工业数据采集的特点和难点

工业互联网发展离不开工业数据的应用，工业数据的采集是工业互联网发展的基础，在实际工业数据采集过程中，常常碰到以下难点：

1. 多种工业协议并存

因为工业软硬件系统存在较强的封闭性和复杂性，工业领域使用的通信协议有很多，如PROFIBUS、Modbus、CAN、HART、EtherCAT、EthernetIP、Modbus/TCP、PROFINET、OPC UA，以及大量的厂商私有协议。在工业现场，不同厂商生产的设备，采用不同的工业协议，要实现所有设备的互联，需要对各种协议做解析并进行数据转换，这是工业物联网最先遇到的问题，设备的品牌种类繁多，不同年代，不同协议不统一，接口不同意，数据采集困难，耗时又费力。

2.数据采集量大

工业物联网应用越来越丰富，数据量越来越大，格式还都不一样，对于数据存储、运算能力要求非常高，数据还带有大量的时间属性，数据采集要保证时空信息的准确性和可追溯性，数采集量大，给工业数据采集带来困难。

3. 数据实时性要求

工业数据采集的一个很大特点是实时性，包括数据采集的实时性以及数据处理的实时性。例如基于传感器的数据采集，其中一个重要指标为采样率，即每秒采集多少个点。采样率低的如温湿度采集，采样间隔在分钟级；采样率高一些的如振动信号，每秒钟采集几万个点甚至更多，方便后续信号分析处理以获得高阶谐波分量。

采样率越高意味着单位时间数据量越大，如此大的数据量，如果不加处理直接通过网络传输到数据中心或云端，对于网络的带宽要求非常之高，而且如此大的带宽下，很难保证网络传输的可靠性，可能会产生非常大的传输时延。

如果将数据上传到云端，云端分析后再绕一圈回来，指导下一步动作，一来一回产生的时延，很多时候将变得不可接受。

物通博联工业数据采集方案

物通博联工业数据采集网关具有设备接入、协议转换、边缘计算的能力。多接口多种联网方式，解决设备接入的复杂性和多样性，实现工业现场和工厂外智能产品/移动装备的泛在连接。

强大的协议解析能力，数据接入后，将对数据进行解析、转换，并通过标准应用层协议如MQTT上传到物联网平台。强大的边缘计算能力，在协议转换后，可能在本地做即时数据分析和预处理，再上传到云端，提升即时性并降低网络带宽压力，大大提升处理的速度和效率，减轻云端的负荷。