工廠生產數據是如何採集的

Ⅰ 工業製造大數據分析

工業製造大數據分析
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，是人們設法收集並弄清楚不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據，再大的數據量都不能稱之為大數據。
如何實現智能製造是大家都關心的問題。從哈佛商學院的邁克爾·波特到賓夕法尼亞大學沃頓商學院，有一個普遍的共識，即數字化轉型是智能製造實現的途徑。重要的是，這個共識也來自於眾多的世界級製造業企業與企業家們。
這一共識是基於無數技術趨勢的融合，例如，物聯網、賽博系統(CPS)、工業物聯網、移動技術、人工智慧、雲計算、虛擬／虛擬增強現實（VR／AR），以及大數據分析等。我們一定要保持清醒，不要簡單地認為有了這些技術，未來五年就是製造業的黃金時期。道理很簡單，這個新製造業文化的變革進程是相當復雜和艱難的，沒有行業、企業與用戶的融合推進，無法實現這次變革。數字化轉型不僅僅意味著企業簡單的數字化，而是把數字作為智能製造的核心驅動力，利用數據去整合產業鏈和價值鏈。
自工業革命以來，為了改進運營，製造商一直以來都在有意地採集並存儲數據。隨著時間的推移，數據在製造業分析的需求將越來越大。然而在過去的許多年間，利用數據的根本動因並沒有改變，數據的復雜性增強，數據轉化為情報的能力越來越大。
2012年高德納給出大數據定義，其中特別強調大數據是多樣化信息資產，不僅關注實際數據，更關注大數據處理方法。數據量大小本身並不是判斷大數據價值的核心指標，而數據的實時性和多元性對大數據的定義和價值更具直接的影響。
在討論工業大數據分析的時候，我注意到兩種不同的觀點：
第一種觀點認為，製造業向來都有大數據。幾十年來我們的企業一直在通過歷史記錄、MES、ERP、EAM等各種應用系統採集數據。在部分產業鏈環節，特別在市場營銷方面，大數據算是一個新的熱詞。
第二種觀點認為，從工業大數據角度看，製造業是一個尚未打開的市場或剛剛開啟的市場。存在大量不同類型的數據，但如今它們還未被應用到分析之中。
考慮到這些觀點，面對任何新的市場提法，包括名詞解釋、定義或分析框架，我們始終都應該保持適當的懷疑精神。這里我更多傾向於第二個觀點。我們的製造業的確有「大量數據」，但這並不是我們大多數人從市場上所理解的「大數據」涵義。在搞清楚工業大數據分析之前，我們應該如何定義製造業的大數據？這里可以通過大數據的三個特性，進一步了解大數據的特性。
數據來源
工業大數據的主要來源有兩個，第一是智能設備。普適計算有很大的空間，現代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產和管理。所以工業數據源是280億左右大量設備之間的關聯，這個是我們未來需要去採集的數據源之一。
第二個數據來源於人類軌跡產生的數據，包括在現代工業製造鏈中，從采購、生產、物流與銷售內部流程以及外部互聯網信息等。通過行為軌跡數據與設備數據的結合，大數據可以幫助我們實現對客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心交易、服務、後台服務等。
數據關系
數據必須要放到相應的環境中分析，才能了解數據之間的關系。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發動機、材料和控制系統能在極端天氣條件下正常運行。
問題的處理關鍵在於找到可能產生問題的根源，消除已知錯誤，並確保解決方案的可靠有效。一旦找到並確定了根本原因，同時具備了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調查的過程一定需要收集所有可用、與事件相關的信息，以確定並消除引起事件和問題的根本原因。數據採集與分析必須要事件／問題發生的環境數據結合。
數據價值
對於數字化轉型，大數據不僅要關注實際數據量的多少，最重要的是關注大數據的處理方法在特定場合的應用，讓數據產生巨大的創新價值。如果離開了收益考慮或投資回報（ROI）的設計，一味尋求大數據，則大數據分析既無法落地也無法為企業創造價值。
工業大數據分析的定義
發動機是飛機的心臟，也是關乎航空安全，生命安全的重中之重。為了實時監控發動機的狀況，現代民航大多安裝了飛機發動機健康管理系統。通過感測器、發射系統、信號接收系統、信號分析系統等方式採集到的數據，會經由飛機通信定址與報告系統，通過甚高頻或者衛星通信傳輸出來，這就是為何GE的發動機監控系統每天會獲取超過1PB數據的原因。
生產執行系統（MES）與飛機發動機健康管理系統如出一轍。我們可以從工廠的生產中，實時採集到海量的流程變數、測量結果等數據。基於大量數據集而生成的報表，或是基礎統計的分析並不足以稱為製造業的大數據分析。
