一、現狀概述
隨著工業(ye) 互聯網市場的不斷發展和完善，中國作為(wei) 世界第一製造大國，對工業(ye) 產(chan) 線設備數據采集的實時性、可靠性和專(zhuan) 業(ye) 解決(jue) 方案的需求日益增強。工業(ye) 數據采集市場呈現出巨大的潛力，相關(guan) 軟硬件和服務提供商迎來了良好的發展機遇。從(cong) 消化政策、推出工業(ye) 數據采集解決(jue) 方案，到發布工業(ye) 互聯網平台，市場各方都在積極尋求業(ye) 務轉型，外資企業(ye) 和本土企業(ye) 均在積極部署工業(ye) 數據采集產(chan) 品體(ti) 係和解決(jue) 方案。
二、存在的問題
1、協議多樣性
由於(yu) 現場的實際需求與(yu) 後期的規模擴展，客戶往往會(hui) 購買(mai) 不同品牌的PLC以及支持不同協議的傳(chuan) 感器設備，如Modbus、OPC UA、Profibus、EtherCAT等。這些設備協議的多樣性增加了現場數據的互聯互通的難度，使得數據采集變得複雜，形成了“信息孤島”。
2、老舊設備兼容性
新設備逐步替代老舊設備是保證企業(ye) 良好生產(chan) 效率與(yu) 競爭(zheng) 力的重要手段。然而，如果全部淘汰老舊設備，企業(ye) 將麵臨(lin) 巨大的開銷和折舊費用；而如果混合使用新舊設備，就需要考慮到新老設備的數據交互問題，這增加了數據采集的難度和成本。老舊設備往往采用過時的通信協議，與(yu) 新的IoT係統難以兼容。
3、OT與(yu) IT融合困難
在OT領域，現場設備支持的協議大部分都是工業(ye) 協議，如Modbus、OPC、Profibus、EtherCAT等。但在IT領域，IoT平台和雲(yun) 平台等平台支持的是HTTP、MQTT等協議。協議的不一致性使得企業(ye) 難以實現OT和IT的融合，進而影響到設備數據的采集和傳(chuan) 輸。
4、數據孤島
不同設備之間的數據無法實現有效共享，導致信息孤島現象。這不僅(jin) 影響了企業(ye) 整體(ti) 的數據分析能力，還使得數據在采集後難以被充分利用，降低了數據的價(jia) 值。
5、處理能力不足
許多企業(ye) 缺乏專(zhuan) 業(ye) 的數據處理和分析團隊，無法對采集到的數據進行深入挖掘和分析，難以發現數據背後的價(jia) 值。這限製了企業(ye) 利用數據進行生產(chan) 優(you) 化和決(jue) 策支持的能力。
6、數據傳(chuan) 輸速度和精度問題
在許多傳(chuan) 統的工業(ye) 環境中，數據傳(chuan) 輸速度慢是普遍存在的問題。這可能導致數據延遲，影響實時監控和決(jue) 策的準確性。此外，由於(yu) 傳(chuan) 感器誤差、信號幹擾等原因，數據精度往往受到影響，這不僅(jin) 降低了數據的可靠性，還可能誤導企業(ye) 的決(jue) 策和生產(chan) 過程。
7、數據安全和隱私保護
隨著更多的設備和係統聯網，數據安全和隱私成為(wei) 了一個(ge) 重要的問題。工業(ye) 數據采集會(hui) 涉及到大量重要工業(ye) 數據和用戶隱私信息，在傳(chuan) 輸和存儲(chu) 時都會(hui) 存在一定的數據安全隱患，也存在黑客竊取數據、攻擊企業(ye) 生產(chan) 係統的風險。
三、解決(jue) 方案
1、引入IoT網關(guan)
采用支持多種協議的工業(ye) 網關(guan) ，如TDE邊緣計算網關(guan) ，能夠支持多種通信協議，實現不同設備間的數據互通。通過對接邊緣計算網關(guan) ，企業(ye) 可以將各種設備的數據統一轉換為(wei) 標準格式，便於(yu) 後續的數據整合和分析。
2、邊緣計算技術
邊緣計算技術能夠在設備端對數據進行初步處理和分析，減少數據傳(chuan) 輸的延遲和帶寬占用。通過部署邊緣計算節點，企業(ye) 可以實現對老舊設備的遠程監控和數據采集，同時降低對中心服務器的依賴。
3、構建OT與(yu) IT融合平台
構建支持多種通信協議和數據格式的OT與(yu) IT融合平台，如數網星平台，實現OT設備和IT係統的實時連接和數據交換。通過該平台，企業(ye) 可以實時獲取產(chan) 線數據，進行數據挖掘和分析，為(wei) 產(chan) 線優(you) 化和決(jue) 策提供有力支持。
4、加強IT和OT團隊的協作
通過培訓和技術交流，提升IT和OT團隊之間的協作能力，共同解決(jue) 數據采集和傳(chuan) 輸中的技術問題。
5、完善數據共享機製
建立健全的數據共享機製，包括數據的采集、存儲(chu) 、處理和分析等環節，確保數據能夠在企業(ye) 內(nei) 部得到有效的共享和利用。
6、引入先進的數據處理技術
如大數據、雲(yun) 計算、人工智能等，提高數據處理的效率和準確性，實現數據的高效利用。
7、采用高性能計算技術
如雲(yun) 計算或邊緣計算，提供強大的計算資源，加速數據處理和分析過程。
8、建立專(zhuan) 業(ye) 的數據處理團隊
組建專(zhuan) 業(ye) 的數據處理和分析團隊，負責對采集到的數據進行深入挖掘和分析，提取有價(jia) 值的信息，為(wei) 企業(ye) 決(jue) 策提供支持。
9、采用高速數據傳(chuan) 輸技術
如光纖傳(chuan) 輸或更先進的無線通信技術，提高數據傳(chuan) 輸速度，減少數據延遲。
10、加強數據預處理
如濾波、去噪等，提高數據精度，降低傳(chuan) 感器誤差和信號幹擾對數據的影響。
11、建立完善的數據安全管理體(ti) 係
對設備數據進行加密處理和訪問控製，防止數據泄露和攻擊。加強網絡安全防護措施，如防火牆、入侵檢測係統等，確保數據傳(chuan) 輸和存儲(chu) 的安全性。
工業(ye) 產(chan) 線設備數據采集麵臨(lin) 著協議多樣性、老舊設備兼容性、OT與(yu) IT融合困難、數據孤島、處理能力不足、數據傳(chuan) 輸速度和精度問題以及數據安全和隱私保護等一係列挑戰。通過引入IoT網關(guan) 、邊緣計算技術、構建OT與(yu) IT融合平台、加強團隊協作、完善數據共享機製、引入先進的數據處理技術、采用高性能計算技術、建立專(zhuan) 業(ye) 的數據處理團隊、采用高速數據傳(chuan) 輸技術、加強數據預處理以及建立完善的數據安全管理體(ti) 係等措施，可以有效解決(jue) 這些問題，提高數據采集的效率和準確性，為(wei) 企業(ye) 生產(chan) 優(you) 化和決(jue) 策提供有力支持。