第一章背景及意義工業(yè)數(shù)據(jù)采集是智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)，是"兩化〃融合的先決條件，在國家及各部委發(fā)布的政策文件中不斷被提及。在2015年國務(wù)院發(fā)布的《中國制造2025》中，提出了"建立國家工業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，加強企業(yè)試驗檢測數(shù)據(jù)和計量數(shù)據(jù)的采集、管理、應(yīng)用和積累?！薄吨悄苤圃旃こ虒嵤┲改?2016-2020)》提出，要發(fā)展"智能傳感與控制裝備”，要形成"現(xiàn)場總線和工業(yè)以太網(wǎng)融合、工業(yè)傳感器網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)無線、工業(yè)網(wǎng)關(guān)通信協(xié)議和接口〃標準，要解決智能制造“數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)計算分析〃等方面存在的軟件問題，在五類新模式中支持數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與其他系統(tǒng)協(xié)同與集成。2017年11月國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)〃發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的指導意見》明確將構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)、平臺、安全三大功能體系作為其重點任務(wù)，并強調(diào)要“強化復雜生產(chǎn)過程中設(shè)備聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)采集能力，實現(xiàn)企業(yè)各層級數(shù)據(jù)資源的端到端集成”，推動各類數(shù)據(jù)集成應(yīng)用，形成基于數(shù)據(jù)采集、集成、分析的'工藝優(yōu)化、流程優(yōu)化、設(shè)備維護與事故風險預警能力'，實現(xiàn)"企業(yè)生產(chǎn)與運營管理的智能決策和深度優(yōu)化〃。作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)三大功能體系之一，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是全要素連接的樞紐和工業(yè)資源配置的核心，而工業(yè)數(shù)據(jù)采集則是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的基礎(chǔ)，發(fā)展工業(yè)數(shù)據(jù)采集是我國推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺全面深度應(yīng)用的起點，也是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必要條件。隨著信息化與工業(yè)化的深度融合，信息技術(shù)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，推動了以"智能化生產(chǎn)、個性化定制、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同和服務(wù)化延伸”為代表的新興智能制造模式的發(fā)展，其核心是基于海量工業(yè)數(shù)據(jù)的全面感知。工業(yè)數(shù)據(jù)采集可以實現(xiàn)對生產(chǎn)現(xiàn)場各種工業(yè)數(shù)據(jù)的實時采集和整理，為企業(yè)的MES、ERP等信息系統(tǒng)提供大量工業(yè)數(shù)據(jù)，通過對積累沉淀的工業(yè)大數(shù)據(jù)的深入挖掘，實現(xiàn)生產(chǎn)過程優(yōu)化和智能化決策。第二章工業(yè)數(shù)據(jù)采集概述(一)工業(yè)數(shù)據(jù)采集的內(nèi)涵與范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集的定義工業(yè)數(shù)據(jù)采集是利用泛在感知技術(shù)對多源設(shè)備、異構(gòu)系統(tǒng)、運營環(huán)境、人等要素信息進行實時高效采集和云端匯聚。工業(yè)數(shù)據(jù)采集對應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系架構(gòu)中的邊緣層，如下圖紅圈線所示。通過各類通信手段接入不同設(shè)備、系統(tǒng)和產(chǎn)品，采集大范圍、深層次的工業(yè)數(shù)據(jù)，以及異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)議轉(zhuǎn)換與邊緣處理，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。工業(yè)數(shù)據(jù)向云端傳輸后的數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用等功能，屬于工業(yè)大數(shù)據(jù)和工業(yè)應(yīng)用范疇，故不在本報告中涉及。