工業數據采集的分析認知及難點解決思路

工業4.0這個大環境下，如何實現智能制造是大家都關心的問題，同時很多企業家都意識到數字化轉型是智能制造實現的途徑。但數字化轉型基于很多技術的融合，工業物聯網、人工智能、云計算、工業數據采集分析等等。

數字化轉型不僅僅是企業簡單的數字化，而是把數字作為智能制造的核心驅動力，使企業產品實現增量價值，利用數據去整合產業鏈和價值鏈。目前很多企業都意識到數據的重要性，但還是停留在數據采集和儲存行，如何把儲存的大量數據使其變現，就是我們今天要討論的問題。

一、數據來源

1、設備產生的數據，工業數據的來源很大一部分是設備運行過程中所產生的數據，及設備與設備之間的關聯數據，所以現在SCADA系統就是著重于現場設備的數據采集與互聯。

2、工業制造鏈所產生的數據，包括采購、生產、物流、銷售內部流程及外部互聯網信息，通過這些數據與設備數據的結合，同時進行大數據進行分析，幫我們實現工藝過程的改進與對客戶的分析和挖掘。

二、數據分析

數據采集只是數據平臺搭建的第一個環節，下一步是對不同來源的數據進行統一處理。 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。數據采集與分析必須要生產過程中的環境數據結合。

數據分析方法也很多，如假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。

制造業數字化之路創新的核心，就是要依托于這些采集的數據，通過數據分析，企業可獲得競爭優勢、快速響應不斷變化的市場動態，提升產品質量和客戶服務滿意度，并且可以進行預測分析，幫助企業提前進行問題規避和預警處理。

數字化工廠舊設備改造、數據采集難點：老設備供應商不配合調試、不提供數據地址；設備無法添加網口，部分舊設備沒有對應的以太網擴展模塊產品并且串口已經被觸摸屏占用；連接儀表未接入到PLC；IP地址二次分配及其維護問題。

在解決老工廠設備數字化改造及數據采集遇到的問題的基礎上，引入了一種新型的網關，它具備高效的地址分析功能，可以根據用戶需要的參數分析出設備內存此參數的地址，該網關又具備通信分配的功能，能將數據通過原有串口分配給觸摸屏的同時，還能通過網口分配給SCADA，保證不影響現場原有通訊的情況下完成數據采集。

網關的一個網口刻度應兩個端口，可以接入PLC協議的同時，也可以接入MODBUS協議，同一控制系統中，沒有接入PLC的儀器儀表也可以接入網關，SCADA系統通過連接網關的一個IP多個端口來分別讀寫PLC和儀表的數據，PLC不用設置默認網關即可對PLC完成網段的轉換。

另外網關具備修改日志記錄和故障日志記錄等功能，正滿足了醫藥企業對硬件方面審計追蹤的要求，實現了設備——數據庫、設備——設備、設備——云、設備——數據分析、設備——MES/ERP/WMS等智能工廠建設過程中的主流應用和解決現場實際問題的定制化應用，在對老工廠設備的改造和數據采集上發揮了巨大優勢。

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