与边缘计算融合是工业数据采取的创新解决方案

工业数据采集简单来说是通过工业物联网对数据进行分析挖掘，实现数据“增值”。而这过程中，数据的采集是工业大数据应用系统在数字化智能工厂中发挥作用的基础。数据的数量和质量关系着最终的效果，而这和数据采集方法密不可分。

例如当我们为设备配置一些监测工具，可以个性化监测设备的温度、运行时间、功率等数值变化，结合历史故障信息和实时数据记录等来诊断设备的健康状况；

例如当我们打开电脑，可视化系统会显示生产车间的实时生产情况，结合对关键设备和部件的实时监测信息，规避一些生产的安全隐患和突发停机风险；

例如当我们打开移动设备，可以在APP上填写、上传巡检时的信息；设备故障时，通过大数据的挖掘和分析可以对故障进行预测和精准定位……

就以设备数据为例，而常见的数据采集方法一般以下有几种：

1、人工录入数据企业自行设置的一些数据如工序名称、产品编码等，需要通过人工录入获得。

2、系统自动生成数据生产过程中的部分数据，如工序开始操作的时间、结束时间、设备状态等数据，可以通过联网设备系统自动收集。

3、传感器采集数据关于设备的一些物理变量信息，如温度、湿度、电流、转速等，通过传感器能够将这些信息转化为数字信号，再传送到边缘端进行数据处理。

而随着边缘计算应用的发展，传统HMI/SCADA系统架构开始向“物联网网关+工业数据采集分布式网络架构”转变，借助高性能计算、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析等应用。

由于工业软硬件系统本身具有较强的封闭性和复杂性，不同设备或系统的数据格式、接口协议都不相同，工业数据采集领域存在Profibus、Modbus、CAN等多种类型的工业协议标准，工业数据采集缺乏统一规范等。

此外，受限于网络带宽和端云协同带来的性能传输延迟，工业数据采集实时性和确定性要求很难保证。同时，随着生产线的高速运转，对精密生产和运动控制等场景数据采集的实时性要求不断提高，传统数据采集技术在应对高精度、低时延的工业场景时，更难以保证重要信息实时采集和上传，当然无法满足生产过程实时监控需求。

因此为解决问题，边缘计算平台被引入进来，由于边缘计算系统更靠近工业现场，能更高效采集设备数据，并更快速响应边缘端业务处理需求，实时性较高的业务需求及时在边缘处理，重要数据也可及时传输到云端，这种云边协同模式极大地保障业务效率和数据安全性，独立处理能力更是使得即使在云平台宕机时生产系统仍可正常运行。

通过将工业数据采集与边缘计算融合正成为物联网数据采集的创新解决方案，不仅可以快速部署分布式数据采集，还可以与边缘计算工业网关无缝整合。这种物联网网关与工业数据采集组合的模式很好地弥补了云平台在高实时性工业智能化应用中的边缘计算能力的不足。

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