点击上方"关注"，共同关注工业互联网的发展!

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。

点击上方关注，共同关注工业互联网的发展!

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%。

点击上方关注，共同关注工业互联网的发展!

停机，这是一个所有工程师都会害怕的字眼，特别在现代工业中。设备故障停机可以为一家公司带来每天百万美元的巨大经济损失。而随着工业规模的不断扩大，停机损失也以惊人的速度日益攀升。

作为企业，想要有效控制和降低设备故障的发生率，就要加强设备故障的分析管理。简而言之，故障发生前通过对设备状态的监测，了解掌握设备有无劣化情况，及时发现设备故障征兆和隐患，并维护检修；故障发生后，要及时分析设备故障原因，制定相应解决办法，防止故障再次发生及二次事故的发生。

其实设备故障的发生是有规律可循的，可以从一些可识别的参数看出设备功能性故障有可能即将发生，也可以看出设备已经丧失了规定的性能指标。因此在工业设备领域，出现了一些基于大数据分析技术提供设备故障预警和排查服务的公司。

36氪近日接触到的上海悦狮CEO沈劼昕告诉36氪，基于大数据分析的整个设备的监测和运维方案大概分为以下几个关键环节：设备数据的采集——数据在前端的过滤和分析——数据传输至云端——在云端通过算法模型分析出设备状态，进行故障预警以及故障定位——专家基于分析结果给出运维建议方案——维护维修——维保后的再检测。

从以上关键环节可以看出，第三方服务商要具备以下两个关键能力——基于算法模型的数据分析能力，和基于分析结果的专家运维建议能力。

沈劼昕告诉36氪，在数据分析方面，除了团队本身具备算法搭建能力，还需要大量的设备实际运行数据的积累，以不断训练优化算法模型，使得分析结果更加精确。据悉，依托控股母公司上海旺月工程材料技术有限公司的市场优势，悦狮短期内积累了大量数据，检测的大类设备有2万多台套。沈劼昕告诉36氪，根据以前的历史数据，其通过设备监测预测设备故障的准确率还是非常高的，尤其是在水泥、电力等数据积累量大的行业。在同一行业中，算法模型基本是通用的。在向其他行业拓展时，由于很多设备也是相同或类似的，因此所需的研发周期也不会特别长。

对于甲方工厂来说，故障预警和定位只是第一步，下一步也是很关键的一步是如何排除或是降低故障发生可能性。沈劼昕告诉36氪，暂时维保方案的设计无法完全用AI技术实现，他们提供了专家团队为工厂定制维保方案。同时，悦狮也和第三方运维团队合作，会在维保方案出来后，直接帮助甲方完成设备维保，提供一整套完整方案。沈劼昕表示，这也是悦狮和GE、本特利、霍尼韦尔等提供故障监测设备的老牌企业的差异化所在，即可以为甲方提供分析结果解读、维保设计和实地维保服务整套方案。

据悉，悦狮现有的故障分析模型已非常成熟，不过悦狮也在不断丰富分析数据维度、提升服务质量。沈劼昕告诉36氪，他们现在还是以项目制的形式服务甲方工厂，收取软硬件系统实施费用、后台运维分析服务费，以及维保方案定制开发费用。由于设备监测和运维分析强调人力服务，属于弱人工智能范畴，为此悦狮正在开发“资产设备全生命周期管理系统”未来将以SaaS的形式扩增新市场。

自2017年至今，悦狮拥有300多个电厂、300多个水泥厂和100多家石化企业客户，平均客单价在100-200万元之间（4年合同周期）。

公司现有40多人，主要是业务和现场工程师。CEO沈劼昕，上海交通大学计算机科学专业，微软认证MCSE工程师，从业经历18年，参与多家公司智能化改建项目。

—————————————————————————————————————————————

附：以上项目由创源InnoSpring推荐，创源InnoSpring是产业创新系统运营商，专注于规划、投资、建设并运营产业创新体系，聚焦于智能制造、生物医药、智慧建筑（城市）三个产业方向，深挖产业链资源，形成涉及空间运营、创新创业服务、产业投资领域的完整产品系列。目前，创源InnoSpring在全球范围内已布局7个创新中心，业务覆盖中国、美国、德国等多个国家和地区。