數據類型的多樣性是工業大數據分析的重要屬性
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，是人們設法收集並弄清楚不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據，再大的數據量都不能稱之為大數據。
例如，生產環境中收集的時間序列模擬流程變數，數據的類型是單一的，很容易建立索引，即使存在千千萬萬，也不足以成為大數據。
數據必須包括高度可變性和種類多樣性。製造工廠中存在無數的大數據應用，但並不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結果，對這些工作，基本的統計展現就可以完成。一些大數據的資料庫或數據湖的構成部分也是文本信息、圖像數據、地理或地質信息和非結構信息，例如，通過社交媒體或其他協作平台獲得的數據類型。
製造業信息結構概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經營管理、生產執行與控制三個緯度來實現決策支持、管理、生產執行、過程式控制制以及設備的連接與感測。製造業中大數據分析是指利用通用的數據模型，將管理層與自動化層的結構性系統數據與非結構性數據結合，進而通過先進的分析工具發現新的洞見。
大數據分析對企業生產智能的意義
製造業創新的核心就是要依託大量的前沿科技。先進的技術是創新的手段。在新技術的支持下，可以通過一體化的製造運作管理系統MOM將企業管理應用系統，例如ERP、EAM等系統與工業自動化的相關系統整合為一體。在一體化製造運作管理的基礎上，我們可以實現集IT+MOM+MES+BI的一體化製造企業信息系統解決方案。
從兩化融合的角度來看，信息系統供應商要從企業的主信息系統提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位來做好規劃、標准、功能設計、實施策略的統一性工作。協助企業做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現企業信息系統全集成。
特別需要注意的是，企業管理信息平台被普遍認為是製造企業管理的集成和儀錶板工具。許多供應商既大量投資其與ERP和自動化系統專有的集成，也投資開放式集成，還投資儀錶板和移動技術，希望隨時隨地為需要正確信息的決策者提供衡量標准。
製造業大數據分析的三種途徑
途徑一，利用開放技術與平台，將任何系統的數據移動到任何其他地方。
製造運作管理系統建設項目是系統工程，不僅僅是一套我們理解的傳統軟體系統，更多的是項目執行和服務的平台。這需要在項目管理與製造企業的策略「客戶服務」上，體現出製造企業的綜合管理能力與軟實力。
整個平台要從前期、工程實施以及售後服務這三個大的階段來架構。在前期規劃中，要重視標准、設計與實施，特別是與管理一體化的信息系統形成統一的對接。有了前期統一規劃的制定，工程實施的環節可把行業的經驗、集成能力、實施能力、軟體開發能力等融合。特別需要在組織上建立和形成超級團隊的制度。而持續服務、長期經營，將物聯網應用融入與「軟體+雲服務」的互聯網＋戰略是後續服務的考慮重點。
在製造業大數據分析工作中，必須要加強通過物聯網科技的應用對後續持續服務的支撐作業。通過工業物聯網，實現的及時響應客戶、物聯網軟硬體系統定期巡檢、提供應急備件、提供易耗品、完善應用等功能來加強和鎖定與企業的供應鏈企業之間的長期合作。通過管理平台與物聯網數據，可以持續為客戶提供有價值的服務。
途徑二，投資工廠內外系統架構堆棧中能夠處理結構性和非結構性數據的數據模型。
新技術是創新革命的核心，其中很重要一個特點就是集成，即製造運作管理系統MOM與ERP、EAM、OA、商業分析的集成，包括一鍵登錄、界面集成、消息推送、工作流集成、主數據、應用集成匯流排與平台。
由於這些系統之間主數據全部統一，所有系統之間的數據交互依靠應用系統匯流排進行數據交互，整合了跨系統的業務流程、工作流、服務流程等之後即實現無縫集成和分析。對於企業管理者來說，一鍵登錄後，可以根據不同的崗位，個性化制定並且顯示與管理最相關的必要信息。這就是互聯網所帶給我們的分享思路。
途徑三，通過時間序列、圖像、視頻、機器學習、地理空間、預測模型、優化、模擬和統計過程式控制制等先進的分析工具與製造業企業內的大數據平台結合分析，從而洞見尚未顯現的情況。通過感測器、感應器、傳輸網路和應用軟體等物聯網數據，與管理應用軟體結合起來，將是今後製造業大數據分析的一大方向。
培養企業內部大數據分析專家
作為一個行業，我們需要有機地發展行業特定的大數據分析工具集，這樣才能讓現在的行業專家，從足夠的數據科學中實現數字化轉型。為了推動轉型，我們需要一大批優秀的企業利用這種方法，並向其他人或同行證明其價值。

