现场数据采集是什么

信息技术和智能技术的变革给工业企业带来了巨大的变化。传统的制造业数据采集系统阻碍了制造业的信息化管理。企业需要升级和改造数据采集系统，以提高生产管理和运营的管理水平。

信息技术和智能技术的变革给工业企业带来了巨大的变化。传统的制造业数据采集系统阻碍了制造业的信息化管理。企业需要升级和改造数据采集系统，以提高生产管理和运营的管理水平。现场数据采集技术在智能制造系统中的应用，对生产数据、资源状态和生产过程的管理具有重要意义。

背景

智能制造概述

智能作为工厂现代化和升级的重要组成部分，是工业4.0时代发展过程中的必然趋势。今天，随着信息技术的发展，它已经从数字工厂开始走向智能工厂。物联网等技术设备不仅加强了信息日历和服务，而且对生产流程、生产人员和生产线进行智能改造和控制，使生产计划和进度更加合理和智能。

智能制造是在数字化管理的基础上提出来的，它最明显的特点是具有学习和思考的能力，能够总结经验，优化流程，快速适应变化。

智能生产线包含不同类型、不同功能的智能设备，可以实现单机设备、生产线、车间的互联，最终形成互联的智能工厂，进而产生覆盖行业、区域、企业的制造能力巨大的智能制造系统，通过智能配送组合，可以满足各种制造需求。

数据收集的作用

实现了智能制造系统中数据采集的实时功能，改变了传统DNC系统在设备中进行数据传输和管理的方式。信息作为一个节点被纳入企业信息管理，形成一个数据信息系统，可以准确、实时地进行传输、分析和存储，帮助管理人员和执行人员交换和合作信息。

实时数据采集系统MDC是传统DNC系统的扩展。智能制造系统利用实时数据采集系统，实现生产设备的网络化，构建车间生产现场综合数据的交换，能够采集、传输和分析设备状态、车间工况和生产数据，最大限度地满足智能工厂生产管理的需要，实现生产管理的大数据存储和云计算功能。它为智能制造提供技术支持，成为智能制造的基础。

从总体框架图中可以清楚地看到MDC系统在智能制造中的作用和地位。通过实时数据采集系统的应用，可以帮助智能制造系统提高设备利用率，最大限度地减少辅助工时，整合传统制造系统中的原始设备，实现企业生产过程的数字化、信息化和智能化。

现场数据采集

资料收集包括人员、设备、材料、施工方法、施工环节等诸多内容。人员数据包括人员代码、调度、设备数据、操作参数、工装代码、刀具寿命、材料代码、位置状态、生产订单号、生产过程信息、质量检验和结果。以上信息可以通过条码扫描、RFID等方式收集。数据采集需要处理复杂的信息，这可以通过高精度设备来完成。因此，实时数据采集的工作主要是通过设备收集各种相关信息。

现场数据采集模式

在生产现场收集信息的方法有很多，其中常用的方法有以下几种:

(1)TCP/IP协议的以太网模式。以太网的数控化配置是未来技术发展的趋势。这种信息采集方式内容丰富，可以实现远程控制。很多数控系统厂商，比如西门子、三菱、FIDIA等。，配有局域网端口，有大量方便的集成接口，可实现程序运行信息、设备运行状态信息、系统状态信息、报警信息、运行程序内容信息、运行数据、设备参数、坐标、主轴功率等数据的实时采集。通过数控设备的及时限制，实时数据采集可以提前阻止生产，对生产、加工和质量控制都有很好的效果，包括通过DNC网络锁定设备上的程序编辑功能，启用设备的写保护程序，发现非法修改等。此外，数控设备的加工倍率也可以限制倍率开关变化的随机修改。如果发现非法修改，可以立即锁定设备，防止非法处理。

(2)普通以太网模式。通过以太网开发包的数控设备和使用windows操作系统的以太网接口设备的数控，可以利用第三方软件开发商提供的开发接口对激光切割机等高精度设备进行网络传输，满足各种数据的传输要求。对统计过程控制等实施质量控制。此外，各种设备的状态信息和参数信息保存在自动立体数据库等本地数据库中，满足数据库集成的实时采集要求。

(3)数据采集卡。与生产设备相关的I/O点连接相应的传感器，采集相应的处理信息，包括设备运行处理、设备故障等参数。适用系统包括无串口和无局域网设备，采用交换数据采集卡、模拟数据采集卡等。

(4)组态软件的获取。通过PLC控制设备读取非NC组态软件的相关信息，包括温度、压力等各种模拟信息，并将读取的I/O点信息存储在数据库中。配置监控系统的结构图如图1所示。组态软件作为工业自动化领域的一种新的软件开发工具，可以帮助开发人员利用软件包中的工具开发硬件配置、数据、图形等。组态软件通过串口或网络端口与PLC相连，数据采集和处理由计算机完成，各种曲线可实时输出。通过实践，组态模式下的实时数据采集具有投资少、连接方便、稳定性强的优点，是智能制造中工业控制最具性价比的方式。

(5)RFID方法。它收集人员和物资的编码、位置、状态等信息，通过RFID芯片的绑定将人员和物资的信息写入RFID。通过实际使用，该方法简单、直接、有效。

(6)人工辅助。适用于非自动化设备和无自动信息采集功能的自动化设备，采用人工填表、条码扫描、手持终端等。以实现数据收集。它具有灵活方便的优点，弥补了自动采集的丰富性和适应性的缺陷，但也存在实时性和准确性的缺陷。

实时数据采集在智能制造中的应用

实时数据采集方法为现代智能工厂现场信息的实时、详细采集提供了技术支持，为生产决策和调度提供了可靠的参考依据。通过实时数据采集系统在实际项目中的运行，智能工厂实现了数字化、智能化的制造基础设施建设，完美解决了底层设备的数据采集，实现了更高程度的智能生产控制。

数据采集的未来发展方向

数据采集是实现数字化、智能化制造的基础。只有很好地解决底层设备的实时采集问题，才能实现高智能的生产控制。因此，作者预测，在未来几年，数据收集将向以下方向发展:

(1)在一个统一的通信协议平台上进行数据采集，最大的困难是底层设备的通信方式和协议千差万别，而且是保密的，互不兼容。未来几年，随着通信协议标准化的推进，相信所有底层设备都将采用统一、标准化的通信协议(如OPC协议)，对第三方开发者透明，广大第三方开发者可以为客户开发大量的应用，满足用户的各种个性化需求。

(2)移动应用平台在信息报告中的应用，和上述的移动app一样，只是这个应用的开始。更多移动应用将应用于现场生产管理。同时，设备本身的智能也会大大提高。设备的状态和运行参数可以通过GPS或北斗定位系统实时发布到远程监控中心。未来将开发更多的移动应用，远程监控各种生产设备，实现远程诊断和远程维护。