常报全媒体讯 7月19日，天宁召开“设备上云”工作推进会，将成立23个工作组面向全区1222家中小微企业开展设备上云工作。区委书记宋建伟、副区长周登蓉出席会议。

设备上云基础工作主要是安装数据采集盒和下载航天云网工业互联APP。设备上云意味着天宁企业“上云”工作进入实质阶段。企业不再只是在云网注册账号，而要在设备上安装数据采集盒，收集设备数据，实时监测设备运行状态、故障率、报警量等，实现对设备的监控和健康管理。

据了解，在本轮设备上云工作推进过程中，航天云网数据研究院（江苏）有限公司将利用3亿产业基金为上云企业免费提供、安装数据采集盒。安装完成后，企业可免费使用航天云网工业互联APP查看设备的各类信息数据。

同时，企业可根据需求，选择应用APP中的增值服务，限期免费试用后再购买。应用APP主要涉及帮助企业进行巡检及设备管理的现场总管、消防管控软件、研发设计管理软件等。

不过，不是所有的企业设备都可以上云。航天云网专业技术人员将对企业设备进行前期调研，挑选出可以上云的设备进行安装。安装时间将在40-60分钟，且需要停机安装。

（姚海燕 王凯）

经过大量的现场诊断的实践证明，对机械设备实施振动诊断，必须遵循正确的诊断程序，才能使诊断工作有条不紊的进行，反之，如果方法步骤不合理，或考虑因素不周而造成某些环节上的缺漏，则将影响诊断工作的顺利进行，甚至中途遇挫无果而终。

通观振动诊断的全过程，诊断步骤可概括为三个环节，即准备工作、诊断实施、决策与验证。下面将围绕这三个方面的内容，归纳为六个步骤介绍。

一、了解诊断对象

了解诊断对象是开展现场诊断的第一步。诊断的对象就是机器设备,主要手段制作调查表进行设备调查，由设备结构参数表、设备运行参数表、设备状况表组成。

1、清楚设备的基本组成部分及其链接关系。一台完整的设备一般由三大部分组成，即原动机（大多数采用电动机，也有用内燃机、汽轮机、水轮机，一般称辅机）、工作机（主机）和传动系统，要查明它们的型号、规格、性能参数及连接的形式，画出结构简图。

2、必须查明各主要零部件的型号、规格、结构参数及数量等，并在结构上表明，或另做说明。这些零件包括：轴承形式、滚动轴承型号、齿轮的齿数、叶轮的叶片数、带轮直径、联轴器形式等。

设备运行参数表包括：

1）各主要零部件的运动方式。旋转运动还是往复运动。

2）机器的运动特性。平稳运动还是冲击性运动。

3）转子运行速度。低速（＜600r/min），中速（＜600~6000r/min），高速（＞6000r/min），匀速还是变速。

4）机器平时正常运行时及振动测量时的工况参数值，如排出压力、流量、转速、温度、电流、电压等。

5）载荷性质。均载、变载还是冲击载荷。

6）工作介质。有无尘埃、颗粒性杂志或腐蚀性汽（液）体。

7）周围环境。有无严重的干扰（污染）源存在，如强电磁场、振源、热源、粉尘等。

设备状况表包括：

1）设备基础形式及状况，搞清楚是刚性基础还是弹性基础。

2）有关设备的主要设计参数，质量检验标准和性能指标，出厂检验记录，生产厂家。

3）有关设备常见故障分析处理的资料（一般以表格形式列出），以及投产日期、运行记录、事故分析记录、大修记录等。

二、 确定诊断方案

在对诊断对象全面了解基础上确定具体的诊断方案。诊断方案的正确与否，关系到能否获得必要充分的诊断信息，必须认证对待，一个比较完整的现场振动诊断方案应包括：

1、选择测点

测点是设备上被测量的部位，它是获取诊断信息的窗口。测点选择正确与否，关系到能否获得所需要的真是完整的状态信息，只有在对诊断对象充分了解的基础上，才能根据诊断目的恰当地选择测点，测点应满足：

