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2.2 數據采集方法

（1）傳感器

傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并將信息按一定規律轉換成電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足數據的傳輸、處理、存儲、顯示和控制等要求。生產車間中存在許多傳感節點，24小時監控著整個生產過程，當發現異常時，迅速反饋至上位機，是數據采集的感官接收系統，屬于數據采集的底層環節。

（2）RFID技術

RFID射頻識別技術是一種非接觸式的自動識別技術，通過射頻信號自動識別目標對象、獲取數據信息并交換數據。RFID技術可識別高速運動物體并可同時識別多個標簽，操作快捷方便。

在工作時，RFID讀寫器通過天線發送出一定頻率的脈沖信號，當RFID標簽進入磁場時，憑借感應電流所獲得的能量發送出存儲在芯片中的產品信息，或者主動發送某一頻率的信號。閱讀器對接收的信號進行解碼，然后送到后臺主系統進行相關處理。主系統根據邏輯運算判斷該卡的合法性，針對不同的設定做出相應的處理和控制，發出指令信號控制執行動作。

2.3 數據采集難點

（1）數據量巨大

如果單純是將數據采集到，可能還比較好完成。但是，因為必須要考慮數據的規范與清洗，所以在存儲之前需要對海量的數據進行處理，從技術上又提高了難度。

（2）工業數據的協議不標準

互聯網數據采集一般都是常見的HTTP等協議，但在工業領域，有ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等各類型工業協議，而且各個自動化設備生產及集成商還會自己開發各種私有的工業協議，導致在工業協議的互聯互通上，出現了極大的難度。很多企業在工業現場實施綜合自動化等項目時，遇到的Zui大問題就是面對眾多的工業協議，無法及時有效的進行解析和采集。

（3）視頻傳輸所需通訊帶寬巨大

隨著云計算技術的普及、公有云的興起，大數據需要大量的計算資源和存儲資源，因此工業數據逐步遷移到公有云已經是大勢所趨了。現在一個工業企業可能會有幾十路視頻，成規模的企業會有上百路視頻，如此大量的視頻文件如何通過互聯網順暢的傳輸到云端，也是需要面臨的巨大挑戰。

（4）對原有系統的采集難度大

在實施大數據項目時，數據采集往往不僅僅是針對傳感器或者PLC，而是采集已經部署完成的自動化系統的上位機數據。這些自動化系統在部署時，廠商水平參差不齊，大部分系統是沒有數據接口的，文檔也大量缺失，大量的現場系統沒有點表等基礎設置數據，使得對這部分數據采集的難度極大。

（5）安全性考慮不足

原先的工業系統都是運行在局域網中，安全問題不是突出考慮的重點。一旦需要通過云端調度工業之中Zui為核心的生產能力，又沒有對安全的充分考慮，造成的損失是難以彌補的。

3、數據展示

數據采集、處理之后，需要對采集數據進行展示，例如智能產品/智能生產設備/智能測試設備運行狀態報告，可以顯示出當前每臺設備的運行狀態，是否空閑、空閑時間多少、是否加工中、加工時間多少、狀態設置如何、正在運行中或是出了故障等。

數據展示需要對采集到的項目數據提供多種報表的展示，例如設備綜合利用率OEE報表，能夠準確清楚地分析出設備效率如何，在生產的哪個環節有多少損失，以及可以進行哪些改善工作。設備實時狀態跟蹤、能耗看板，將生產現場的設備狀況第一時間傳達給相應的使用者。企業通過對工廠設備狀態的實時了解，可以實現即時、高效、準確的精細化設備管理。