机械等各类高价值设备超40万台，包括45个国家和地区，形成了全球化服务能力。

“根云”可进行多个行业和领域的设备监测，例如，在风电机组的故障预警和诊断领域，“根云”基于风机历史和实时运行数据、故障数据、环境数据，通过数据预测增强风电场运行的计划性和效率，整体提高风电场运行效率、效益，在充分利用数据和知识的基础上，实现风电机组的远程故障预警及诊断。在光伏行业，可实现分布式光伏电站的集中化、远程化监控，及时发现并解决故障隐患，实现无人值班或少人值守。

日前，树根互联宣布在2017年已完成数亿元首轮融资，由国投创新、经纬创投联合领投，中移基金、海捷资本跟投，发展势头一路向好。

观为监测

观为监测是一家专注于工业运维领域的大数据预知性维护服务机构，为企业提供全生命周期设备健康预警和诊断分析服务，有自己的注册服务品牌“设备健康体检中心（MachineHealthcare Center, 简称MHCC）”。

观为监测的M9000在线状态监测系统可以对在运行状态的设备提供7x24小时的不间断监测和诊断分析服务，通过随时监测评估设备的运行状态，提早发现设备早期故障隐患，并及时发出建立在标准化基础上的分级预警和报警，为进一步的故障分析、设备性能评估提供信息和数据。其位于无锡的MHCC设备健康体检远程诊断中心（MHRDC）远程接入的关键机组设备近2400台，数据中心容量超过20TB，每年向各行各业出具上万份设备健康诊断分析报告，并提供诊断回溯机制，2017年该平台成功入选工信部全国大数据50家优秀解决方案。

观为监测目前所服务的行业涉及风力发电、水和污水处理、煤炭、石油石化、港口地铁以及军工等，公司服务过的客户有中国华能、通用电气、西门子、中船重工、中航油、中航工业、海军总装备部等央企、外企和军工单位，长期服务于美国雪佛龙、神华、华润、中船重工等世界500强标杆型企业。

观为监测还是国内首家经国际标准化认证组织授权的ISO国际振动分析培训认证基地，是国际标准化认证组织MiBOC 授权的ISO 18436-2 国际振动分析培训和认证基地，已先后为国内一批具有重要影响力的企业集团培训了近两百名取得国际振动分析师认证的高级专业人才，是国内第一个取得培训和认证ISO 18436-2三级（高级）国际振动分析师资质的培训中心。

观为监测于2016年8月登陆新三板。

寄云科技

寄云科技是一家年轻的工业互联网平台厂商，其开发的工业互联网平台NeuSeer能够支持海量工业数据存储和查询的时序数据库，包括大量预处理算法、故障诊断、性能评估和故障预测算法和模型的工业大数据建模和分析平台，同时还提供工业应用开发、分析的框架和服务，支持客户或者合作伙伴在应用开发框架上进行深度二次开发。

寄云NeuSeer工业互联网平台有三大重点服务行业：轨道交通、电力能源、装备制造。

寄云利用历史数据、检测数据建立关键零件和设备的失效模型，准确预测其剩余使用寿命，大大减少了因未预知的零件和设备的失效导致的非计划停机等带来的损失。以电力能源行业为例，寄云通过工业物联网网关，实时采集电厂关键设备的传感器数据，并将这些数据存储于大数据平台之中，帮助电厂实现运行设备的实时监测（实时温度场、应力场的监测）、运行状态统计分析（残余寿命分布）、风险及故障预警（寿命下限报警），并对关键部件的维修、更换及检验提出建议。在某工程公司管控中心项目中，寄云科技以大数据分析平台为基础，建立故障分析模型，对设备运营数据流进行统计分析，找到了在施工过程中重型设备出现故障的根本原因，为该工程公司节省了上千万的故障和维修投入。

2016年5月11日，寄云科技宣布完成Pre-A轮千万级融资，投资方是丰厚资本和爱数。

普奥

普奥成立于2015年8月，是一家工业互联网产品和服务提供商，有ProudLink（无线传感网关），ProudThink（工业互联网平台），ProudArk（工业互联网搜索）三款平台级产品。

普奥ProudThink智能管控平台通过传感器，控制系统，原有监测系统，离线监测设备等采集生产设备的状态数据和工艺数据，将数据清洗计算之后存到基于hadoop的大数据平台上。工厂设备检测人员可以通过平台提供检测报告，同时可以在平台构建设备服务平台，将设备管理和维保管理集中在一个平台上管控，然后通过不断的数据积累和数据分析，将专家经验固化成故障预测模型，同时不断地训练模型，让设备故障预测更加准确，减少设备非计划性停机。

