干货分享：纺织企业如何数据采集

工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。无论是德国工业4.0、美国工业互联网还是《中国制造2025》，各国制造业创新战略的实施基础都是工业大数据的搜集和特征分析，及以此为未来制造系统搭建的无忧环境。不论智能制造发展到何种程度，数据采集都是生产中最实际最高频的需求，也是工业4.0的先决条件。

数字化工厂不等于无人工厂，产品配置，制造流程越复杂越多变，越需要人的参与；在数字化工厂当中，工人更多地是处理异常情况，调整设备。但数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。

数据采集的难点

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大数据搜集，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。

数据采集过程

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。

生产数据是通过MES 系统进行收集的，由工作人员负责把生产数据录入到系统中，并通过显示屏投放出来，生产数据对企业管理和财务核算方面有着重要的参考价值，它能辅助其它设备软件进行系统的生产管理工作。

机器设备在运行过程中会产生相应的磨损，通过数据采集系统对设备信息和工作过程进行监管，能够及时掌握设备最新情况发现设备运行过程中存在的问题，通过智能化数据采集和分析方式反馈给管理人员，让管理人员能够及时有效的对机器设备进行维修保养工作。

工厂安装智能仪表可以实现对生产环境的实时监控，通过对生产环境含水量、气体灰尘物的检测，确保周围环境的安全健康性，数据采集系统能够实时的把工厂生产环境真实信息反映给工作人员，让工作人员做出合理判断和安排。

数据采集系统解决方案

（1）建立信息完善的数据工作库

建立信息完善的数据工作库并存储在相应的服务器当中，在具体运用当中从服务器自身存储库中获取生产制造所需的信息数据，并连接ERP设备，保证数据的准确科学。

（2）数据采集体系的建立和安装

营造覆盖范围广泛的网络环境，通过搭建光纤和无线网络实现工厂生产数据的收集整理的及时性和有效性，做好数据采集体系的建立和安装工作。

（3）合理发挥数据采集终端的效用

通过手持移动终端、扫描枪、等终端设备完成对产品生产过程的信息采集，把产品来源及参数整合成透明合理的管控资料。

（4）通过展示平台投放数据信息

LED 等显示设备能够直观的把数据信息呈现给大家，实现信息公开化和有效化的目标。

武汉纺友数据采集体系能够帮助企业生产制造过程实现智能化管控，及时获取相应的生产数据，并反馈给管理人员，通过科学精确的数据参考实现企业高效生产的目标，在压缩企业生产成本的同时提高管理水平，借助数据采集体系的分析反馈作用把企业生产管理所需信息传递给工作人员，实现生产制造智能化全覆盖的管控目标。

详情请点击国机集团武汉纺友官网2025.net

（编辑：温州站长网）

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