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工業數據采集的特點和難點

時間:2022-08-02 11:26:06 

工業數據采集的特點難點
 
1. 多種工業協議并存
 
因為工業軟硬件系統存在較強的封閉性和復雜性,工業領域使用的通信協議有很多,如PROFIBUS、Modbus、CAN、HART、EtherCAT、EthernetIP、Modbus/TCP、PROFINET、OPC UA,以及大量的廠商私有協議。在工業現場,不同廠商生產的設備,采用不同的工業協議,要實現所有設備的互聯,需要對各種協議做解析并進行數據轉換,這是工業物聯網最先遇到的問題,設備的品牌種類繁多,不同年代,不同協議不統一,接口不同意,數據采集困難,耗時又費力。
 
2.數據采集量大
 
工業物聯網應用越來越豐富,數據量越來越大,格式還都不一樣,對于數據存儲、運算能力要求非常高,數據還帶有大量的時間屬性,數據采集要保證時空信息的準確性和可追溯性、
 
3. 數據實時性要求
 
工業數據采集的一個很大特點是實時性,包括數據采集的實時性以及數據處理的實時性。例如基于傳感器的數據采集,其中一個重要指標為采樣率,即每秒采集多少個點。采樣率低的如溫濕度采集,采樣間隔在分鐘級;采樣率高一些的如振動信號,每秒鐘采集幾萬個點甚至更多,方便后續信號分析處理以獲得高階諧波分量。
 
采樣率越高意味著單位時間數據量越大,如此大的數據量,如果不加處理直接通過網絡傳輸到數據中心或云端,對于網絡的帶寬要求非常之高,而且如此大的帶寬下,很難保證網絡傳輸的可靠性,可能會產生非常大的傳輸時延。
 
如果將數據上傳到云端,云端分析后再繞一圈回來,指導下一步動作,一來一回產生的時延,很多時候將變得不可接受。

物通博聯工業數據采集解決方案
 
物通博聯工業數據采集網關具有設備接入、協議轉換、邊緣計算的能力。多接口多種聯網方式,解決設備接入的復雜性和多樣性,實現工業現場和工廠外智能產品/移動裝備的泛在連接。
 
強大的協議解析能力,數據接入后,將對數據進行解析、轉換,并通過標準應用層協議如MQTT上傳到物聯網平臺。強大的邊緣計算能力,在協議轉換后,可能在本地做即時數據分析和預處理,再上傳到云端,提升即時性并降低網絡帶寬壓力。

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