普奥是百度开放云、微软云的工业云合作伙伴，与中电数据、昆仑海岸等物联网上下游厂商达成了战略合作。

2015年成立的普奥“年纪轻轻”就已经有30项专利技术“傍身”，还参与制定了《2016年信息物理系统白皮书》、《2016年中国工业互联网标准体系框架》等7项行业标准，也是国际工业互联网联盟、中国工业互联网产业联盟、中国智能制造产业国际合作委员等10个行业联盟的理事、会员，团队的核心成员均来自艾默生、西门子、IBM、HP等知名企业，在工业大数据、工业云、工业物联网等技术领域积累了丰富的经验与能力。

应势科技

应势科技运用AI与机器学习的技术，通过自动、持续的数据学习、发现模式，构建可验证的预测模型，从而实现对大型工业设备的故障预警。

应势科技成立于2014年5月，成立至今一直在打磨产品、研发算法和培育种子用户。由应势科技研发、拥有我国自主知识产权的拳头产品Dataneuro目前已正式落地，功能包括数据清洗与预处理、数据参数敏感度评估、数据参数敏感度评估、数据特征挖掘与建模、历史状态评估、实时状态预警监测，对特征数据挖掘中存在的噪音数据进行删除、转换、填充；指导用户去除庞大的传感器数据中不敏感的参数，提高特征挖掘和数据分析的效率；快速从大量数据中提取有价值的状态特征和建立特征模型；通过对数据特征分布等的分析，快速发现设备或过程历史上的不稳定时间区段与特点，定位设备故障或过程不稳定的预警特征；基于已建立的数据特征模型，实现对设备或过程的实时传感器融合数据的预警监测。Dataneuro技术可广泛适用于设备制造和流程生产行业，如电力、石化、航天航空、精密加工、高端设备制造等行业的设备或过程的智能监测。

应势和国内外多家知名企业建立了合作关系，如中石化、Magna、CarnaudMetalbox、宝洁等。

容知日新

容知日新成立于2007年, 是一家在工业监测领域拥有完全核心自主知识产权的公司，也是中国设备管理协会下设的装备智能服务中心。成立10年来,一直致力于利用无线传感器网络和大数据技术为工业企业提供装备智能服务解决方案，产品和服务实现了走出去，已服务于美国、法国、俄罗斯、意大利、巴西、智利等35个国家和地区。目前公司产品已获得3项发明专利、2项实用新型专利、3项外观设计专利。

容知日新的智能全无线数据采集产品，借助低频加速度传感器、振动传感器和在线油液监测技术匹配使用的策略,使数据采集能力得到极大提高。

容知日新公司的远程诊断中心可以远程监测8000余台分布全国的大型工业机械设备，为中石油、中石化、中国海油、中国化工等大型化工集团提供关键机泵24小时不间断状态监测。

以容知与天津石化的长期预测性维护服务合作为例。天津石化从2010年12月开始，现场共计105台机泵设备接入容知装备健康智能诊断平台。截至2017年12月，系统为天津石化现场推送月度设备状态报告70多份，成功为现场诊断设备故障案例60多起。容知日新的装备智能诊断运维服务有效减轻了现场设备管理压力，通过对设备状态的实时掌控，避免因某一部件失效导致对设备的严重伤害。

2016年9月20日,容知日新远程诊断中心通过了德国劳氏船级社(GL)认证。这是继2015年6月容知日新CMS系统全国首家通过GL认证后,公司再次获得该认证。目前,容知日新是国内唯一一家产品与服务都获得GL认证的公司。

　　PDA手持终端在各行业应用越来越广，原因就是体积小、重量轻、高性能，适合移动作业，它是将条码扫描装置与数据终端一体化，带有电池可离线操作的终端电脑设备。

　　PDA手持终端具备实时采集、自动存储、即时显示、即时反馈、自动处理、自动传输功能，为现场数据的真实性、有效性、实时性、可用性提供了保证。

　　PDA手持终端按照采集技术来分，共有五类产品：标准激光PDA手持终端、MEMS PDA手持终端、线性图像PDA手持终端、二维图像PDA手持终端、RFID PDA手持终端

　　1) 标准激光PDA手持终端

　　标准激光PDA手持终端通过激光光束与振镜配合工作，自动在条码上左右移动光束以读取条码。激光引擎具有多种配置(例如，标准距离、广视角、高密度、远距离和高可见性)，以满足不同应用的需要。标准激光PDA手持终端的最大优势在于距离：它们可读取数英尺之外的条形码。事实上，如果打印的标签符号足够大，激光可从 35 英尺(10.7 米)之外进行读取。

