隨著工業4.0時代的到來，工業智能化的快速發展，智能工廠的建設已成為企業轉型升級的重要方向。工廠產線的自動化程度越來越高，大量的數據被產生和傳輸。然而，傳統的數據采集方式往往存在效率低下、準確性不高等問題，無法滿足現代工廠對實時監控和數據分析的需求。

工廠產線數據采集的主要問題：

1、協議多樣性：由于現場的實際需求與后期的規模擴展，客戶往往需要購買不同品牌的PLC，以及支持不同協議的傳感器設備來保證生產工作的正常運行。設備協議多樣，增加了現場數據的互聯互通的難度。

2、老舊設備數據采集：工廠設備眾多，淘汰老舊設備企業將會面臨巨大的開銷和折舊費用，所以工廠大部分是混合使用新舊設備，新老設備接口不一致，存在通訊和數據交互問題。

3、OT和IT的融合：在OT領域，現場設備支持的協議大部分都是Modbus、OPC等工業協議。但是在IT領域，IOT平臺和云平臺等平臺支持的是HTTP、MQTT等協議，協議的不一致性使得企業難以實現OT和IT的融合。

4、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，格式多樣，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。

數之能工業數據采集平臺為智能工廠提供產線數據采集與監控解決方案，實現對工廠產線數據的實時采集、處理、分析和監控。

1. 數據采集

數之能工業數據采集平臺配備了多種數據采集網關和數據采集終端，支持豐富的接口(網口、RS232/RS485串口、IO接口等)和豐富的協議(各種PLC協議、MODBUS、OPC……)，具有強大的數據采集能力，滿足不同品牌、不同協議、不同接口產線設備數據采集，實現對各種設備運行狀態、工藝參數的采集。

2. 數據傳輸

網關采集數據后，支持5G/4G/WIFI/以太網等多種聯網方式，支持Modbus、MQTT等協議將產線數據實時傳輸到云平臺和MES系統進行存儲和分析，確保數據的及時性和準確性。

3. 數據處理

數據存儲在云平臺中，對采集到的數據進行處理和分析，實現對數據的標準化，方便分析模型和業務模型的建立，為生產決策提供有力支持。

4. 數據監控

平臺提供豐富的可視化組件，包括實時數據展示、歷史數據查詢、工藝流程圖等。通過大屏展示或移動終端設備，可實時監控工廠產線的運行狀態和數據信息，提高生產管理效率。

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