工厂生产数据是如何采集的

Ⅰ 工业制造大数据分析

工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低操作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。

Ⅱ 数据采集的方法有几种

有以下三种：

1、调查法。

调查方法一般分为普查和抽样调查两大类。

2、观察法。

观察法是通过开会、深入现场、参加生产和经营、实地采样、进行现场观察并准确记录(包括测绘、录音、录相、拍照、笔录等)调研情况。主要包括两个方面:一是对人的行为的观察，二是对客观事物的观察。观察法应用很广泛，常和询问法、搜集实物结合使用，以提高所收集信息的可靠性。

3、文献检索。

文献检索就是从浩繁的文献中检索出所需的信息的过程。文献检索分为手工检索和计算机检索。

按性质分为：

①定位的，如各种坐标数据。

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）。

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量。

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

Ⅲ mes系统适用于生产现场管理吗，生产现场数据是如何采集的

世界顶尖的制造车间信息数据采集和设备监控系统

盖勒普MDC (Manufacturing Data Collection & Status Management)是一套用来实时采集、并报表化和图表化车间的详细制造数据和过程的软硬件解决方案。

盖勒普MDC通过多种灵活的方法获取生产现场的实时数据(包括设备、人员和生产任务等)，将其存储在Access , SQL 和 Oracle 等数据库，并以国内外先进的精益制造(Lean Manufacturing)管理理念为基础，结合系统自带的近100种专用计算、分析和统计方法，以25,000多种报告和图表直观反映当前或过去某段时间的生产状况，帮助企业生产部门通过反馈信息做出科学和有效的决策。

盖勒普企业在打造制造信息化车间管理方案设计中，SFC底层数据管理支撑平台软硬件系统是必不可少的。对于已经具备ERP，MRPⅡ，MES等上层管理系统，且需要实时了解车间详细制造生产数据的企业，MDC是绝佳的选择。

为何需要使用 MDC系统

盖勒普MDC 可以帮助公司负责生产和设备管理部门的决策者回答很多现时制造方面的疑难问题，从而帮助改善和优化生产工艺过程。这些问题诸如:

◆ 现时生产中正在进行的是哪些工作或生产哪些部件？
◆ 有多少零部件在生产过程中已经报废？
◆ 谁在进行零部件的生产？哪一班？
◆ 零部件的生产时间如何？
◆ 零部件当前正在哪一台机器上制造？设备是在加工中、故障还是空闲着？
◆ 生产停止的原因是什么？
◆ 产量是由于哪些原因下降？
◆ 停工时间的成本怎样？
◆ 生产绩效分析。
◆ 等等

所有这些问题的答案都可以从任何一台计算机上显示出来，并且可以衍生到企业任何一个管理层的细节。例如，一个位于上海总公司的生产主管，可以第一时间看到苏州分厂每台设备的生产状况，包括处于何种状态，在加工和组装哪个零部件，哪个人员在操作，正在完成哪个工单以及客户信息等。这些数据或近期结果都可以和原来的工作运行情况作对比。生产的实时信息反馈是企业走向全球化的标志之一；实时生产细节的信息，有助于企业的管理，快速决策和提高生产效率。

主要功能

1.生产数据采集
盖勒普 MDC (Manufacturing Data Collection)可以根据您的工作、人员及机器设备这三大主要资源的数据进行收集和生成相应的报表。当有关数据被采集后的几秒钟内，所有 Predator MDC™ 产生的报表或图表都能精确地反映生产车间当前的运作状态 , 并同时向整个企业提供相关的信息资料。例如， 企业MDC联网的机器 (CNC等) 运行状态报告可以显示出当前每台机器的工作状态：包括可知道是否空闲、状态设置如何、正在运行中或是出了故障了等等。除此以外，它还可以显示当前执行任务的信息和机器的操作者。每一台计算机上安装的 MDC 最多能够同时监测 4096 台数控机床设备。

