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數(shù)據(jù)采集類型

工業(yè)數(shù)據(jù)主要來源于機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù)、工業(yè)信息化數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)。不僅要涵蓋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，還要逐步包括用戶行為數(shù)據(jù)、社交關(guān)系數(shù)據(jù)、用戶意見和反饋數(shù)據(jù)、設(shè)備和傳感器采集的周期性數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)。目前主要包括以下幾種數(shù)據(jù)采集類型：

（1）海量的Key-Value數(shù)據(jù)：在傳感器技術(shù)飛速發(fā)展的今天，光電、熱敏、氣敏、力敏、磁敏、聲敏、濕敏等不同類別的工業(yè)傳感器在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)得到了大量應(yīng)用，而且很多時(shí)候機(jī)器設(shè)備的數(shù)據(jù)大概要到毫秒的精度才能分析海量的工業(yè)數(shù)據(jù)。因此，這部分?jǐn)?shù)據(jù)的特點(diǎn)是每條數(shù)據(jù)內(nèi)容很少，但是頻率極高。

（2）文檔數(shù)據(jù)：包括工程圖紙、仿真數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)CAD圖紙等，還有大量的傳統(tǒng)工程文檔。

（3）信息化數(shù)據(jù)：是由工業(yè)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，一般是通過數(shù)據(jù)庫(kù)形式存儲(chǔ)的，這部分?jǐn)?shù)據(jù)是最好采集的。

（4）接口數(shù)據(jù)：由已經(jīng)建成的工業(yè)自動(dòng)化或信息系統(tǒng)提供的接口類型數(shù)據(jù)，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。

（5）視頻數(shù)據(jù)：工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的視頻監(jiān)控設(shè)備產(chǎn)生的大量視頻數(shù)據(jù)。

（6）圖像數(shù)據(jù)：工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)各類圖像設(shè)備拍攝的圖片，例如巡檢人員用手持設(shè)備拍攝的，或機(jī)器人自動(dòng)拍攝的設(shè)備、環(huán)境信息圖片等。

（7）音頻數(shù)據(jù)：語(yǔ)音及聲音信息。例如操作員的通話、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)的音量等。

（8）其他數(shù)據(jù)：例如遙感遙測(cè)信息、三維信息等。

數(shù)據(jù)采集方法

通過5G工業(yè)邊緣計(jì)算遠(yuǎn)程網(wǎng)關(guān)外接傳感器設(shè)備或者視頻裝置，傳感器是一種檢測(cè)裝置，能感受到被測(cè)量的信息，并將信息按一定規(guī)律轉(zhuǎn)換成電信號(hào)或其他所需形式的信息輸出，以滿足數(shù)據(jù)的傳輸、處理、存儲(chǔ)、顯示和控制等要求。生產(chǎn)車間中存在許多傳感節(jié)點(diǎn)，24小時(shí)監(jiān)控著整個(gè)生產(chǎn)過程，當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常時(shí)，迅速反饋至上位機(jī)，是數(shù)據(jù)采集的感官接收系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)采集的底層環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)采集難點(diǎn)

（1）數(shù)據(jù)量巨大

如果單純是將數(shù)據(jù)采集到，可能還比較好完成。但是，因?yàn)楸仨氁紤]數(shù)據(jù)的規(guī)范與清洗，所以在存儲(chǔ)之前需要對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從技術(shù)上又提高了難度。

（2）工業(yè)數(shù)據(jù)的協(xié)議不規(guī)范

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集一般都是常見的HTTP等協(xié)議，但在工業(yè)領(lǐng)域，有ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等各類型工業(yè)協(xié)議，而且各個(gè)自動(dòng)化設(shè)備生產(chǎn)及集成商還會(huì)自己開發(fā)各種私有的工業(yè)協(xié)議，導(dǎo)致在工業(yè)協(xié)議的互聯(lián)互通上，出現(xiàn)了極大的難度。很多企業(yè)在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施綜合自動(dòng)化等項(xiàng)目時(shí)，遇到的最大問題就是面對(duì)眾多的工業(yè)協(xié)議，無(wú)法及時(shí)有效地進(jìn)行解析和采集。

（3）視頻傳輸所需通訊帶寬巨大

隨著云計(jì)算技術(shù)的普及、公有云的興起，大數(shù)據(jù)需要大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源，因此工業(yè)數(shù)據(jù)逐步遷移到公有云已經(jīng)是大勢(shì)所趨了。現(xiàn)在一個(gè)工業(yè)企業(yè)可能會(huì)有幾十路視頻，成規(guī)模的企業(yè)會(huì)有上百路視頻，如此大量的視頻文件如何通過互聯(lián)網(wǎng)順暢地傳輸?shù)皆贫耍彩切枰媾R的巨大挑戰(zhàn)。

（4）對(duì)原有系統(tǒng)的采集難度大

在實(shí)施大數(shù)據(jù)項(xiàng)目時(shí)，數(shù)據(jù)采集往往不僅僅是針對(duì)傳感器或者PLC，而是采集已經(jīng)部署完成的自動(dòng)化系統(tǒng)的上位機(jī)數(shù)據(jù)。這些自動(dòng)化系統(tǒng)在部署時(shí)，廠商水平參差不齊，大部分系統(tǒng)是沒有數(shù)據(jù)接口的，文檔也大量缺失，大量的現(xiàn)場(chǎng)系統(tǒng)沒有電表等基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)，使得對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù)采集的難度極大。

（5）安全性考慮不足

原先的工業(yè)系統(tǒng)都是運(yùn)行在局域網(wǎng)中，安全問題不是突出考慮的重點(diǎn)。一旦需要通過云端調(diào)度工業(yè)之中最為核心的生產(chǎn)能力，又沒有對(duì)安全的充分考慮，造成的損失是難以彌補(bǔ)的。

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設(shè)備/智能測(cè)試設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將越來越多，這些大規(guī)模數(shù)據(jù)需要放到云端進(jìn)行處理。愛陸通5G工業(yè)邊緣計(jì)算遠(yuǎn)程網(wǎng)關(guān)可以進(jìn)行有效、低時(shí)延高帶寬的數(shù)據(jù)傳輸。在數(shù)據(jù)放到云端，需要無(wú)窮無(wú)盡的傳輸帶寬和數(shù)據(jù)處理能力，“云”難免不堪重負(fù)，因此需要邊緣計(jì)算來分擔(dān)云計(jì)算的壓力。所以，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的邊緣側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理及傳輸?shù)?G工業(yè)邊緣計(jì)算遠(yuǎn)程網(wǎng)關(guān)承擔(dān)著不可小覷的重任。后期邊緣計(jì)算與云平臺(tái)再進(jìn)行融會(huì)貫通，實(shí)現(xiàn)“邊云一體化”，利用大數(shù)據(jù)分析賦能生產(chǎn)，能夠發(fā)揮工業(yè)數(shù)據(jù)的真正價(jià)值。