　　最适合的应用：

　　●扫描仓库和配送中心高层货架上的一维条码

　　2)MEMS激光PDA手持终端

　　MEMS激光PDA手持终端采用硅芯片代替标准激光扫描器的振镜，因而扫描速率更快，可靠性更高，与标准激光扫描引擎相比具有更大的性能优势。MEMS技术造就出具备全新功能的激光扫描引擎，其中包括更快的扫描速率、体积小型化、出色的耐用性以及无摩擦机械零件，以确保持久性能。其初始扫描速率比现有采用马达的机械式激光扫描器快五倍以上，而在未来的产品中可提高至每秒数千次扫描。

　　最适合的应用：

　　●零售、医疗和仓库应用中的标准距离(手臂长度)扫描

　　3) 线性图像PDA手持终端

　　线性图像PDA手持终端全部采用固定部件，没有任何活动部件，因此与激光扫描器相比更加可靠，而后者则采用快速移动的镜头来在条形码上移动光束。要读取条形码，线性图像PDA手持终端需要采用 LED 发出的光照亮它，并通过镜头将条形码图像聚焦到CCD部件上。

　　最适合的应用：

　　●零售 POS

　　●库存管理和指令拣货

　　●生产线补充

　　4)二维图像PDA手持终端

　　二维图像PDA手持终端可采集二维或线性条形码的图像，并使用先进的解码算法进行处理。这种采集器可对线性条码进行全向读取，因此无需改变标签方位即可扫描。此外，二维图像PDA手持终端还适合读取二维条形码。二维条形码能以更小的空间承载比线性条形码更多的信息，因此非常适合空间有限的应用中，例如印刷电路板生产、医疗和包裹递送等。

　　二维图像PDA手持终端可采集实际图像(例如，签名或损坏的货箱)，因而成为现场服务、交付凭证及发货/收货应用的理想选择。

　　最适合的应用：

　　●通过 3PL 承运商发货和收货

　　●生产跟踪

　　●现场服务和包裹递送

　　●保险

　　5) RFID PDA手持终端

　　RFID目前属于条形码的补充技术，但有潜力在特定供应链应用中取代条形码技术。在短期内，条形码扫描/RFID读写组合可允许操作人员通过RFID PDA手持终端同时采用两种技术进行工作。

　　最适合的应用：

　　●越库

　　●库存管理

　　●供应链跟踪

　　●零件追溯/产品谱系

　　●资产管理

目前市场上数控机床销售的竞争压力越来越大，利润越来越薄。设备厂家不得不通过数字化、智能化、网络化等方面的升级提升设备的可靠性和售后服务的效率。XX机床通过机床智能远程服务云平台提升纸机的智能化水平，利用远程监控、网络、GIS、大数据分析与信息集成等技术构建新的核心竞争力。

机床智能远程服务云平台提供远程安全通信、实时数据采集、设备信息全面管理、实时监测数据多维跨平台呈现、工业数据挖掘分析，提高能源管理效率、生产效率和产品质量，降低企业售后成本。通过传感采集技术、通信技术、自动化技术和大数据分析等先进技术，对生产过程的关键工艺参数实时线监测，实现对关键设备的实时、准确、远程、网络化监测。

一、需求背景

为了在同质化的竞品中建立差异化，给用户更便捷、更高效，更极致的服务体验，XX机床搭建机床智能远程服务云平台，提供远程通信据接入及设备数据采集，实现XX机床相关生产设备的远程接入管理，实时数据监控以及生产数据分析与报表展示相关功能。

1. 设备管理：设备在线状态及位置信息维护及显示，并在地图上显示设备的实时通信状态。

2. 远程服务：通过固定网络、WIFI、移动网络等多组网方式实现云平台服务器和客户现场设备之间的远程通信，并可通过安全数据通道远程控制设备。

3. 数据采集：实时监测现场温度、生产时间、成品数量、设备温度、运行能耗等参数的采集；以表格结合图表的方式展示相应参数信息。

4. 实时监测：根据机床实时采集数据，配置设备组态模型、生成实时监控画面。

5. 数据分析：对设备参数的采集分析，设备运行状况分析，销售分析及客户分布分析等。

6. 售后服务：通过售后服务流程的配置，可对售后服务过程进行跟踪，从而最终实现售后服务量化管理。

7. 移动端应用：在手机端、平板电脑、车载电脑等移动设备上查看设备实时数据以及运行告警等。

8. 大屏监控：要求通过拼接大屏展示设备的分布，以及实时监控设备运行状况及生产数据分析报表。

二、方案组成

1. 系统架构

通过远程通信采集终端来对XX机床设备上的PLC、传感设备、触摸屏等进行数据采集和通信，远程通信采用点对点的传输方式确保数据的安全性，对服务器的运算能力要求低，带宽的并发处理能力要求低，将设备的实时数据采集到云平台。通过对基础数据、设备数据和运行数据的汇聚分析管理，为企业提供决策分析数据支撑。手机APP、微信端、web应用、大屏监控等应用接入为用户建立提供多样化的接入界面，实现不同层面的个性化服务。业务功能模块构成系统的核心处理部分，基于云计算的业务模块便于业务扩展。