Ⅱ 數據採集的方法有幾種

有以下三種：

1、調查法。

調查方法一般分為普查和抽樣調查兩大類。

2、觀察法。

觀察法是通過開會、深入現場、參加生產和經營、實地采樣、進行現場觀察並准確記錄(包括測繪、錄音、錄相、拍照、筆錄等)調研情況。主要包括兩個方面:一是對人的行為的觀察，二是對客觀事物的觀察。觀察法應用很廣泛，常和詢問法、搜集實物結合使用，以提高所收集信息的可靠性。

3、文獻檢索。

文獻檢索就是從浩繁的文獻中檢索出所需的信息的過程。文獻檢索分為手工檢索和計算機檢索。

按性質分為：

①定位的，如各種坐標數據。

②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）。

③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量。

④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。

Ⅲ mes系統適用於生產現場管理嗎，生產現場數據是如何採集的

世界頂尖的製造車間信息數據採集和設備監控系統

蓋勒普MDC (Manufacturing Data Collection & Status Management)是一套用來實時採集、並報表化和圖表化車間的詳細製造數據和過程的軟硬體解決方案。

蓋勒普MDC通過多種靈活的方法獲取生產現場的實時數據(包括設備、人員和生產任務等)，將其存儲在Access , SQL 和 Oracle 等資料庫，並以國內外先進的精益製造(Lean Manufacturing)管理理念為基礎，結合系統自帶的近100種專用計算、分析和統計方法，以25,000多種報告和圖表直觀反映當前或過去某段時間的生產狀況，幫助企業生產部門通過反饋信息做出科學和有效的決策。

蓋勒普企業在打造製造信息化車間管理方案設計中，SFC底層數據管理支撐平台軟硬體系統是必不可少的。對於已經具備ERP，MRPⅡ，MES等上層管理系統，且需要實時了解車間詳細製造生產數據的企業，MDC是絕佳的選擇。

為何需要使用 MDC系統

蓋勒普MDC 可以幫助公司負責生產和設備管理部門的決策者回答很多現時製造方面的疑難問題，從而幫助改善和優化生產工藝過程。這些問題諸如:

◆ 現時生產中正在進行的是哪些工作或生產哪些部件？
◆ 有多少零部件在生產過程中已經報廢？
◆ 誰在進行零部件的生產？哪一班？
◆ 零部件的生產時間如何？
◆ 零部件當前正在哪一台機器上製造？設備是在加工中、故障還是空閑著？
◆ 生產停止的原因是什麼？
◆ 產量是由於哪些原因下降？
◆ 停工時間的成本怎樣？
◆ 生產績效分析。
◆ 等等

所有這些問題的答案都可以從任何一台計算機上顯示出來，並且可以衍生到企業任何一個管理層的細節。例如，一個位於上海總公司的生產主管，可以第一時間看到蘇州分廠每台設備的生產狀況，包括處於何種狀態，在加工和組裝哪個零部件，哪個人員在操作，正在完成哪個工單以及客戶信息等。這些數據或近期結果都可以和原來的工作運行情況作對比。生產的實時信息反饋是企業走向全球化的標志之一；實時生產細節的信息，有助於企業的管理，快速決策和提高生產效率。

