工业数据采集：迈向智慧制造的新引擎
工业数据采集应用解决方案
工业互联网数据采集与应用解决方案采用’端-边-云’架构,提供设备接入、边缘计算、云端服务等全栈能力。支持海量设备高并发接入, 灵活适配各类工业协议。边缘侧提供数据采集、清洗、存储、分析、控制等就近计算处理。云平台提供设备管理、应用开发、数据服务等PaaS能力。为工业客户实现设备全生命周期管理,助力工业数字化转型。
近年来，随着国家战略“大数据发展行动纲要”和“工业4.0”的持续推进，工业互联网成为推动制造业转型升级的重要抓手。尤其在汽车制造、电子信息和装备制造等领域，数字化转型已成为一股不可逆转的潮流，与此同时，也伴随着诸多挑战。对于企业而言，如何在政策红利中寻找发展契机，同时妥善应对市场的激烈竞争和技术的迅速更迭，是必须认真思考的问题。
痛点聚焦
尽管行业发展空间巨大，制造企业普遍面临着一系列管理难题。例如，数据孤岛现象普遍存在，各系统间信息难以互通，导致生产管理效率低下；设备综合效率（OEE）亟待提高，而生产过程对于即时性和透明度的需求日益增加。此外，质量追溯的困难加大了对产品质量的监管难度，人工统计成本高且易出错也成为日常管理的负担。要破解这些难题，建立一体化的数据采集与集中控制平台显得尤为必要。
智能化解决方案
数据采集与连接管理系统
工业数据采集解决方案首当其冲的是设备数据采集与连接管理。通过兼容OPC UA、Modbus、PLC直连等多种协议，解决了异构设备的接入问题，为实时采集和联网提供了基础。在设备的接入上，边缘数据采集设备可根据不同的厂房布局进行部署，灵活适应不同的工业协议需求，减少配置时间与操作复杂性。
生产过程实时监控系统
该系统可为企业提供生产现场的实时监控，通过数据信息的可视化，让管理者能够实时掌握生产动态，提高生产过程的透明度。生产看板的应用能够进一步增强生产数据的透明可视，在提升OEE方面发挥关键作用。
设备资产管理系统不仅记录设备的基本信息，还提供设备健康状况的预测。在AI算法的加持下，通过预测性维护功能减少设备故障时间，使设备寿命得以延长。
QMS质量管理与追溯系统
QMS系统从源头到产品流出的每个环节对质量进行严格把控，支持质量问题的全流程追溯。通过数据的记录与分析，能够精确定位质量问题的位置与阶段，提高产品可靠性。
能耗管理系统则通过实时监测分析能源消耗数据，帮助企业识别能耗模式，分析节能改造潜力。利用数据分析优化能源使用策略，从而有效降低运营成本，提升整体能效。
工业大数据分析与BI决策平台
通过工业大数据平台，企业可以进行复杂的业务分析和决策支持。其BI功能可以实现多维数据分析，为企业提供详实、即时的运营决策建议。平台的可视化能力确保了生产、质量和效率等指标的实时掌控，从而支持精细化管理。
解决方案价值
通过完善的数据采集方案，企业不仅可以在数据流转中实现无缝衔接，还能构建高度自动化和智能化的生产体系。这为制造企业在提高生产效率的同时，确保深层次的质量管理和成本控制提供了坚实的技术支持。不仅如此，这套方案在业务决策中也具有强大的数据支持功能，助力企业科学决策。
展望未来，工业数据采集方案的逐步完善与推广，将使得企业在全球市场中获得更强的竞争力。这种技术革新不仅为企业带来显著的经济价值，也为传统制造业的转型升级提供了更多的创新动力。