1）对振动反应敏感。所选测点要尽可能靠近振源，避开或减少信号在传递通道上的界面、空腔或隔离物（如密封填料等），最好让信号成直线传播。这样可以减少信号在传递图中的能量损失。

2）信息丰富。通常选择振动信号比较集中的部位，以便获得更多的状态信息。

3）所选测点要服从于诊断目的，诊断目的不同，测点也应随之改变位置，如下图所示，如要诊断风机叶轮是否平衡，应选测点④；若要诊断轴承故障应选择③④；若要诊断电动机转子是否存在故障，则应选择测点①②。

1）适于安置传感器。测点必须有足够的空间用来安置传感器，并要保证有良好的接触。测点部位还应有足够的刚度。

2）符合安全操作要求。由于现场振动测量是在设备运转的情况下进行的，所以在安置传感器时必须确保人身和设备安全。对不便操作，或操作起来存在安全隐患的部位，一定要有可靠的保安措施，否则只好暂时放弃。

在通常情况下，轴承是监测振动最理想的部位，因为转子上的振动载荷直接作用在轴承上，并通过轴承把机器与基础连接成一个整体，因此轴承部位的振动信号还反映了基础的状况。所以在无特殊要求的情况下，轴承是首选测点。

如果条件不允许，也应使测点金狼靠近轴承，以减小测点和轴承座之间的机械阻抗。此外设备的地脚、机壳、缸体、进出口管道、阀门、基础等部位，也是测量振动的常设测点，必须根据诊断目的和监测内容决定取舍。

在现场诊断时常常碰到，有些设备在选择测点时遇到很大的困难，如卷烟厂的卷烟机、包装机。其传动机构大都包封在机壳内部，不便对轴承部位进行监测。这种情况在其他设备也存在，比如诊断一台立式钻床时，工选择了13个测点，只有其中4个测点靠近轴承，其他都相距甚远。凡碰到这种情况，只有另选测点部位。若要彻底解决问题，必须根据适捡性要求对设备的某些结构作一些必要的改造。

有些设备的振动特征有明显的方向性，不同方向的振动信号也往往包含着不同的故障信息。因此，每一个测点一般都应该测量三个方向，即水平方向（H），垂直方向（V）和轴向（A），如下图所示。水平方向和垂直方向的振动反映径向振动，测量方向垂直于轴线，轴向振动的方向与轴线重合或平行。

测点已经确定，必须在每个测点的三个测量方位处做上永久性标记，如打上样冲眼，或加工出固定传感器的螺孔。

2、预估频率和振幅

测量振动前，对所测振动信号的频率范围和振幅大小要作一个基本的估计，为选择传感器、测量仪器和测量参数、分析频带提供依据，同时防止漏检某些可能存在的故障信号而造成误判或漏诊。预估振动频率和振幅可采用：

1）根据长期积累的现场诊断经验，对各类常见多发故障的振动特征频率和振幅做一个基本估计。

2）根据设备的结构特点、性能参数和工作原理计算出某些可能发生的故障特征频率。

3）利用便携式振动测量仪，在正式测量前进行分区多点搜索测试，发现一些振动烈度较大的部位，再通过改变测量频段和测量参数进行多次测量，也可以大致确定其敏感频段和振幅范围。

