一、現狀概述

隨著(zhù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的不斷發(fā)展和完善，中國作為世界第一制造大國，對工業(yè)產(chǎn)線(xiàn)設備數據采集的實(shí)時(shí)性、可靠性和專(zhuān)業(yè)解決方案的需求日益增強。工業(yè)數據采集市場(chǎng)呈現出巨大的潛力，相關(guān)軟硬件和服務(wù)提供商迎來(lái)了良好的發(fā)展機遇。從消化政策、推出工業(yè)數據采集解決方案，到發(fā)布工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，市場(chǎng)各方都在積極尋求業(yè)務(wù)轉型，外資企業(yè)和本土企業(yè)均在積極部署工業(yè)數據采集產(chǎn)品體系和解決方案。

二、存在的問(wèn)題

1、協(xié)議多樣性

由于現場(chǎng)的實(shí)際需求與后期的規模擴展，客戶(hù)往往會(huì )購買(mǎi)不同品牌的PLC以及支持不同協(xié)議的傳感器設備，如Modbus、OPC UA、Profibus、EtherCAT等。這些設備協(xié)議的多樣性增加了現場(chǎng)數據的互聯(lián)互通的難度，使得數據采集變得復雜，形成了“信息孤島”。

2、老舊設備兼容性

新設備逐步替代老舊設備是保證企業(yè)良好生產(chǎn)效率與競爭力的重要手段。然而，如果全部淘汰老舊設備，企業(yè)將面臨巨大的開(kāi)銷(xiāo)和折舊費用；而如果混合使用新舊設備，就需要考慮到新老設備的數據交互問(wèn)題，這增加了數據采集的難度和成本。老舊設備往往采用過(guò)時(shí)的通信協(xié)議，與新的IoT系統難以兼容。

3、OT與IT融合困難

在OT領(lǐng)域，現場(chǎng)設備支持的協(xié)議大部分都是工業(yè)協(xié)議，如Modbus、OPC、Profibus、EtherCAT等。但在IT領(lǐng)域，IoT平臺和云平臺等平臺支持的是HTTP、MQTT等協(xié)議。協(xié)議的不一致性使得企業(yè)難以實(shí)現OT和IT的融合，進(jìn)而影響到設備數據的采集和傳輸。

4、數據孤島

不同設備之間的數據無(wú)法實(shí)現有效共享，導致信息孤島現象。這不僅影響了企業(yè)整體的數據分析能力，還使得數據在采集后難以被充分利用，降低了數據的價(jià)值。

5、處理能力不足

許多企業(yè)缺乏專(zhuān)業(yè)的數據處理和分析團隊，無(wú)法對采集到的數據進(jìn)行深入挖掘和分析，難以發(fā)現數據背后的價(jià)值。這限制了企業(yè)利用數據進(jìn)行生產(chǎn)優(yōu)化和決策支持的能力。

6、數據傳輸速度和精度問(wèn)題

在許多傳統的工業(yè)環(huán)境中，數據傳輸速度慢是普遍存在的問(wèn)題。這可能導致數據延遲，影響實(shí)時(shí)監控和決策的準確性。此外，由于傳感器誤差、信號干擾等原因，數據精度往往受到影響，這不僅降低了數據的可靠性，還可能誤導企業(yè)的決策和生產(chǎn)過(guò)程。

7、數據安全和隱私保護

隨著(zhù)更多的設備和系統聯(lián)網(wǎng)，數據安全和隱私成為了一個(gè)重要的問(wèn)題。工業(yè)數據采集會(huì )涉及到大量重要工業(yè)數據和用戶(hù)隱私信息，在傳輸和存儲時(shí)都會(huì )存在一定的數據安全隱患，也存在黑客竊取數據、攻擊企業(yè)生產(chǎn)系統的風(fēng)險。

三、解決方案

1、引入IoT網(wǎng)關(guān)

采用支持多種協(xié)議的工業(yè)網(wǎng)關(guān)，如TDE邊緣計算網(wǎng)關(guān)，能夠支持多種通信協(xié)議，實(shí)現不同設備間的數據互通。通過(guò)對接邊緣計算網(wǎng)關(guān)，企業(yè)可以將各種設備的數據統一轉換為標準格式，便于后續的數據整合和分析。

2、邊緣計算技術(shù)

邊緣計算技術(shù)能夠在設備端對數據進(jìn)行初步處理和分析，減少數據傳輸的延遲和帶寬占用。通過(guò)部署邊緣計算節點(diǎn)，企業(yè)可以實(shí)現對老舊設備的遠程監控和數據采集，同時(shí)降低對中心服務(wù)器的依賴(lài)。

3、構建OT與IT融合平臺

構建支持多種通信協(xié)議和數據格式的OT與IT融合平臺，如數網(wǎng)星平臺，實(shí)現OT設備和IT系統的實(shí)時(shí)連接和數據交換。通過(guò)該平臺，企業(yè)可以實(shí)時(shí)獲取產(chǎn)線(xiàn)數據，進(jìn)行數據挖掘和分析，為產(chǎn)線(xiàn)優(yōu)化和決策提供有力支持。

4、加強IT和OT團隊的協(xié)作

通過(guò)培訓和技術(shù)交流，提升IT和OT團隊之間的協(xié)作能力，共同解決數據采集和傳輸中的技術(shù)問(wèn)題。

5、完善數據共享機制

建立健全的數據共享機制，包括數據的采集、存儲、處理和分析等環(huán)節，確保數據能夠在企業(yè)內部得到有效的共享和利用。

6、引入先進(jìn)的數據處理技術(shù)

如大數據、云計算、人工智能等，提高數據處理的效率和準確性，實(shí)現數據的高效利用。

7、采用高性能計算技術(shù)

如云計算或邊緣計算，提供強大的計算資源，加速數據處理和分析過(guò)程。

8、建立專(zhuān)業(yè)的數據處理團隊

組建專(zhuān)業(yè)的數據處理和分析團隊，負責對采集到的數據進(jìn)行深入挖掘和分析，提取有價(jià)值的信息，為企業(yè)決策提供支持。

9、采用高速數據傳輸技術(shù)

如光纖傳輸或更先進(jìn)的無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)，提高數據傳輸速度，減少數據延遲。

10、加強數據預處理

如濾波、去噪等，提高數據精度，降低傳感器誤差和信號干擾對數據的影響。

11、建立完善的數據安全管理體系

對設備數據進(jìn)行加密處理和訪(fǎng)問(wèn)控制，防止數據泄露和攻擊。加強網(wǎng)絡(luò )安全防護措施，如防火墻、入侵檢測系統等，確保數據傳輸和存儲的安全性。

工業(yè)產(chǎn)線(xiàn)設備數據采集面臨著(zhù)協(xié)議多樣性、老舊設備兼容性、OT與IT融合困難、數據孤島、處理能力不足、數據傳輸速度和精度問(wèn)題以及數據安全和隱私保護等一系列挑戰。通過(guò)引入IoT網(wǎng)關(guān)、邊緣計算技術(shù)、構建OT與IT融合平臺、加強團隊協(xié)作、完善數據共享機制、引入先進(jìn)的數據處理技術(shù)、采用高性能計算技術(shù)、建立專(zhuān)業(yè)的數據處理團隊、采用高速數據傳輸技術(shù)、加強數據預處理以及建立完善的數據安全管理體系等措施，可以有效解決這些問(wèn)題，提高數據采集的效率和準確性，為企業(yè)生產(chǎn)優(yōu)化和決策提供有力支持。