数字化工厂数据采集与系统集成解决方案

以两化融合为特点的工业4.0发展如火如荼。智能工厂的建设是从管理顶层到设备底层的系统集成和数据贯通，将数据结合人工智能发挥优势，深度挖掘数据内涵，才能逐步形成智能化的应用。全面实现数字化是通向智能制造的必由之路，数据采集与系统集成关系到数字化工厂的质量、效率和效益，也是迈向智能制造的重要环节。

对此，数之能提供数字化工厂数据采集与系统集成解决方案。实现PLC、仪器仪表、传感器、工业机器人、数控机床、水电表等设备接入，实时数据采集与实时监控，并提供远程监控、远程控制、远程维护、故障报警、数据分析等手段，助力数字化工厂的建设。

一、数字化工厂数据采集

数据采集是数字化工厂的基础。在数据采集过程中，传感器、执行器等设备通过物联网技术将各种生产数据实时传输到数据中心。这些数据包括设备运行状态、生产过程参数、产品质量等信息。通过数据采集，企业可以实现对生产过程的全面监控，为后续的数据分析提供基础数据。

二、数字化工厂系统集成

数字化工厂系统集成是指将各种信息化系统、工业控制系统、设备等有机地整合在一起，实现数据的互通互联和共享。通过系统集成，企业可以实现生产过程的可视化、可控制化和可优化化，提高生产效率和质量。常见的系统集成包括ERP、MES、PLC、工业互联网等系统的集成。

三、数字化工厂数据采集与系统集成的实现

数字化工厂数据采集与系统集成的实现需要综合运用物联网、云计算、大数据等技术。其中，物联网技术是实现数据采集的关键，云计算技术可以实现数据的高效处理和存储，而大数据技术则可以对海量数据进行深入分析和挖掘。此外，为了实现系统集成，企业还需要建立统一的接口和标准，以确保不同系统之间的数据交互和共享。

四、数字化工厂数据采集与系统集成的应用

数字化工厂数据采集与系统集成的应用广泛，例如在能源管理领域，企业可以通过对能源数据的采集和分析，实现能源的优化利用和降低成本；在生产管理领域，企业可以通过对生产数据的采集和分析，实现生产过程的优化和质量控制；在设备管理领域，企业可以通过对设备运行数据的采集和分析，实现设备的预防性维护和降低故障率。