4）广泛搜集诊断知识，掌握一些常用设备的故障特征频率和相应的幅值大小。

3、确定测量参数

振动测量，要求选用对故障反映最敏感的诊断参数来进行测量，这种参数被称为“敏感因子”，即当机器状态发生小量变化时特征参数却发生较大的变化。

由于设备结构千差万别，故障类型多种多样，因此对每一个故障信号确定一个敏感因子是不可能的，人们在诊断实践中总结出一条普遍性原则，即根据诊断对象振动信号的频率特征来选择诊断参数。常用的振动测量参数有加速度、速度和位移，一般按：

低频振动（＜10Hz）采用位移测量；

中频振动（10~1000Hz）采用速度测量；

高频振动（＞1000Hz）采用加速度测量；

对于大多数机器来说，最佳诊断参数是速度，因为它是反映振动强度的理想参数，所以国际上许多振动诊断标准都是采用速度有效值作为判别参数。以往我国一些行业标准大多采用位移（振幅）作为诊断参数。在选择测量参数时，还需与所采用的判别标准使用的参数相一致，否则判断状态时将无据可依。

4、选择诊断仪器

测振仪器的选择除了重视质量和可靠性之外，最主要的还要考虑：

1）仪器的频率范围要足够宽。要求能记下信号内所有重要的频率成分，一般在10~10000Hz或更宽一些。对于预示故障来说，高频成分是一个重要信息，设备早期故障首先在高频段中出现，待到低频段出现异常时，故障已经发生了。所以仪器的频率范围要能够覆盖高频低频各个频段。

2）要考虑仪器的动态范围。要求测量仪器在一定的频率范围内能对所有可能出现的振动数值，从最高至最低均能保证近似相同的增益和一定的记录精度。这种能够保证一定精度的数值范围称为仪表的动态范围。对多数设备来说，其振动水平通常是随频率而变化的。

5、选择与安装传感器

用于振动测量的传感器又三种类型，一般都是根据所测量的参数类别来选用：测量位移采用涡流式位移传感器，测量速度采用电动式速度传感器，测量加速度采用压电式加速度传感器。

由于压电式加速度传感器的频响范围比较宽，所以现场测量时，在没有特殊要求的情况下，常用它同时测量位移、速度和加速度三个参数，基本上能满足要求。

振动测量不但对于传感器的性能质量有严格要求，对其安装形式也很讲究，不同的安装形式适用于不同的场合。在现场测量时，尤其是大范围的普查测试，以采用永久性磁座安装最简便。长期监测测量用螺栓固定为好。在测量前，传感器的性能指标须经检测合格。

在测量转子振动时，有两种不同的测量方式，即测量绝对振动和相对振动。由转子交变力激起的轴承振动称为绝对振动，在激振力的作用下，转子相对于轴承的振动称为相对振动。压电式加速度传感器时用于测量绝对振动的，而测量转子的相对振动，则必须使用电涡流位移传感器。在现场实行简易振动诊断时，主要使用压电式加速度传感器测量轴承的绝对振动。

6、做好其他相关事项准备

测量前的准备工作一定要仔细。为了防止测量失误，最好在正式测量前做一次模拟测试，以检验仪器是否正常、准备工作是否充分。比如检查仪器的电量是否充足，在现场常常发生因仪器无电而使诊断工作不得不中止的情况，各种记录本也准备好，以备不时之需。

三、进行振动测量与信号分析

1、两种测量系统

目前，现场简易振动诊断测量系统可采取两种基本形式，它们分别代表了故障诊断发展的不同阶段：

1）模拟式测振仪所构成的测量系统。其基本功能主要是测量设备的振动参数值，对设备作出有无故障的判断，当需要进一步分析时，可加上一台简易示波器和一台简易频率分析仪，组成简易测量系统，可观察振动波形，这种简易测量分析系统在现场诊断中也能解决大量问题。目前此类系统已经被市场淘汰。