2. 系统功能

机床智能远程服务云平台是为服务于XX机床设备高效运行、安全便捷的远程服务、高效售后支撑而实现的智能物联网平台；平台实现设备信息集中高效管理、人性化的远程服务管理、安全便捷的数据采集服务、多维度全方面数据分析、高效便捷售后支撑等功能。主要功能有：

1) 设备管理：

通过GIS地理信息系统，在地图上标识出设备的分布情况，可实时查看设备的运行通信状态，实现设备的信息集中管理、采集运行管理、设备维护管理、采集远程服务以及设备生产管理等功能。

2) 远程服务：

通过远程管理设备搭建专用数据安全通道，保障数据安全性，管理部门可以在系统管理员授权的条件下有限或完全远程控制设备，对设备程序进行上传下载等操作，并可通过远程查看现场视频。

3) 实时采集：

通过数据采集变量的配置，可实时监测XX机床设备的相应参数，如：现场温度、生产时间、成品数量、设备温度、运行能耗等参数进行采集，并通过配置组态画面来展示实时采集的数据。

4) 多维度数据分析：

实现对机床的监测统计、设备运行状态分析、设备使用情况分析以及客户分布情况分析等多数据分析。

机床监测统计：对参数的实时数据按照小时进行统计、对小时数据进行按天统计、对日数据进行按月统计；

机床运行状态分析：某个时间段的数据结合对应设备运行状态算法，实现对应的设备的运行状态分析统计（根据时间区间生成产量与设备状态之间的对比图表）；

设备使用情况分析：统计设备使用状态信息，分析设备使用处于重度或者是轻度使用状态；

客户分布情况分析：按客户不同的位置情况，分析统计客户的分布情况；

5) 售后服务：

基于移动互联网的售后服务管理，为企业及维修工程师带来便捷的工作方式，提高工作效率，减少企业售后维护成本。通过信息集成技术将原来分散在各个部门的数据集中存储到云端服务，以便售后服务过程能高效分享管理数据；通过售后流程的固化达到售后全过程透明化、可视化、流程可被追踪，从而最终实现售后服务量化管理。售后服务管理提供安装单、维修单的管理，以及工单流程配置，工单流程跟踪、备件申请、服务评价等功能。

6) 移动应用APP：

移动端（包括手机、平板电脑等）应用提供运行监控，机床采集数据的实时显示；设备运行告警数据；数据分析报表；设备保修，设备保养，设备信息查看等。

7) 大屏监控中心：

大屏监控中心由图像显示系统、图像处理系统、信号源切换系统等子系统组成。拼接墙采用先进、高速图像处理技术，实现了多路信号的统一处理，以高清晰度、高亮度与高色域的液晶显示技术、嵌入式硬件拼接技术、多屏图像处理技术、信号切换技术等合为一体，形成一个拥有高亮度、高清晰度、低功耗、长寿命、先进技术的液晶拼接屏显示系统。

能满足客户的多种信号显示需求，支持模拟信号、高清信号、网络信号的输入输出，能支持超高分辨率输入，采用人性化的拼接控制软件，系统操作简单，切换信号灵活方便。

1.1 概述

SmartDAQ智能数据采集器是专门针对SCADA分层分布系统应用推出的前置智能数据采集服务器，内置自主研发的QTOUCH2.2组态软件，它是一台完整的嵌入式计算机平台，其内置软件具有众多PLC/IO/仪表的通讯支持，具有实时数据库，具有sqlite3历史数据库，具有开放的modbusTCP上传接口。其具有工程管理的特点，通过PC进行远程组态下载，具有远程监控，远程维护，远程调试的能力。它能够像PC机一样将本地数据远传到数据服务器中，也可以分担远程数据库服务器的压力，将数据本地存储，具有远程查询，断点续传的特点，确保系统的数据完整性。其内置c语言编译接口，用户可以自行开发专用于自己系统特点的应用，更提供高级c++语言的SDK环境，用户组建自己特色的运行系统。

1.2 应用领域

SmartDAQ智能数据采集器专门为工业设计，广泛应用于钢铁冶金行业能源计量、工程机械车联网、水文水利数据无人值守自动站、电力LCU现地单元串口联网服务器等，其采用ARM9-based RISC高效能处理器，使用了精简内核LINUX嵌入式操作系统，真正实现了工业现场的“3C”（现场控制，现场计算，现场通讯）的要求。它既可以单独使用直接通过自带以太网口向上传输数据，也可以通过无线DTU通信设备接口即时发送数据，还可以建筑能耗采集，能源工作站等使用形成现地控制单元分层分布应用。

