與邊緣計算融合是工業數據采取的創新解決方案

工業數據采集簡單來說是通過工業物聯網對數據進行分析挖掘，實現數據“增值”。而這過程中，數據的采集是工業大數據應用系統在數字化智能工廠中發揮作用的基礎。數據的數量和質量關系著最終的效果，而這和數據采集方法密不可分。

例如當我們為設備配置一些監測工具，可以個性化監測設備的溫度、運行時間、功率等數值變化，結合歷史故障信息和實時數據記錄等來診斷設備的健康狀況；

例如當我們打開電腦，可視化系統會顯示生產車間的實時生產情況，結合對關鍵設備和部件的實時監測信息，規避一些生產的安全隱患和突發停機風險；

例如當我們打開移動設備，可以在APP上填寫、上傳巡檢時的信息；設備故障時，通過大數據的挖掘和分析可以對故障進行預測和精準定位……

就以設備數據為例，而常見的數據采集方法一般以下有幾種：

1、人工錄入數據企業自行設置的一些數據如工序名稱、產品編碼等，需要通過人工錄入獲得。

2、系統自動生成數據生產過程中的部分數據，如工序開始操作的時間、結束時間、設備狀態等數據，可以通過聯網設備系統自動收集。

3、傳感器采集數據關于設備的一些物理變量信息，如溫度、濕度、電流、轉速等，通過傳感器能夠將這些信息轉化為數字信號，再傳送到邊緣端進行數據處理。

而隨著邊緣計算應用的發展，傳統HMI/SCADA系統架構開始向“物聯網網關+工業數據采集分布式網絡架構”轉變，借助高性能計算、實時操作系統、邊緣分析算法等技術支撐，在靠近設備或數據源頭的網絡邊緣側進行數據預處理、存儲以及智能分析等應用。

由于工業軟硬件系統本身具有較強的封閉性和復雜性，不同設備或系統的數據格式、接口協議都不相同，工業數據采集領域存在Profibus、Modbus、CAN等多種類型的工業協議標準，工業數據采集缺乏統一規范等。

此外，受限于網絡帶寬和端云協同帶來的性能傳輸延遲，工業數據采集實時性和確定性要求很難保證。同時，隨著生產線的高速運轉，對精密生產和運動控制等場景數據采集的實時性要求不斷提高，傳統數據采集技術在應對高精度、低時延的工業場景時，更難以保證重要信息實時采集和上傳，當然無法滿足生產過程實時監控需求。

因此為解決問題，邊緣計算平臺被引入進來，由于邊緣計算系統更靠近工業現場，能更高效采集設備數據，并更快速響應邊緣端業務處理需求，實時性較高的業務需求及時在邊緣處理，重要數據也可及時傳輸到云端，這種云邊協同模式極大地保障業務效率和數據安全性，獨立處理能力更是使得即使在云平臺宕機時生產系統仍可正常運行。

通過將工業數據采集與邊緣計算融合正成為物聯網數據采集的創新解決方案，不僅可以快速部署分布式數據采集，還可以與邊緣計算工業網關無縫整合。這種物聯網網關與工業數據采集組合的模式很好地彌補了云平臺在高實時性工業智能化應用中的邊緣計算能力的不足。

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