主要功能

1.生產數據採集
蓋勒普 MDC (Manufacturing Data Collection)可以根據您的工作、人員及機器設備這三大主要資源的數據進行收集和生成相應的報表。當有關數據被採集後的幾秒鍾內，所有 Predator MDC™ 產生的報表或圖表都能精確地反映生產車間當前的運作狀態 , 並同時向整個企業提供相關的信息資料。例如， 企業MDC聯網的機器 (CNC等) 運行狀態報告可以顯示出當前每台機器的工作狀態：包括可知道是否空閑、狀態設置如何、正在運行中或是出了故障了等等。除此以外，它還可以顯示當前執行任務的信息和機器的操作者。每一台計算機上安裝的 MDC 最多能夠同時監測 4096 台數控機床設備。

2.強大的數據採集和設備監控
蓋勒普將 MDC與您的DNC結合起來，可以使您現存的 DNC 網路對機器設備實現自動的監測。您現有的條形碼讀碼器、 DNC 交換機、 Flex 系列交換機和 Grizzly 專用網路電纜會支持 Predator MDC™ 的運行。 MDC分別支持基於軟體和硬體的機器設備監測或支持同時基於軟體和硬體的混合監測方法。基於軟體的 MDC機器監測方法可以解決很多基於硬體的機器監測方法（如 PLC 裝置）所遇到的問題。 蓋勒普MDC 的解決方案是開放式的，它很容易安裝，消除你對過度修改 CNC 控制器、失去保修和對未來維護方面的擔心。自動數據採集不但提高了數據的精確度，還極大地將生產人員所需輸入的數據量降到最低。

MDC採集手段：
◆ 紙質表格
◆ 專用工業自動化數據採集儀
◆ 數控設備控制器
◆ 網路上的終端PC（觸摸式和非觸摸式）
◆ 條碼輸入終端
◆ 設備端的工控機界面
◆ PLCs
◆ NC宏指令
◆ 無線PDA/PPC終端
◆ SPC實時數據輸入
◆ 在線檢測終端
……

通過上述MDC採集手段單獨使用或結合多種方式，以滿足用戶所制定的MDC採集分析需求。

3.PLC數據採集和設備監控

蓋勒普MDC 系統提供了與數控設備PLC對話進行數據採集的介面，通過該介面MDC系統能夠讀取設備運行狀況性能參數數據，並將採集的數據實時存儲到 資料庫中，用於分析管理設備運行性能，並提供報告圖表供查詢瀏覽。

蓋勒普 MDCPLC數據採集支持多種數控設備控制系統，例如Siemens、Fanuc、Heidenhain等多種型號控制系統。

用戶可以通過MDC B/S架構的客戶端，查詢和瀏覽設備的運行參數，例如主軸轉速，主軸負載，進給倍率，實際進給等；當前和歷史的設備報警信息；設備當前的狀態信息，例如加工，空閑，還是急停；設備刀具信息；設備當前的模式，例如JOG，MDA，Auto等；坐標軸信息，例如坐標軸的位移量，運動方向，主軸信息等。

蓋勒普MDC提供了客戶化的歷史數據查詢功能，提供了豐富的可查詢數據，例如主軸負載曲線分析，進給倍率曲線分析，歷史報警信息記錄等，且查詢信息的篩選條件是自定義的，您可以選擇查看某一時間段內的數據，瀏覽視圖可以根據用戶自己的喜好選擇合適的視角，圖表的格式也可以進行客戶化的選擇。

蓋勒普MDC 不僅能夠支持數控設備的PLC數據採集，對於非數控設備也提供了多種採集方案，針對焊機，熱處理爐，溫控設備等都可以實現組態聯網，所採集的數據也都記錄到資料庫中，方便用戶進行查詢，並通過報表幫助企業管理人員有效的管理設備。

蓋勒普MDCPLC採集到的設備運行數據可以給企業各部門管理者提供有效的管理依據，幫助企業做好設備的維護管理，包括設備事後維護，預防維護，改善維修，維修預防，還有生產維護，即全面服務於TPM全員生產維修和TPEM全員生產設備管理。