工業(yè)數(shù)據(jù)采集的范圍工業(yè)數(shù)據(jù)采集廣義范圍既包括工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和工廠外智能產(chǎn)品/裝備的數(shù)據(jù)采集，也包括對ERP、MES等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，具體如下：⑴工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)采集主要通過現(xiàn)場總線、工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)光纖網(wǎng)絡(luò)等工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對工廠內(nèi)設(shè)備的接入和數(shù)據(jù)采集，可分為三類：對傳感器、變送器、采集器等專用采集設(shè)備的數(shù)據(jù)采集；對PLC、RTU、嵌入式系統(tǒng)、IPC等通用控制設(shè)備的數(shù)據(jù)采集；對機器人、數(shù)控機床、AGV等專用智能設(shè)備/裝備的數(shù)據(jù)采集。主要基于智能裝備本身或加裝傳感器兩種方式采集生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)，包括設(shè)備（如機床、機器人）數(shù)據(jù)、產(chǎn)品（如原材料、在制品、成品）數(shù)據(jù)、過程（如工藝、質(zhì)量等）數(shù)據(jù)、環(huán)境（如溫度、濕度等）數(shù)據(jù)、作業(yè)數(shù)據(jù)（現(xiàn)場工人操作數(shù)據(jù)，如單次操作時間）等數(shù)據(jù)。主要用于工業(yè)現(xiàn)場生產(chǎn)過程的可視化和持續(xù)優(yōu)化，實現(xiàn)智能化的決策與控制。⑵工廠外智能產(chǎn)品/裝備的數(shù)據(jù)采集主要通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（3G/4G、NB-IoT等）實現(xiàn)對工廠外智能產(chǎn)品/裝備的遠程接入（通過DTU、數(shù)采網(wǎng)關(guān)等）和數(shù)據(jù)采集。主要采集智能產(chǎn)品/裝備運行時關(guān)鍵指標數(shù)據(jù)，包括但不限于如工作電流、電壓、功耗、電池電量、內(nèi)部資源消耗、通信狀態(tài)、通信流量等數(shù)據(jù)。主要用于實現(xiàn)智能產(chǎn)品/裝備的遠程監(jiān)控、健康狀態(tài)監(jiān)測和遠程維護等應(yīng)用。⑶對EPR、MES等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集主要由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過接口和系統(tǒng)集成方式實現(xiàn)對SCADA、DCS、MES、ERP等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，報告中的工業(yè)數(shù)據(jù)采集范圍主要指工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和工廠外智能產(chǎn)品/裝備的數(shù)據(jù)采集。（二）工業(yè)數(shù)據(jù)采集體系架構(gòu)工業(yè)數(shù)據(jù)采集體系架構(gòu)包括設(shè)備接入、協(xié)議轉(zhuǎn)換、邊緣數(shù)據(jù)處理三層，向下接入設(shè)備或智能產(chǎn)品，向上與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺/工業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)對接，如下圖所示：丁"后哩回甲羹/工11喧用痙如格買費強睥佛蜉郵株隆i1rn11I1~~1aMI**4雄頊，孌J.?-，場?.費...設(shè)備接入：通過工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)光纖網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)總線、3G/4G、NB-IoT等各類有線和無線通信技術(shù)，接入各種工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備、智能產(chǎn)品/裝備，采集工業(yè)數(shù)據(jù)。協(xié)議轉(zhuǎn)換：一方面運用協(xié)議解析與轉(zhuǎn)換、中間件等技術(shù)兼容Modbus、CAN、Profinet等各類工業(yè)通信協(xié)議，實現(xiàn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和統(tǒng)一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫藬?shù)據(jù)應(yīng)用分析系統(tǒng)或數(shù)據(jù)匯聚平臺。邊緣數(shù)據(jù)處理：基于高性能計算、實時操作系統(tǒng)、邊緣分析算法等技術(shù)支撐，在靠近設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進行數(shù)據(jù)預處理、存儲以及智能分析應(yīng)用，提升操作響應(yīng)靈敏度、消除網(wǎng)絡(luò)堵塞，并與云端數(shù)據(jù)分析形成協(xié)同。