2.强大的数据采集和设备监控
盖勒普将 MDC与您的DNC结合起来，可以使您现存的 DNC 网络对机器设备实现自动的监测。您现有的条形码读码器、 DNC 交换机、 Flex 系列交换机和 Grizzly 专用网络电缆会支持 Predator MDC™ 的运行。 MDC分别支持基于软件和硬件的机器设备监测或支持同时基于软件和硬件的混合监测方法。基于软件的 MDC机器监测方法可以解决很多基于硬件的机器监测方法（如 PLC 装置）所遇到的问题。 盖勒普MDC 的解决方案是开放式的，它很容易安装，消除你对过度修改 CNC 控制器、失去保修和对未来维护方面的担心。自动数据采集不但提高了数据的精确度，还极大地将生产人员所需输入的数据量降到最低。

MDC采集手段：
◆ 纸质表格
◆ 专用工业自动化数据采集仪
◆ 数控设备控制器
◆ 网络上的终端PC（触摸式和非触摸式）
◆ 条码输入终端
◆ 设备端的工控机界面
◆ PLCs
◆ NC宏指令
◆ 无线PDA/PPC终端
◆ SPC实时数据输入
◆ 在线检测终端
……

通过上述MDC采集手段单独使用或结合多种方式，以满足用户所制定的MDC采集分析需求。

3.PLC数据采集和设备监控

盖勒普MDC 系统提供了与数控设备PLC对话进行数据采集的接口，通过该接口MDC系统能够读取设备运行状况性能参数数据，并将采集的数据实时存储到 数据库中，用于分析管理设备运行性能，并提供报告图表供查询浏览。

盖勒普 MDCPLC数据采集支持多种数控设备控制系统，例如Siemens、Fanuc、Heidenhain等多种型号控制系统。

用户可以通过MDC B/S架构的客户端，查询和浏览设备的运行参数，例如主轴转速，主轴负载，进给倍率，实际进给等；当前和历史的设备报警信息；设备当前的状态信息，例如加工，空闲，还是急停；设备刀具信息；设备当前的模式，例如JOG，MDA，Auto等；坐标轴信息，例如坐标轴的位移量，运动方向，主轴信息等。

盖勒普MDC提供了客户化的历史数据查询功能，提供了丰富的可查询数据，例如主轴负载曲线分析，进给倍率曲线分析，历史报警信息记录等，且查询信息的筛选条件是自定义的，您可以选择查看某一时间段内的数据，浏览视图可以根据用户自己的喜好选择合适的视角，图表的格式也可以进行客户化的选择。

盖勒普MDC 不仅能够支持数控设备的PLC数据采集，对于非数控设备也提供了多种采集方案，针对焊机，热处理炉，温控设备等都可以实现组态联网，所采集的数据也都记录到数据库中，方便用户进行查询，并通过报表帮助企业管理人员有效的管理设备。

盖勒普MDCPLC采集到的设备运行数据可以给企业各部门管理者提供有效的管理依据，帮助企业做好设备的维护管理，包括设备事后维护，预防维护，改善维修，维修预防，还有生产维护，即全面服务于TPM全员生产维修和TPEM全员生产设备管理。

4.PVM可视化车间

盖勒普PVM(Visual Manufacturing & Shop Floor Management)是 MDC系统可视化并生动形象化体现车间生产状态的系统解决方案。PVM被称为企业车间现场的“神经系统”，它通过更直观的三维场景模式向企业用户决策者提供真实的车间任务、人员和设备状态信息，是有效改善企业制造过程的管理方法。PVM运用快速强大的核心数据分析浏览技术，三维实景的车间模拟，友好互动的人机对话界面，支持多种浏览界面和浏览方式，多任务的电子看板和报告图表显示，支持iPhone、iPad及其他手持式终端运用等二十多种强大的可视化运用功能技术。