4.PVM可視化車間

蓋勒普PVM(Visual Manufacturing & Shop Floor Management)是 MDC系統可視化並生動形象化體現車間生產狀態的系統解決方案。PVM被稱為企業車間現場的「神經系統」，它通過更直觀的三維場景模式向企業用戶決策者提供真實的車間任務、人員和設備狀態信息，是有效改善企業製造過程的管理方法。PVM運用快速強大的核心數據分析瀏覽技術，三維實景的車間模擬，友好互動的人機對話界面，支持多種瀏覽界面和瀏覽方式，多任務的電子看板和報告圖表顯示，支持iPhone、iPad及其他手持式終端運用等二十多種強大的可視化運用功能技術。

5.生產信息報告和圖表

蓋勒普 MDC系統擁有 25,000多種標准報告和圖表。每一種報告和圖表都有篩選功能來獲取所需要的詳細信息。例如，製造狀態報告就能夠通過篩選提供詳細而精確的生產部門、位置、工作組和機器的數據。除此以外，所有的圖表都有很多客戶化的選擇，從而對圖表顯示進行修改。所有的報告都能導入到 Microsoft Excel 或者是 HTML 文件中，進行進一步的分析和處理。

管理人員不用離開辦公桌，就能查看到車間設備生產狀態，系統可以分析整個部門設備，或指定設備的狀態，顯示當前哪些設備是在空閑中、調試中、加工中或是在停機中。另外，還能顯示每台設備的當前加工任務和操作人員信息。

6.數據採集集成(DNC/MES Integration)

蓋勒普MDC 系統經由 DNC系統獨有的軟體數據採集介面通道，將獲得的數據直接存儲至Access,SQL Server和Oracle三大開放式關系型資料庫。同時提供功能齊全的通用性資料庫應用開發介面，實現和第三方信息化系統簡捷快速地集成，幫助企業早日擺脫信息化孤島的管理模式。目前在國內是唯一能與MRPⅡ/ERP/MES有真正集成應用案例的生產數據採集及分析管理系統。

7.對加工任務的跟蹤和管理

蓋勒普 MDC系統通過加工過程中生產數據和信息的收集和反饋，可對加工任務進行創建、派發、跟蹤和報完工管理。對於任務的計劃與實際工期、計劃與實際生產量、合格與報廢、客戶等基本信息進行統一維護和管理，在系統中能實時反饋任務進度。

8.OEE — 精益製造實際設備生產能力的績效指標

蓋勒普 MDC系統為企業提供了目前國際上通用的標准OEE數據分析功能。它以精益製造理念為指導，通過分析准確清楚地告訴你設備效率如何，在生產的哪個環節有多少損失，以及你可以進行哪些改善工作。由此企業可以輕松的找到影響生產效率的瓶頸，並進行改進和跟蹤。達到提高生產效率的目的，同時避免不必要的耗費。

蓋勒普 MDC系統可以分析設備用時及成本情況，它記錄跟蹤了每台設備每個操作者的用時，例如開機、加工、調試、停機或空閑時間，這樣可以幫助車間管理人員真正弄清資源是怎樣被利用的，更重要的是從中能看出哪個生產環節可以被改進，從而減少不必要的調試時間、停機時間和空閑時間。

9.Integrated MDC-OVM — 精益製造過程質量數據聯網採集和實時分析

作為一項業內獨一無二的領先集成化功能，MDC系統為企業提供了目前國際上通用的零部件生產質量數據採集分析功能，包括MDC系統所關聯的各工作中心的生產質檢數據實時反饋和與全球通用的第三方CNC在線測量（OVM）系統產生測量數據進行實時聯網採集，並在MDC系統界面內的實時過程質量SPC分析報告圖表展示。它以精益製造理念為指導，通過實時質量分析准確清楚地告訴生產管理人員如何把控過程的質量變化狀況， 由此讓企業可以及時控制的廢品率，提高生產效率和解決質量瓶頸。 MDC系統的這一全球領先和實用的集成化的技術，將幫助CNC在線測量應用的網路化實時化在達到一個新的應用高度。

10.綜合性的解決方案

蓋勒普MDC是被設計用來共享數據和資源的 蓋勒普 應用軟體系列產品的成員之一。每個應用都具有一個基本的設計理念，來自於 蓋勒普對製造過程獨特的理解。其他 蓋勒普應用還有 MES 、 DNC 、 PDM 等。