运用于物联网

运用于电力监控

运用于太阳能光伏系统

2.1 产品型号

2.2 安装环境

2.3 外形和开孔尺寸

SmartDAQ外形和开孔尺寸：以QT240为例，W180mm*H130mm*D38mm，具体外请参照产品规格。

2.4 电源要求

2.5 接地要求

产品的金属外壳必须接地 直流电源的工作地在产品内部没有连接到实际的大地。为了避免由于虚的点接地造成将外将外部噪声引入系统，最好不要将直流电源的工作地和外壳一起接到大地，但如果必须将电源的接地到星形接地点，则必须保证接地导体长度尽量短、横截面积尽量大。导体必须能够承受至少10A的短路电流。接地的导体必须直接连接到星形接地点。这可以保证接地导体不会承受其他支路的电流。

2.6 CE要求

为保证QT241N系列产品符合EMC的规范 ，减小电气噪声的干扰，在产品的电源接线端子的外壳接地端子上必须接一条独立的#14 AWG规格的接地电缆。这条接地电缆必须按照安装说明直接连接到系统的星形接地点。

2.7 安全指导

这个部分介绍了推荐的安 装惯例和步骤 。虽然没有任何两个应用的 情况是相同 的，但请在安 装时仔细考虑 以下的建议。

ICS 3-304.81 安全性建议：

必须仔细考虑紧急停止功能的作用，它必须独立于可编程控制器之外。

在操作人员直接接触机械部分的位置，例如装载和卸载机械工具的位置，或者机械自动运转的地方，必须仔细考虑现场手动装置或其他备用手段的功能，它需要独立于可编程控制器之外，可以启动或者中断系统的自动运行。

如果需要在系统运转的情况下修改程序，必须考虑采用锁或者其它措施来保证只有得到授权的人才能进行必要的修改。

*这些建议是防止危险设备故障和由这些故障 产生的影响，或者在线 修改程序时可能产生疏忽而造成安全威胁时必要的安全防护措施。

ICS 3-304.81安全性建议是在国际电气制造业协会（NEMA）的许可下从NEMA ICS 3-304标准中复制而来的。

2.8 接口介绍

2.8.1 RS485串口

SmartDAQ系列产品串口分为DB9电器接口和插针是接口，一般DB9接口引脚1为RS465 A+,引脚9为RS485 B-。插针式接口D+ 为RS465 A+, D-为RS485 B-。

2.8.2网口

SmartDAQ系列产品的网口采用的是Ethernet 10M/100M自适应网口，满足数据的快速交换和吞吐，该端口可以用于组态工程的上/下载，系统参数的设置和组态的在线模拟；可以通过以太网连接多个QT241N构成多QT241N联机；可以通过以太网与PLC等通讯； 可以通过以太网口与PC机通讯。

2.8.3 USB接口

SmartDAQ系列产品采用标准的通用的USB2.0接口，该接口用于与U盘、USB鼠标、USB键盘及USB打印机等设备连接，即插即用。

2.8.4 SD卡接口

SmartDAQ系列产品支持SDCARD卡的扩展，给硬件提供了升级的空间。

2.8.5 无线网卡接口

SmartDAQ系列产品中QT241N支持无线网卡接口。支持电信，联通3G、4G无线上网。提供数据无线传输。

2.8.6 其他接口

SmartDAQ系列产品可以扩展其他的接口，如何需要CAN通信可以扩展CAN接口。

3.1 使用方法一 数据透明传输

1）打开Qtouch软件工程管理器如下图：

2）新建串口设备，选择数据透传来配置串口，如图：

配置串口信息（串口号，波特率，数据位等信息）

3）将配置好的工程下载到串口服务器

4）PC 连接SmartDAQ的数据

SmartDAQ智能数据采集器将配置好COM1的数据（已COM1示例）映射到网络地址为IP：192.168.1.10（设备默认IP）PORT 5002端口处，PC 上位机可以通过网络实时接收到数据。

3.2 使用方法二 内置实时数据库

此方法需要建立串口工程，配数据采集点，将不同设备数据采集到QT241N智能数据采集器的实时数据库中，上位机可以通过ModbusTCP协议来连接数据库，此方法的特点是：1数据稳定；2数据上传快；数据断点保持安全可靠；可以和不同的组态软件数据通信。

