工業(yè)數據采集類型

互聯網的數據主要來自于互聯網用戶和服務器等網絡設備，主要是大量的文本數據、社交數據以及多媒體數據等，而工業(yè)數據主要來源于機器設備數據、工業(yè)信息化數據和產業(yè)鏈相關數據。

從數據采集的類型上看，不僅要涵蓋基礎的數據，還將逐步包括半結構化的用戶行為數據，網狀的社交關系數據，文本或音頻類型的用戶意見和反饋數據，設備和傳感器采集的周期性數據，網絡爬蟲獲取的互聯網數據，以及未來越來越多有潛在意義的各類數據。主要包括以下幾種：

• 海量的Key-Value數據

在傳感器技術飛速發(fā)展的今天，包括光電、熱敏、氣敏、力敏、磁敏、聲敏、濕敏等不同類別的工業(yè)傳感器在現場得到了大量應用，而且很多時候機器設備的數據大概要到ms的精度才能分析海量的工業(yè)數據，因此，這部分數據的特點是每條數據內容很少，但是頻率極高。

• 文檔數據

包括工程圖紙、仿真數據、設計的CAD圖紙等，還有大量的傳統(tǒng)工程文檔。

• 信息化數據

由工業(yè)信息系統(tǒng)產生的數據，一般是通過數據庫形式存儲的，這部分數據是最好采集的。

• 接口數據

由已經建成的工業(yè)自動化或信息系統(tǒng)提供的接口類型的數據，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。

• 視頻數據

工業(yè)現場會有大量的視頻監(jiān)控設備，這些設備會產生大量的視頻數據。

• 圖像數據

包括工業(yè)現場各類圖像設備拍攝的圖片（例如，巡檢人員用手持設備拍攝的設備、環(huán)境信息圖片）。

• 音頻數據

包括語音及聲音信息（例如，操作人員的通話、設備運轉的音量等）。

• 其他數據

例如遙感遙測信息、三維高程信息等等。

數據采集的方法

傳統(tǒng)的數據采集方法包括人工錄入、調查問卷、電話隨訪等方式，大數據時代到來后，一個突出的變化是數據采集的方法有了質的飛躍，下面所介紹的數據采集方式的突破直接改變著大數據應用的場景。

1、傳感器

傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并能將檢測感受到的信息，按一定規(guī)律變換成為電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲、顯示、記錄和控制等要求。在生產車間中一般存在許多的傳感節(jié)點，24小時監(jiān)控著整個生產過程，當發(fā)現異常時可迅速反饋至上位機，可以算得上是數據采集的感官接受系統(tǒng)，屬于數據采集的底層環(huán)節(jié)。

傳感器在采集數據的過程中主要特性是其輸入與輸出的關系。

其靜態(tài)特性反映了傳感器在被測量各個值處于穩(wěn)定狀態(tài)時的輸入和輸出關系，這意味著當輸入為常量，或變化極慢時，這一關系就稱為靜態(tài)特性。我們總是希望傳感器的輸入與輸出成唯一的對照關系，最好是線性關系。

一般情況下，輸入與輸出不會符合所要求的線性關系，同時由于存在這遲滯、蠕變等因素的影響，使輸入輸出關系的唯一性也不能實現。因此我們不能忽視工廠中的外界影響，其影響程度取決于傳感器本身，可通過傳感器本身的改善加以抑制，有時也可以加對外界條件加以限制。

2、RFID技術

RFID（Radio Frequency Identification，射頻識別）技術是一種非接觸式的自動識別技術，通過射頻信號自動識別目標對象并獲取相關的數據信息。利用射頻方式進行非接觸雙向通信，達到識別目的并交換數據。RFID技術可識別高速運動物體并可同時識別多個標簽，操作快捷方便。

在工作時，RFID讀寫器通過天線發(fā)送出一定頻率的脈沖信號，當RFID標簽進入磁場時，憑借感應電流所獲得的能量發(fā)送出存儲在芯片中的產品信息（Passive Tag，無源標簽或被動標簽），或者主動發(fā)送某一頻率的信號（Active Tag，有源標簽或主動標簽）。

閱讀器對接收的信號進行解調和解碼然后送到后臺主系統(tǒng)進行相關處理；主系統(tǒng)根據邏輯運算判斷該卡的合法性，針對不同的設定做出相應的處理和控制，發(fā)出指令信號控制執(zhí)行機構動作。

RFID技術解決了物品信息與互聯網實現自動連接的問題，結合后續(xù)的大數據挖掘工作，能發(fā)揮其強大的威力。

數據采集技術難點

在當今的制造業(yè)領域，數據采集是一個難點。很多企業(yè)的生產數據采集主要依靠傳統(tǒng)的手工作業(yè)方式，采集過程中容易出現人為的記錄錯誤且效率低下。

有些企業(yè)雖然引進了相關技術手段，并且應用了數據采集系統(tǒng)，但是由于系統(tǒng)本身的原因以及企業(yè)沒有選擇最適合自己的數據采集系統(tǒng)，因此也無法實現信息采集的實時性、精確性和延伸性管理，各單元出現了信息斷層的現象。

技術難點主要包括以下幾方面：

1、數據量巨大

任何系統(tǒng)，在不同的數據量面前，需要的技術難度都是完全不同的。

如果單純是將數據采到，可能還比較好完成，但采集之后還需要處理，因為必須考慮數據的規(guī)范與清洗，因為大量的工業(yè)數據是“臟”數據，直接存儲無法用于分析，在存儲之前，必須進行處理，對海量的數據進行處理，從技術上又提高了難度。

2、工業(yè)數據的協議不標準

互聯網數據采集一般都是我們常見的HTTP等協議，但在工業(yè)領域，會出現ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各類型的工業(yè)協議，而且各個自動化設備生產及集成商還會自己開發(fā)各種私有的工業(yè)協議，導致在工業(yè)協議的互聯互通上，出現了極大地難度。

很多開發(fā)人員在工業(yè)現場實施綜合自動化等項目時，遇到的最大問題及時面對眾多的工業(yè)協議，無法有效的進行解析和采集。

3、視頻傳輸所需帶寬巨大

傳統(tǒng)工業(yè)信息化由于都是在現場進行數據采集，視頻數據傳輸主要在局域網中進行，因此，帶寬不是主要的問題。

但隨著云計算技術的普及及公有云的興起，大數據需要大量的計算資源和存儲資源，因此工業(yè)數據逐步遷移到公有云已經是大勢所趨了。但是，一個工業(yè)企業(yè)可能會有幾十路視頻，成規(guī)模的企業(yè)會有上百路視頻，這么大量的視頻文件如何通過互聯網順暢到傳輸到云端，是開發(fā)人員需要面臨的巨大挑戰(zhàn)。

4、對原有系統(tǒng)的采集難度大

在工業(yè)企業(yè)實施大數據項目時，數據采集往往不是針對傳感器或者PLC，而是采集已經完成布署的自動化系統(tǒng)上位機數據。

這些自動化系統(tǒng)在部署時廠商水平參差不齊，大部分系統(tǒng)是沒有數據接口的，文檔也大量缺失，大量的現場系統(tǒng)沒有點表等基礎設置數據，使得對于這部分數據采集的難度極大。

5、安全性考慮不足

原先的工業(yè)系統(tǒng)都是運行在局域網中，安全問題不是突出考慮的重點。

一旦需要通過云端調度工業(yè)之中最為核心的生產能力，又沒有對安全的充分考慮，造成損失，是難以彌補的。