11.開放的API和客戶化數據採集

蓋勒普MDC提供可選的組件或開發軟體工具包及APIs應用程序編程介面(Application Programming Interface)。對於熟悉C#、Java、VB、C++ 的人，可以用它們創建客戶化的 MDC 對象，或是開發特殊的生產車間解決方案。有了這個專業和獨特的功能，您可以利用所有 MDC現有的功能根據您的客戶化需求進行必要的開發。

12.客戶化報告和圖表

客戶化定製報告和圖表，從而與來自會計部門估測的數據、 ERP 或是 MRP 系統相應的實時數據進行比較，滿足客戶化生產管理需求。

13.在線幫助

蓋勒普 MDC包含簡明且最新的在線幫助文件。

14.服務和支持

蓋勒普 MDC 通過全球 100 多家優秀經銷 / 技術集成服務供應商來提供軟體產品和服務。作為 蓋勒普SFC-MES 家族的一部分，經銷 / 技術集成服務供應商能夠提供專家級的幫助、建議和解決方案，通過運用 MDC來最大限度地提高企業的生產力。

15.報告和圖表顯示及分類
所有的報告和圖表都可以通過系統的對話式過濾選項表（如下）進行客戶化地分析和顯示零件、人員、設備、部門或班次的日、周度、月度、季度、年度的詳細數據報告。

Ⅳ 智能製造工廠生產車間無線數據採集系統包括哪些解決方案他們是各自怎麼工作的

1、設備信號採集，即配置XL60智能測裝置，採集機器設備的運行信號，通過2.4GHz或433MHz方式上傳，實現生產製造設備的信號採集。
2、設備控制器的數據採集，即選配XL66智能轉換器，讀取機器設備控制裝置及現場監控儀表採集的信號，通過2.4GHz或433MHz等方式接入感測網路。
3、管道壓力、溫度，車間環境、倉儲環境的氣體濃度、溫濕度採集，即選配XL61系列智能感測器，採集管道壓力、溫度，車間環境、倉儲環境的氣體濃度、溫濕度，通過無線上傳，並在需要的通道，出、入口設置聲光報警器，或啟動緊急設備。
4、其他信號採集，即選配XL60智能測控裝置，及XL68智能環境監測裝置，採集火災探測器、噪音感測器，光照感測器，液位變送器，壓力變送器等等設備，以及系統原配的儀表數據。

Ⅳ 工廠如何實現設備聯網數字化呢

一、對設備進行接入評估，確定設備數據是否可以被採集
一般來說，目前大多數工廠都已經實現了自動化能力，設備通過PLC、CNC等儀表儀器進行數據展示獲取，因此對於這部分設備來說，想要實現聯網，可以用工業網關進行接入。
以Ruff物聯網智能網關為例，Ruff網關與車間設備PLC連接，並將數據進行協議轉化和處理後發送到雲端，其中涉及到的主要連接協議包括Modbus-RTU等傳輸協議，而自動化數據採集方式則包括通訊串口、乙太網、RS-485等。
當網關進行順利的連接之後，網關的一端進行設備PLC數據的採集，採集到本地之後，網關會進行初步的數據篩選和處理，將由價值的數據再從另一埠上傳到雲端或者客戶指定的伺服器上，從而實現設備數據的採集和傳輸。
同時，也會遇到另外一種情況，就是工廠的設備完全沒有自動化的能力，純粹屬於一台物理機器，如果想要實現聯網，則需要藉助感測器來實現，用感測器來採集設備的各維度數據，再通過網關進行採集和傳輸。
二、設備數據聯網，實現生產過程實時監控
當設備數據通過工業網關採集上傳到雲端或者伺服器之後，下一步驟就是針對這批設備數據進行分析處理。
以設備寶為例，採集上來的數據可以立馬獲取工廠生產監控情況及設備異常告警信息，包括實時查看生產線的運行狀況及產量信息，實現對工廠生產狀況的實時監控。此外，工廠管理者也可以通過手機端遠程查看生產狀況，保證工廠的實時運行情況都被監控和管理。
除了生產信息獲取，設備的異常監控也可以通過設備聯網實現。聯網之後，通過物聯網技術手段，可以將設備的各項標准參數數據進行監控，超過標准范圍的異常數據將被預警，管理者通過手機端獲取異常預警通知，從而避免意外故障帶來的生產損失。
目前，大多數工廠都選了IoT雲平台來存儲及處理設備數據，例如網路雲針對物聯網領域推出的天工物聯網平台，就是一站式全託管的物聯網雲平台，實現設備數據的處理計算、存儲以及可視化的展示與分析等。
而如果客戶針對設備數據具有高度安全性保密性要求，也可以採取私有化部署的方式，進行數據的存儲與管理。
三、終端化設備數據展示，實現工廠管理數字化
設備數據從PLC到網關，再從網關到雲端，最後雲端經過處理分析之後，再把數據展示到終端設備上，比如手機端、PC端、LED大屏等等。
當數據通過雲平台的分析處理之後，我們通常可以獲取工廠生產統計信息、生產效率信息以及工段或車間數據對比等工廠生產信息。
以生產統計為例，工廠管理者可以通過手機端的APP獲取到生產效率統計信息，包括設備生產線的開機率、停機時長、停機次數等實時統計，從而判斷工廠生產效率水平及影響生產效率的原因。
其次可以獲取工廠產量統計信息，包括生產產量、良品率以及各個班組、產品規格等實時精確統計，保證生產計劃的實時交付及工人考核的精確性。
目前，終端數據展示主要以手機端和PC端兩種形式為主，在一些工廠的車間及生產線上，也會有生產看板大屏，工廠管理者既可以通過手機端進行實時查看工廠各項數據，也可以通過現場生產看板進行當前生產數據查看。