下面以Modbus协议来介绍：

1）打开QTouch软件工程管理器如下图：

2）新建串口设备，选择ModbusRTU来配置串口，如图：

3）设备数据配点

在modbus设备中：

设备名：是新建串口时的设备名称

设备地址：是通信设备的modbus的地址（一般1-247,0地址是广播地址，248-255 是保留地址）

寄存器区：modbus的数据分区，分别为DO线圈，DI离散输入寄存器，AO保持寄存器，AI输入寄存器

寄存器地址：数据的地址

数据类型：多种数据类型（char ，unsigned char，short，word等数据类型 ）

读写类型：只读，只写，读写

最大值，最小值：数据的最大值和最小值得限制

初值：数据初始值 （目标值=采样值+初始值 例如初始10采样值10 则目标值是10 =10+10）

变比：数据的变比（目标值=变比乘以采样值 例如 变比是2，采样值是10则目标值是20=2*10）

配好的数据如下图：

4)将配好的工程下载到SmartDAQ智能数据采集器。

5)PC端上位机连接SmartDAQ智能数据采集器的实时数据，这时需要建上位机组态工程，如图：

6）新建网络设备

7）网络配置如下图：

8）数据配点（和SmartDAQ只能采集器数据数据建立一一映射），如图：

注意：SmartDAQ智能设备采集器实时数据库的设备地址是固定地址：200

SmartDAQ智能设备采集器实时数据库的寄存器区是：AO保持寄存器

SmartDAQ智能设备采集器实时数据库的寄存器地址是：以0开始，以2递增的

SmartDAQ智能设备采集器实时数据库的数据类型：Float单精度数据

至此SmartDAQ智能设备采集器与上位机工程的数据点一一映射完毕。

3.3 工程的下载和上载

1）工程下载到QT241N智能设备采集器，如图：

注意：第一次下载时需要勾选跟新主程序，以后可以直接下载工程。

SmartDAQ智能采集器的默认IP是：192.168.1.10 （ping 命令可以测试网络连接状态）

如果想将SmartDAQ智能采集器的IP修改为其他的IP，可以通过软件的运行菜单来修改IP如图：

2）SmartDAQ智能设备采集器的工程上载到PC，如图：

3.4 SmartDAQ设备IP和网关的修改

SmartDAQ设备IP和网关的修改可以再实时数据库中修改，打开QT241N工程，双击“实时数据库”，点击“连接”，连接SmartDAQ，点击修改ip图标，修改ip地址后点击“修改”，如图：

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~

在互联网高速发展的时代，每一个个体都变得不再孤单。透过大数据、云计算、人工智能、物联网等技术的应用，通讯不再划定界限，数据也变得愈发清晰。技术在减少人与人之间距离的同时，也将设备变得互联互通，闭塞的信息孤岛在工厂中逐步减少，制造业迎来升级变革的最佳时机。在这之中，工业互联网又是新工业革命的关键基石。

在国家战略的支持下，工业互联网的发展稳步前进。数据处理的技术不断提高，数据挖掘能力不断提升。那么，究竟什么是生产设备数据采集？它的数据采集的重要性和难点又是什么呢？数网星工业互联网平台是如何进行数据采集呢？带着这几个问题，我们以数网星工业互联网平台为例，为大家讲解一下基于平台如何做好数据采集。

什么是生产设备数据采集？

数据采集(DAQ)，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集非电量或者电量信号，送到上位机中进行分析，处理。

工业生产设备数据采集是利用泛在感知技术对各种工业生产设备进行实时高效采集和云端汇聚。通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集大范围、深层次的工业生产设备数据，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。

工业生产设备数据采集的重要性和难点是什么？

工业大数据的采集为工业创新以及战略性发展提供数据基础，也是打造数字化工厂实现智能制造，迈向工业4.0的必经之路。工业生产设备作为工业生产最为重要的一部分，其各种数据直接关系着产品和工厂管理。

数字化工厂不等于无人工厂，产品配置，制造流程越复杂越多变，就越需要人的参与；在数字化工厂当中，工人更多地是处理异常情况，调整设备。但数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，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，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。

数网星工业互联网平台是如何进行数据采集？

数网星工业互联网平台是天拓四方基于多年行业经验及项目积累而研发的互联网平台，它面向的是中小企业最为关注的核心痛点，透过丰富的功能应用，帮助企业有效降低运营风险和整体成本。

在强大的处理系统帮助下，数网星可以支持多种PLC和DCS控制系统的对接和电表的快速配置，快速读取设备状态数据。帮助用户将工业大数据项目实施难度和维护成本大幅降低，用户只需简单操作即可按照自己的意愿去采集想要的数据。