（三）工業(yè)數(shù)據(jù)采集的特點連接性連接是工業(yè)數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)。所連接物理對象的多樣性及應(yīng)用場景的多樣性，需要工業(yè)數(shù)據(jù)采集具備豐富的連接功能，如各種網(wǎng)絡(luò)接口、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)拓撲、網(wǎng)絡(luò)部署與配置、網(wǎng)絡(luò)管理與維護。連接需要充分借鑒吸收網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域先進研究成果，如TSN、SDN、NFV、WLAN、NB-IoT、5G等，同時還要考慮與現(xiàn)有各種工業(yè)總線的互聯(lián)互通。數(shù)據(jù)第一入口工業(yè)數(shù)據(jù)采集作為物理世界到數(shù)字世界的橋梁，是數(shù)據(jù)的第一入口，擁有大量、實時、完整的數(shù)據(jù)，可基于數(shù)據(jù)全生命周期進行管理與價值創(chuàng)造，將更好的支撐預測性維護、資產(chǎn)性能管理等創(chuàng)新應(yīng)用；同時，作為數(shù)據(jù)第一入口，工業(yè)數(shù)據(jù)采集也面臨數(shù)據(jù)實時性、確定性、多樣性等挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)量大隨著工業(yè)系統(tǒng)由物理空間向信息空間、從可見世界向不可見世界延伸，工業(yè)數(shù)據(jù)采集范圍不斷擴大；同時工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線處于高速運轉(zhuǎn)，由工業(yè)設(shè)備所產(chǎn)生、采集和處理的包括設(shè)備狀態(tài)參數(shù)、工況負載和作業(yè)環(huán)境等數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，遠大于企業(yè)中計算機和人工產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。隨著智能制造和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)品制造階段少人化、無人化程度越來越高，運維階段產(chǎn)品運行狀態(tài)監(jiān)控度不斷提升，未來人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模的比重降低，機器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將出現(xiàn)指數(shù)級的增長。實時性生產(chǎn)線的高速運轉(zhuǎn)、精密生產(chǎn)和運動控制等場景對數(shù)據(jù)采集的實時性要求不斷提高，重要信息需要實時采集和上傳，以滿足生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控需求。工業(yè)系統(tǒng)不僅要求數(shù)據(jù)采集速度快，而且要求數(shù)據(jù)處理速度快，特別是針對傳感器產(chǎn)生的海量時間序列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)寫入速度達到了百萬數(shù)據(jù)點/秒-千萬數(shù)據(jù)點/秒。而且數(shù)據(jù)采集模塊還要將實時數(shù)據(jù)通過有線、無線網(wǎng)絡(luò)實時傳送至系統(tǒng)集成模塊，實現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)決策的實時性，也就是工業(yè)4.0所強調(diào)的基于"縱向、橫向、端到端”信息集成的快速反應(yīng)。融合性O(shè)T與IT、CT的融合是工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)。工業(yè)數(shù)據(jù)采集作為“OICT”融合與協(xié)同的關(guān)鍵承載，需要支持在連接、管理、控制、應(yīng)用、安全等方面的協(xié)同。工業(yè)數(shù)據(jù)采集既需要OT技術(shù)提供在工廠中的對于各種工業(yè)流程和機器的控制技術(shù)并且能夠保證工業(yè)環(huán)境中的高可靠性，又需要IT技術(shù)支持工廠中大量數(shù)據(jù)分析和促進工業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化和智能化，也需要CT能夠提供可靠、快速和低成本的"傳輸〃實現(xiàn)工業(yè)連接。多種工業(yè)協(xié)議并存工業(yè)軟硬件系統(tǒng)本身具有較強的封閉性和復雜性，不同設(shè)備或系統(tǒng)的數(shù)據(jù)格式、接口協(xié)議都不相同，甚至同一設(shè)備同一型號的不同時間出廠的產(chǎn)品所包含的字段數(shù)量與名稱也會有所差異，數(shù)據(jù)無法相互共享。工業(yè)數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域存在Profibus、Modbus、CAN、LonWorks、HART、Profinet、EthernetIP、Modbus/