Ⅵ 工廠車間的數據要怎麼統計啊

工廠車間的統計工作，主要包括工時統計（和獎金關系緊密，小心核對）、產品產量統計、產品產值統計、產品增加值統計、工人人數及變動統計、產品生產周期統計、車間生產能力統計、車間賬務統計等。
工廠車間的統計工作非常雜亂、瑣碎，但是如果你熟悉了，其實比較簡單，很容易熟極而流。具體如何做，你應該問問你的前任統計員，交接工作一定要做好，因為統計員工作頭緒實在非常多。具體事宜，一句、兩句很難說清楚。

Ⅶ s7-300 實現數據採集 的問題

僅供參考。
你說的：西門子的設備，PLC通訊是主從站的，用profibus Dp協議的、

我就加了台工控機，連profibus Dp口的（因為要讀取從站數據）。

如此看來，你的設計導致profibus Dp網上出現了2個以上的主站。必然會相互影響、沖突，你沒影響生產進行我覺得已經是萬幸了。
改方案吧。

Ⅷ 智能工廠中設備數據採集的意義與解決方案

智能工廠浪潮下，設備聯網的重要性凸顯。大數據時代，工業設備聯網的主要目的就是實現數據採集、傳輸、建模、查詢與可視化，這是智能工廠、透明工廠的基礎。比如生產設備的稼動率數據，在製造企業生產時，為了確保生產過程中的穩定性、高效性，需要在生產過程中實時收集和監控相關數據，達到設備運轉的透明化監控。那麼，現代化智能工廠中又要如何實現數據採集呢？

設備數據採集難

在智能工廠解決方案中，可以通過數字生產設備或系統的介面直接集成數據信息，新建設的智能工廠可直接採用這一方式。而對於存量的生產工廠，從零開始建造智能工廠，購置全新設備，顯然不符合現實。

在工業企業，設備使用20-30年甚至30年以上都很常見，這部分的設備入網涉及到設備改造、設備調試、介面等問題，入網成一大難點，更別說智能工廠建設運維了。加上絕大多數工廠的安燈信息依然只靠人工錄入，無法真正實現自動化數據採集！由此帶來的結果就是，這部分工廠設備稼動狀況不透明，生產效率改善難以入手！

老舊設備數據集采方案

那麼對於這部分老舊設備的數據獲取，除了人工採集之外，還有哪些現代化的方式呢？行業內普遍認可的方案是通過在設備端附加感測器與邊緣計算部件，以此自動採集、提取生產製造中的有效生產數據，使其具備物聯網的能力。

ALSI大連的設備狀態監視系統，是通過在產線原有三色燈上加裝智能數據採集器，通過自動採集三色燈號，把數據遞給相關責任人、Lighthouse應用系統，或已有的MES等系統，以此實時掌握所有設備的運行狀況。