5.生产信息报告和图表

盖勒普 MDC系统拥有 25,000多种标准报告和图表。每一种报告和图表都有筛选功能来获取所需要的详细信息。例如，制造状态报告就能够通过筛选提供详细而精确的生产部门、位置、工作组和机器的数据。除此以外，所有的图表都有很多客户化的选择，从而对图表显示进行修改。所有的报告都能导入到 Microsoft Excel 或者是 HTML 文件中，进行进一步的分析和处理。

管理人员不用离开办公桌，就能查看到车间设备生产状态，系统可以分析整个部门设备，或指定设备的状态，显示当前哪些设备是在空闲中、调试中、加工中或是在停机中。另外，还能显示每台设备的当前加工任务和操作人员信息。

6.数据采集集成(DNC/MES Integration)

盖勒普MDC 系统经由 DNC系统独有的软件数据采集接口通道，将获得的数据直接存储至Access,SQL Server和Oracle三大开放式关系型数据库。同时提供功能齐全的通用性数据库应用开发接口，实现和第三方信息化系统简捷快速地集成，帮助企业早日摆脱信息化孤岛的管理模式。目前在国内是唯一能与MRPⅡ/ERP/MES有真正集成应用案例的生产数据采集及分析管理系统。

7.对加工任务的跟踪和管理

盖勒普 MDC系统通过加工过程中生产数据和信息的收集和反馈，可对加工任务进行创建、派发、跟踪和报完工管理。对于任务的计划与实际工期、计划与实际生产量、合格与报废、客户等基本信息进行统一维护和管理，在系统中能实时反馈任务进度。

8.OEE — 精益制造实际设备生产能力的绩效指标

盖勒普 MDC系统为企业提供了目前国际上通用的标准OEE数据分析功能。它以精益制造理念为指导，通过分析准确清楚地告诉你设备效率如何，在生产的哪个环节有多少损失，以及你可以进行哪些改善工作。由此企业可以轻松的找到影响生产效率的瓶颈，并进行改进和跟踪。达到提高生产效率的目的，同时避免不必要的耗费。

盖勒普 MDC系统可以分析设备用时及成本情况，它记录跟踪了每台设备每个操作者的用时，例如开机、加工、调试、停机或空闲时间，这样可以帮助车间管理人员真正弄清资源是怎样被利用的，更重要的是从中能看出哪个生产环节可以被改进，从而减少不必要的调试时间、停机时间和空闲时间。

9.Integrated MDC-OVM — 精益制造过程质量数据联网采集和实时分析

作为一项业内独一无二的领先集成化功能，MDC系统为企业提供了目前国际上通用的零部件生产质量数据采集分析功能，包括MDC系统所关联的各工作中心的生产质检数据实时反馈和与全球通用的第三方CNC在线测量（OVM）系统产生测量数据进行实时联网采集，并在MDC系统界面内的实时过程质量SPC分析报告图表展示。它以精益制造理念为指导，通过实时质量分析准确清楚地告诉生产管理人员如何把控过程的质量变化状况， 由此让企业可以及时控制的废品率，提高生产效率和解决质量瓶颈。 MDC系统的这一全球领先和实用的集成化的技术，将帮助CNC在线测量应用的网络化实时化在达到一个新的应用高度。

10.综合性的解决方案

盖勒普MDC是被设计用来共享数据和资源的 盖勒普 应用软件系列产品的成员之一。每个应用都具有一个基本的设计理念，来自于 盖勒普对制造过程独特的理解。其他 盖勒普应用还有 MES 、 DNC 、 PDM 等。

11.开放的API和客户化数据采集

盖勒普MDC提供可选的组件或开发软件工具包及APIs应用程序编程接口(Application Programming Interface)。对于熟悉C#、Java、VB、C++ 的人，可以用它们创建客户化的 MDC 对象，或是开发特殊的生产车间解决方案。有了这个专业和独特的功能，您可以利用所有 MDC现有的功能根据您的客户化需求进行必要的开发。

