數據采集——工業互聯網的基礎

都知道數據采集是工業互聯網的基礎 。那對于數據采集，大家了解多少呢？

制造數據采集的數據分類

由于行業不同、應用場景不同，對制造數據的分類也不盡相同。

首先是對制造本身的理解。從狹義上的理解，制造主要是將原材料加工成產品的生產過程，但如果從廣義的上理解，制造可以涵蓋產品研發、企業資源管理、產品工藝、生產過程、市場營銷、售后維護等等不同的方面，制造數據的范圍就變得非常龐大，數據采集的方式自然也就多種多樣了。

其次，不同行業對制造數據的分類也不同。比如流程行業，可分為工藝數據、過程數據以及作業實績。工藝數據主要是指溫度、壓力、電流、電壓等直接影響生產效率、產品質量的數據。過程數據是指生產過程中所使用或者產生的數據，比如物料、計劃、生產節拍等等。而實績數據包括投入產出數量、合格率等等。

在離散制造行業，主要的制造數據包括設備數據、生產過程數據、質量數據等。

①設備數據：設備運行狀態信息、實時工藝參數信息、故障信息、維修/維護信息等;

②生產過程數據：生產計劃、產品加工時間、加工數量、加工人員、加工參數、產品完工率等;

③質量數據：產品質量信息、工藝質量信息等。

最后，劃分的標準也不同。也有人將能源數據、測量測試數據等都定為單獨的一類。

本文基于離散行業的劃分習慣，按照狹義上的制造進行數據種類的劃分，即設備數據、生產過程數據、質量數據三類，能源數據可合并到設備數據，測量測試數據可并入質量數據類。

制造數據采集的方式

目前，制造數據的主要采集方式有設備自動采集、人工終端反饋、其他外圍終端采集等。

1.設備自動采集

這類系統有些是設備廠家提供，優點是對自家設備研究的很深入，但對其他廠家，特別是競爭對手的產品兼容性就差很多，因此，在市場面上更多的是采用第三方廠家提供的專業數據采集系統。這種設備數據采集系統，在離散制造行業叫MDC(機床監控與數據采集系統，ManufacturingDataCollection)，在流程制造業用SCADA系統(數據采集與監視控制系統)實現設備數據的自動采集。如圖1所示的MDC顯示界面。

設備數據自動采集的手段主要有以下三種：

1）帶網卡的數控機床——通過機床網卡，實現對設備狀態的遠程自動采集。采集的內容包括運行參數(主軸轉速、進給速度、主軸功率、刀具坐標等)以及加工產品、加工數量、報警信息等。該種采集方案的優點是采集的數據種類多、實時性強。缺點是，受控制系統的限制，目前主要是西門子、發那科、海德漢、華中數控等部分主流系統支持。當然，由于這是智能制造的發展趨勢，越來越多的機床控制系統也開始支持網卡的數據采集。

2）PLC采集——通過設備PLC輸出接口，結合其通訊協議，實現對設備狀態采集，包括溫度、壓力、流量、液位等。優點是支持PLC采集的系統比較多，適用面廣。缺點是從采集效果上，略遜色網卡采集的效果，但內容也相對豐富，基本滿足制造業的需求。

3）硬件采集——對一些比較老舊的設備，因其無數據輸出接口或者沒有通訊協議，可通過此種方式進行數據采集。優點是幾乎適合任何設備，缺點是采集的數據種類有限。

2.人工終端反饋采集

對于不能實現自動采集的生產工位，可通過現場工位機、移動終端、條碼掃描槍等數字化設備進行數據采集。采集內容包括生產開工、完工時間、生產數量、檢驗項目、檢驗結果、產品缺陷、設備故障等。該種采集方式優點是對設備的要求低，適用場景廣，但缺點是受制于人的主動性，在數據的實時性、準確性、客觀性等方面都有所欠缺。

3.其他外圍終端采集

采用RFID、集成等方式實現制造數據采集。

1）RFID：RFID射頻識別是一種非接觸式的自動識別技術，它通過射頻信號自動識別目標對象并獲取相關數據，識別工作無須人工干預，可應用于各種惡劣環境。

2）與其他設備集成。如三坐標測量機等檢測設備，可通過與設備進行集成，讀取產品檢測信息,用于質量管理與追溯。

數據采集是工業互聯網的基礎 。沒有數據的工業互聯網將是無源之水，工業互聯網的價值在很大程度上取決于采集數據的數量和質量。