設備狀態監視系統由智能數據採集器、智能網關和軟體Lighthouse應用系統組成，由阿爾卑斯系統集成（大連）有限公司（ALSI大連）自主研發，系統擁有強大的數據採集、傳輸與運算能力：

· 智能數據採集器：AlSI大連自主研發，已獲國家實用新型專利。適用於任何品牌、年代的設備，即插即用，易用性強；領先感測器技術，精度達到毫秒級，可採集超過27種設備狀態；採集端支持升級更新，配置「心跳」功能，用於採集端故障自檢。

· 智能網關：1個網關，支持50台設備的狀態採集；數據採集傳輸使用抗干擾強的無線通信技術ZigBee，靈活應對產線布局變更；具備邊緣計算能力，可緩存本地數據，即使網路出現異常時，數據也不會丟失。

· Lighthouse應用系統：支持實時監視與追溯查詢；系統自動統計分析設備運轉率、故障率和修理時間；安全加密有保障；

設備狀態監視系統在擁有強大數據採集「內核」之外，對於智能工廠轉型上的友好性還在於設備入網「好改造、成本低」這一巨大優勢。可以說，設備狀態監視系統是存量傳統工廠轉型智能工廠的「好幫手」。目前設備狀態監視系統已經應用於眾多生產製造車間，通過生產數據採集與運用，成功幫助部分生產製造企業實現產線智能化、可視化，向智能工廠智能製造邁進。

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Ⅸ 數據採集系統一般是由哪些部分組成的

可視化的報表定義、審核關系的定義、報表的審批和發布、數據填報、數據預處理、數據評審、綜合查詢統計等功能模塊。

通過信息採集網路化和數字化，擴大數據採集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時性和准確性；最終實現相關業務工作管理現代化、程序規范化、決策科學化，服務網路化。

實時採集來自生產線的產量數據或是不良品的數量、或是生產線的故障類型（如停線、缺料、品質），並傳輸到資料庫系統中；接收來自資料庫的信息：如生產計劃信息、物料信息等。

系統種類

設備類

是指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集信息的過程。數據採集系統是結合基於計算機的測量軟硬體產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。比如條碼機、掃描儀等都是數據採集工具（系統）。

網路類

用來批量採集網頁，論壇等的內容，直接保存到資料庫或發布到網路的一種信息化工具。可以根據用戶設定的規則自動採集原網頁，獲取格式網頁中需要的內容，也可以對數據進行處理。

Ⅹ 工業物聯網無線數據採集系統的定義是什麼，有什麼用途它的發展趨勢怎麼樣

工業物聯網無線數據採集系統，是一套基於信立 XL.SN無線感測器網路技術的，具有終端數據採集，無線數據傳輸和數據應用分析等多功能的智能化數據採集和監控系統，它在市政供排水管網、供汽管網、熱力管網、石油天然氣管網、地下管溝監控；游泳池水箱水塔液位、大壩、河道水位、泵房浸水監控；蔬菜蘑菇、針金菇、水果、花卉、育苗等農業大棚智能環境監控；畜牧、家禽、水產等農業養殖智能環境監控；化工危化品石油天然氣儲罐區、電池、麵粉倉庫智能環境監控；電信機房、實驗室、醫院葯房、生產車間、冷櫃冰箱、圖書館、博物館、檔案室、糧庫、煙草、酒糟酒麴酒窖等倉儲館藏智能環境監控；社區樓宇、港口工業園區、公園景區、校園廣場、超市商場等大氣環境質量智能監控；發動機、變頻器等生產機器設備運行狀態、儀器儀表能耗及生產缺料的智能監控等多個領域有著廣泛的應用。
近年來，工業物聯網無線數據採集系統的發展趨勢是簡化終端結構，在數據採集終端與主機之間採用無線通信，以代替復雜、不靈活的現場布線。該階段數據採集系統採用更先進的模塊式結構，根據不同的應用要求，通過簡單的增加和更改模塊，並結合系統編程，就可以擴展或修改系統，滿足不同領域的需要。基於XL.SN無線感測器網路2.4GHz或433MHz模塊技術、MES製造執行系統技術及無線感測器、無線測控裝置RTU等的智能製造工廠生產車間無線數據採集系統是工業物聯網無線數據採集系統的典型應用案例。