12.客户化报告和图表

客户化定制报告和图表，从而与来自会计部门估测的数据、 ERP 或是 MRP 系统相应的实时数据进行比较，满足客户化生产管理需求。

13.在线帮助

盖勒普 MDC包含简明且最新的在线帮助文件。

14.服务和支持

盖勒普 MDC 通过全球 100 多家优秀经销 / 技术集成服务供应商来提供软件产品和服务。作为 盖勒普SFC-MES 家族的一部分，经销 / 技术集成服务供应商能够提供专家级的帮助、建议和解决方案，通过运用 MDC来最大限度地提高企业的生产力。

15.报告和图表显示及分类
所有的报告和图表都可以通过系统的对话式过滤选项表（如下）进行客户化地分析和显示零件、人员、设备、部门或班次的日、周度、月度、季度、年度的详细数据报告。

Ⅳ 智能制造工厂生产车间无线数据采集系统包括哪些解决方案他们是各自怎么工作的

1、设备信号采集，即配置XL60智能测装置，采集机器设备的运行信号，通过2.4GHz或433MHz方式上传，实现生产制造设备的信号采集。
2、设备控制器的数据采集，即选配XL66智能转换器，读取机器设备控制装置及现场监控仪表采集的信号，通过2.4GHz或433MHz等方式接入传感网络。
3、管道压力、温度，车间环境、仓储环境的气体浓度、温湿度采集，即选配XL61系列智能传感器，采集管道压力、温度，车间环境、仓储环境的气体浓度、温湿度，通过无线上传，并在需要的通道，出、入口设置声光报警器，或启动紧急设备。
4、其他信号采集，即选配XL60智能测控装置，及XL68智能环境监测装置，采集火灾探测器、噪音传感器，光照传感器，液位变送器，压力变送器等等设备，以及系统原配的仪表数据。

Ⅳ 工厂如何实现设备联网数字化呢

一、对设备进行接入评估，确定设备数据是否可以被采集
一般来说，目前大多数工厂都已经实现了自动化能力，设备通过PLC、CNC等仪表仪器进行数据展示获取，因此对于这部分设备来说，想要实现联网，可以用工业网关进行接入。
以Ruff物联网智能网关为例，Ruff网关与车间设备PLC连接，并将数据进行协议转化和处理后发送到云端，其中涉及到的主要连接协议包括Modbus-RTU等传输协议，而自动化数据采集方式则包括通讯串口、以太网、RS-485等。
当网关进行顺利的连接之后，网关的一端进行设备PLC数据的采集，采集到本地之后，网关会进行初步的数据筛选和处理，将由价值的数据再从另一端口上传到云端或者客户指定的服务器上，从而实现设备数据的采集和传输。
同时，也会遇到另外一种情况，就是工厂的设备完全没有自动化的能力，纯粹属于一台物理机器，如果想要实现联网，则需要借助传感器来实现，用传感器来采集设备的各维度数据，再通过网关进行采集和传输。
二、设备数据联网，实现生产过程实时监控
当设备数据通过工业网关采集上传到云端或者服务器之后，下一步骤就是针对这批设备数据进行分析处理。
以设备宝为例，采集上来的数据可以立马获取工厂生产监控情况及设备异常告警信息，包括实时查看生产线的运行状况及产量信息，实现对工厂生产状况的实时监控。此外，工厂管理者也可以通过手机端远程查看生产状况，保证工厂的实时运行情况都被监控和管理。
除了生产信息获取，设备的异常监控也可以通过设备联网实现。联网之后，通过物联网技术手段，可以将设备的各项标准参数数据进行监控，超过标准范围的异常数据将被预警，管理者通过手机端获取异常预警通知，从而避免意外故障带来的生产损失。
目前，大多数工厂都选了IoT云平台来存储及处理设备数据，例如网络云针对物联网领域推出的天工物联网平台，就是一站式全托管的物联网云平台，实现设备数据的处理计算、存储以及可视化的展示与分析等。
而如果客户针对设备数据具有高度安全性保密性要求，也可以采取私有化部署的方式，进行数据的存储与管理。
三、终端化设备数据展示，实现工厂管理数字化
设备数据从PLC到网关，再从网关到云端，最后云端经过处理分析之后，再把数据展示到终端设备上，比如手机端、PC端、LED大屏等等。
当数据通过云平台的分析处理之后，我们通常可以获取工厂生产统计信息、生产效率信息以及工段或车间数据对比等工厂生产信息。
以生产统计为例，工厂管理者可以通过手机端的APP获取到生产效率统计信息，包括设备生产线的开机率、停机时长、停机次数等实时统计，从而判断工厂生产效率水平及影响生产效率的原因。
其次可以获取工厂产量统计信息，包括生产产量、良品率以及各个班组、产品规格等实时精确统计，保证生产计划的实时交付及工人考核的精确性。
目前，终端数据展示主要以手机端和PC端两种形式为主，在一些工厂的车间及生产线上，也会有生产看板大屏，工厂管理者既可以通过手机端进行实时查看工厂各项数据，也可以通过现场生产看板进行当前生产数据查看。