自动化生产都会伴随着产生大量的设备和生产数据，但由于布设的采集器不同，导致很多企业需要花费高昂价格、时间去开发对应的采集系统，直接阻碍了后续对数据存储和分析上的使用。数网星工业互联网平台通过先进的数据采集、管理、分析和应用，帮助企业在实现实时监控基础上，高效的进行远程调试、运维管理等工作。下一期，我们将继续分享设备智能应用之状态检测，敬请期待！

企业简介

青岛丰光精密机械股份有限公司是一家以精密机械加工、压铸制造为核心技术并致力于为高端装备制造、高速列车/轨道交通、汽车、工业智能化等行业提供核心零部件的中外合资企业。2011年取得了高新技术企业称号，2014年1月24日公司在全国股份转让系统成功挂牌。

作为一家精密零部件制造企业，企业充分意识到信息化对于企业管理的提升和促进作用。通过U8+产品和专业信息化实施服务团队，让企业打破了原有的流程壁垒，改变了原有的工作方式；管理范围和管理内容都有了非常大的改善，条码技术的应用、车间管理透明化让企业开始走向智能制造之路。

总体业务流程

销售接单后，计划部门编排滚动计划，LRP运算出生产计划、采购计划、委外计划。

“自制”属性的物料，按照制造部门和产品组合分开下达，便于后续执行、区分和统计。

“采购”属性的物料，下达请购，通知采购进行采购的后续流程；“委外”属性的物料，下达委外请购，此处的委外指产品委外，计划下达后，即可通知采购执行委外流程。

根据生产订单号，制作工序流转卡，经过每道工序进行条码扫描开工、报工、完工。

成品完成后，扫描条码入库，实现单台管理，实时盘库。

软件自动进行生产成本归集，自动进行成本核算。

提前安排发货计划，扫描发货，验证发货准确。

关键应用场景

基础数据管理

基础业务数据是企业信息化的根基，根据丰光精密机械业务特点，将所有存货（原材料、半成品、产成品、工具、模具、低值易耗等）进行多级分类；并针对存货属性（内销、自制、采购、委外、生产耗用等）、计划属性（固定提前期、供应倍数、最低供应量、销售跟单、安全库存、批号）等进行分析。

丰光精密机械属于精加工型企业，工艺路线设置的规范性与准确性，直接影响到车间现场信息化应用效果，为此针对企业的工艺特点，对产品+工序+设备的组合（宽放系数、机加工时间、人工安装时间、权重、单机人数）维护对应的参数。

库存管理条码应用

企业互联从条码应用开始，条码技术在丰光精密机械业务中的应用，开启了企业智能制造的第一步，条码标签与识读设备的软硬件结合，让数据采集在企业中更加便捷、高效，同步提升了其供应链上的准确性和效率。

通过条码技术的应用，从材料入库和产品生产下线时开始进行赋码、打码、贴码，整个供应链上端到下端的业务通过扫码方式进行连接，并保持物流与数据流的同步。箱码的使用，让产成品一次扫码，批量出库。集准确与便捷于一体，集软件与硬件于一体，集信息流与物流为一体，是条码技术带给丰光精密机械最显著的价值。

车间现场管理与车间条码应用

丰光精密机械的产品属于多工序连续加工。对于车间现场的组织管理，除了要做到生产订单级的管控外，还需要对工序、机台设备以及班组人员做到细化管理。但是由于车间现场数据的产生需要到完工之后集中录入，场地约束与时间的滞后性导致企业数据收集的不方便与不及时。

车间条码技术的应用为企业数据实时采集提供便利，根据生产订单生成的工序流转卡，采用PDA移动报工方式，各班组作业者使用终端设备上岗开工后开始加工作业，每个工序加工完成后，扫描工序流转卡中的工序二维码，扫描人员条码、机器设备条码并输入对应的合格数量，完成数据实时采集。

应用价值

提供多层次的计划及平衡系统，细化生产计划，构成完整灵活的LRP解决方案：需求规划实现对采购计划进行编制，并提供计划调整建议，可以针对销售订单编制物料的需求计划。

优化生产管理，提供集成的混合模式制造解决方案，实现有效的生产过程控制：通过生产订单管理实现生产领退料严格管理及生产订单的审核、下达、关闭和生产统计；通过车间管理实现工艺路线管理、车间执行汇报、车间统计和车间工时记录。

与财务、供应链全面集成，实现精细化的成本管理：解决跨部门生产产品的成本费用归集；帮助企业实现按单进行成品成本核算，实现更加精细的成本管理。

全面的企业运营监控管理：从销售、采购、生产、库存、财务、成本等各个环节，深入全面监控企业运营状况，帮助管理者集中精力迅速找出潜在问题并予以解决，同时又能在复杂的经济形势下识别并充分利用新的商机。