2）以数据采集分析系统为代表的数字式测振仪器所构成的振动诊断测量系统。其操作方法简便，已经成为主流分析手段，它是建立在数字信号分析技术上的精密诊断系统和在线监测与诊断系统。目前市场上已有手持式数据采集分析仪，轴承状态智能监测仪，手持式现场动平衡仪等，但是随着物联网的发展以及移动互联网技术的更新，手机APP+传感器的新型式已经开始在市场上涌现，诊断分析也随着大数据的到来及算法技术的提升，未来诊断分析环节逐渐会更加智能化。

2、振动测量与信号分析

在确定诊断方案之后，根据诊断目的对设备进行各项相关参数测量。在所测量参数中必须包括所选诊断标准（如ISO2372）中所采用的参数，以便进行状态识别使用，如果没有其他特殊情况，每个测点必须测量水平（H）、垂直（V）和轴向（A）三个方向的振动值。

对于初次测量的信号，要进行信号重放和直观分析，检查测得的信号是否真实。若对所测信号了解得比较清楚，对信号的特性心中有数，那么在现场可以大致判断所测得信号的振幅及时域波形的真实性。如果缺少资料和经验，应进行多次复测和试分析，确认测量无误后再做记录。如果使用的仪器具有信号分析功能，则在测量参数之后，即可对该点进一步作波形观察、频率分析等有关项目，特别对那些振动值超过正常值的测点，测量后把信号存储起来，而且要长期存储，当然现在市场上大部分测试手持式仪器已经实现了存储等功能。

3、数据记录整理

测量数据一定要作详细记录，除了记录仪器上的参数外，还需记下环境温度、电源参数、仪器型号、仪器的通道数（单双通道），以及测量时设备运行的工况参数（负荷、转速、进出口压力、轴承温度、声音、润滑等，有必要用防爆手机进行拍照留存）。也可以把两台设备定期测定的数据或相同规格设备的数据分别统计在一起，方便对比分析。

四、实施状态判别

根据测量数据和信号分析所得到信息，对设备状态作出判别。首先判断它是否正常，然后对存在异常的设备作进一步分析，指出故障的原因、部位和程度。对于不能用简易诊断解决的疑难故障，必须动用精密诊断手段加以确诊。

五、做出诊断决策

通过测量分析、状态识别等几个程序，弄清设备的实际状态，为作出决策创造条件或是继续运行，或是停机修理。对需要修理的设备，应当指出修理的具体内容，如待处理的故障部位、所需要更换的零部件等。

六、 检查验证

设备诊断的全过程并不是作出结论就算结束了，最后还有重要一步，必须检查验证诊断结论及处理决策的结果。诊断人员应当向用户了解设备拆机检修的详细情况及处理后的效果。如果有条件的话，最好亲临现场察看，检查验证诊断结论与实际情况是否符合，这是对整个诊断过程最权威的总结，也是增长经验的重要环节。

一年一度的苹果秋季新品发布会在北京时间9月13日凌晨1点，在美国的苹果新总部举办新品的发布会。iphone手机在手机行业中手机质量一直是保持着很好的口碑，当然价格也是比普通的要贵很多，不然怎么叫肾手机呢?

iphone

在仪器仪表的测振仪中也有一款设备同，iphone手机一样拥有高品质的质量，那就是美国进口的艾默生振动分析仪csi2140。

csi2140振动分析仪

2140 突破了市场上最快的数据采集速度，更贴切人体工程学设计的舒适，轻便单手操作;新一代CSI 2140问世引领CSI系列面向一个新的高度，整合了无线传输、高速分析、整合配套产品完成更高难度的作业。

CSI 2140机械健康振动分析仪--常规数据和纠正性维修工作，可以上传到AMS设备管理组合：机械健康管理软件进行更多的分析和报告。

iphone有自己独创的ios系统，艾默生也有自己独创的Peakvue技术也是近年发展的一项新的信号采集与处理技术，它可以有效诊断滚动轴承和齿轮的早期故障。大量监测实践表明：与传统的共振解调技术相比, 它具有显著的优点，能发现更多的设备问题。

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。

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。

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~

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。

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！