Ⅵ 工厂车间的数据要怎么统计啊

工厂车间的统计工作，主要包括工时统计（和奖金关系紧密，小心核对）、产品产量统计、产品产值统计、产品增加值统计、工人人数及变动统计、产品生产周期统计、车间生产能力统计、车间账务统计等。
工厂车间的统计工作非常杂乱、琐碎，但是如果你熟悉了，其实比较简单，很容易熟极而流。具体如何做，你应该问问你的前任统计员，交接工作一定要做好，因为统计员工作头绪实在非常多。具体事宜，一句、两句很难说清楚。

Ⅶ s7-300 实现数据采集 的问题

仅供参考。
你说的：西门子的设备，PLC通讯是主从站的，用profibus Dp协议的、

我就加了台工控机，连profibus Dp口的（因为要读取从站数据）。

如此看来，你的设计导致profibus Dp网上出现了2个以上的主站。必然会相互影响、冲突，你没影响生产进行我觉得已经是万幸了。
改方案吧。

Ⅷ 智能工厂中设备数据采集的意义与解决方案

智能工厂浪潮下，设备联网的重要性凸显。大数据时代，工业设备联网的主要目的就是实现数据采集、传输、建模、查询与可视化，这是智能工厂、透明工厂的基础。比如生产设备的稼动率数据，在制造企业生产时，为了确保生产过程中的稳定性、高效性，需要在生产过程中实时收集和监控相关数据，达到设备运转的透明化监控。那么，现代化智能工厂中又要如何实现数据采集呢？

设备数据采集难

在智能工厂解决方案中，可以通过数字生产设备或系统的接口直接集成数据信息，新建设的智能工厂可直接采用这一方式。而对于存量的生产工厂，从零开始建造智能工厂，购置全新设备，显然不符合现实。

在工业企业，设备使用20-30年甚至30年以上都很常见，这部分的设备入网涉及到设备改造、设备调试、接口等问题，入网成一大难点，更别说智能工厂建设运维了。加上绝大多数工厂的安灯信息依然只靠人工录入，无法真正实现自动化数据采集！由此带来的结果就是，这部分工厂设备稼动状况不透明，生产效率改善难以入手！

老旧设备数据集采方案

那么对于这部分老旧设备的数据获取，除了人工采集之外，还有哪些现代化的方式呢？行业内普遍认可的方案是通过在设备端附加传感器与边缘计算部件，以此自动采集、提取生产制造中的有效生产数据，使其具备物联网的能力。

ALSI大连的设备状态监视系统，是通过在产线原有三色灯上加装智能数据采集器，通过自动采集三色灯号，把数据递给相关责任人、Lighthouse应用系统，或已有的MES等系统，以此实时掌握所有设备的运行状况。

设备状态监视系统由智能数据采集器、智能网关和软件Lighthouse应用系统组成，由阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司（ALSI大连）自主研发，系统拥有强大的数据采集、传输与运算能力：