全面内控管理：企业的运营过程涉及到多种不同的流程，通过ERP在众多的内部控制点进行了控制，深入到每个业务链条的各个环节。通过规范业务流程和严格操作控制，有效预防风险事件的发生；保证信息采集渠道的畅通和监控的实时性、及时性，辅助各级管理者、决策者全面透视企业内部、掌握企业全局。

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。

在《中国制造2025》战略实施后，“制造业数字化、网络化、智能化”被定义为新工业革命的核心技术。

离开生产数据采集，生产管理部门不能及时、准确地得到工件生产数量；无法准确、科学地制定生产计划；无法实现生产管理协同等。

可见，只有有效的实现生产数据的采集和分析，才能从根本上解决车间管理中计划跟踪迟滞、设备利用率低、产品质量难以提升等问题。

自动地、及时地、准确地数据采集，是现代化工业车间的基础。而我们，能为数字化工厂打造一个更加可视、实时、精细、可追溯的制造环境。

东芝，是日本最大的半导体制造商，也是第二大综合电机制造商。公司创立于1875年，业务领域包括数码产品、电子元器件、社会基础设备、家电等。东芝信息机器（杭州）有限公司是日本东芝株式会社的全资子公司，也是东芝笔记本电脑全球唯一的生产基地。

面临的挑战

东芝电脑产品及机板配件生产部门每天都需要及时产出大量的生产数据统计报表，同时质检部门也需要定时定期巡检设备生产相关的异常信息，方便对生产数据进行快速高效和精细化的管理。

但是东芝之前通过excel记录生产数据已无法满足现有业务量的需求：

1、数据采集难：依然采用人工采集、手工输入等方式采集生产线信息；

2、手工数据质量差：excel记录不仅准确性不足，还存在一定的错误率；

3、报送周期长，统计延时：手工输入只能定时进行，无法实时更新系统中的生产数据，滞后情况严重，不利于生产线的顺利进行，制约了产能的进一步提高。

4、事后监管机制：不能及时发现生产过程问题，生产效率提升缓慢；

5、数据分析不足：不能进行可视化的展现，无法给领导提供决策支撑。

为什么选择亿信华辰

1、经受考验的成熟度

支撑30多个国家级部委完成监管、普查、抽查、统计等应用场景的数据采集与分析，助力100余家银行完成统一报表平台和统一数据平台的建设，业务稳定运行。

2、技术先进性

12年的技术沉淀，围绕数据全生命周期自主研发了多款重量级核心智能产品，产品线涵盖了数据采集、数据处理、数据存储、数据分析、数据挖掘等多个领域。

3、高品质强口碑

亿信华辰不仅提供成熟的平台化产品，而且不断地给客户成功交付数据中心、决策支持等应用系统，并以几乎100%的项目成功率，取得了远超同业公司的客户满意度。

平台建设

东芝制造车间生产过程中的数据包括车间人员、物料、加工设备、工票、工装、加工过程等，涉及车间各个部分。面向东芝内部的生产部门，为一线生产人员及质检部门提供数据填报及数据分析平台，是一个完全基于互联网技术构建的智能数据系统。

1、生产数据自动采集并上报

生产部门需要定时每天填写电脑产品及机板配件等的生产信息日报等，利用亿信华辰i@Report产品可以自动将数据库中的设备相关信息初始化到固定格式的报表中，然后根据相关业务逻辑公式，自动统计工数、时长、产出等，生产业务人员确认后直接上报，即可完成数据的采集填报工作，生产组长可以快速汇总其下属各个人员的生产数据，并将数据逐层上报。

2、异常数据提前预警

品质部门需要监管生产流水线的产品生产情况，并形成品质报告定期输出，利用i@Report移动填报功能，品质部门会去现场定时定期巡检，并将异常原因、设备编号等信息在平板电脑上立即进行填报，并拍照上传相关图片留档；同时，对于异常原因利用亿信BI进行历史数据的相关分析，形成问题检索表，方便对比分析。

方案价值

总体而言，利用i@Report+亿信BI两个产品，将以往需要大量的人工通过excel方式报送报表，改为只需要在移动端/PC端在线填报数据的工作模式，极大的减少了业务人员的工作量，提高了数据的共享效率；并将手工数据按照统一的标准存储到数据库，增强了数据的完整统一，也更加有利于对历史数据的对比关联分析。

同时，因为有效的流程监控，在生产过程中，可及时发现异动数据，提前预警，进一步提升了生产质量，降低了事故率，亿信华辰帮助客户收获更高的运营效率和生产质量。

目前，通过智能数据平台的搭建，亿信华辰帮助东芝提升生产能力的同时，也保证了数据的安全性和可靠性，着实为互联网时代的制造业注入了新的活力。