· 智能数据采集器：AlSI大连自主研发，已获国家实用新型专利。适用于任何品牌、年代的设备，即插即用，易用性强；领先传感器技术，精度达到毫秒级，可采集超过27种设备状态；采集端支持升级更新，配置“心跳”功能，用于采集端故障自检。

· 智能网关：1个网关，支持50台设备的状态采集；数据采集传输使用抗干扰强的无线通信技术ZigBee，灵活应对产线布局变更；具备边缘计算能力，可缓存本地数据，即使网络出现异常时，数据也不会丢失。

· Lighthouse应用系统：支持实时监视与追溯查询；系统自动统计分析设备运转率、故障率和修理时间；安全加密有保障；

设备状态监视系统在拥有强大数据采集“内核”之外，对于智能工厂转型上的友好性还在于设备入网“好改造、成本低”这一巨大优势。可以说，设备状态监视系统是存量传统工厂转型智能工厂的“好帮手”。目前设备状态监视系统已经应用于众多生产制造车间，通过生产数据采集与运用，成功帮助部分生产制造企业实现产线智能化、可视化，向智能工厂智能制造迈进。

更多智能制造解决方案详见

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Ⅸ 数据采集系统一般是由哪些部分组成的

可视化的报表定义、审核关系的定义、报表的审批和发布、数据填报、数据预处理、数据评审、综合查询统计等功能模块。

通过信息采集网络化和数字化，扩大数据采集的覆盖范围，提高审核工作的全面性、及时性和准确性；最终实现相关业务工作管理现代化、程序规范化、决策科学化，服务网络化。

实时采集来自生产线的产量数据或是不良品的数量、或是生产线的故障类型（如停线、缺料、品质），并传输到数据库系统中；接收来自数据库的信息：如生产计划信息、物料信息等。

系统种类

设备类

是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据采集系统是结合基于计算机的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。比如条码机、扫描仪等都是数据采集工具（系统）。

网络类

用来批量采集网页，论坛等的内容，直接保存到数据库或发布到网络的一种信息化工具。可以根据用户设定的规则自动采集原网页，获取格式网页中需要的内容，也可以对数据进行处理。

Ⅹ 工业物联网无线数据采集系统的定义是什么，有什么用途它的发展趋势怎么样

工业物联网无线数据采集系统，是一套基于信立 XL.SN无线传感器网络技术的，具有终端数据采集，无线数据传输和数据应用分析等多功能的智能化数据采集和监控系统，它在市政供排水管网、供汽管网、热力管网、石油天然气管网、地下管沟监控；游泳池水箱水塔液位、大坝、河道水位、泵房浸水监控；蔬菜蘑菇、针金菇、水果、花卉、育苗等农业大棚智能环境监控；畜牧、家禽、水产等农业养殖智能环境监控；化工危化品石油天然气储罐区、电池、面粉仓库智能环境监控；电信机房、实验室、医院药房、生产车间、冷柜冰箱、图书馆、博物馆、档案室、粮库、烟草、酒糟酒曲酒窖等仓储馆藏智能环境监控；社区楼宇、港口工业园区、公园景区、校园广场、超市商场等大气环境质量智能监控；发动机、变频器等生产机器设备运行状态、仪器仪表能耗及生产缺料的智能监控等多个领域有着广泛的应用。
近年来，工业物联网无线数据采集系统的发展趋势是简化终端结构，在数据采集终端与主机之间采用无线通信，以代替复杂、不灵活的现场布线。该阶段数据采集系统采用更先进的模块式结构，根据不同的应用要求，通过简单的增加和更改模块，并结合系统编程，就可以扩展或修改系统，满足不同领域的需要。基于XL.SN无线传感器网络2.4GHz或433MHz模块技术、MES制造执行系统技术及无线传感器、无线测控装置RTU等的智能制造工厂生产车间无线数据采集系统是工业物联网无线数据采集系统的典型应用案例。