生产数据采集(工业数据采集的五种方法)

一、什么是数据采集

什么是数据采集

数据采集,又称数据获取,是利用一种装置,从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头,麦克风,都是数据采集工具。

在互联网行业快速发展的今天,数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域,数据采集领域已经发生了重要的变化。首先,分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次,总线兼容型数据采集插件的数量不断增大,与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世,将数据采集带入了一个全新的时代。

数据采集的三大要点:

采集的全面性:采集的数据量足够大具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。比如查看app的使用情况这一行为,我们需要采集从用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id,最后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

采集的多维性:数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型,从而满足不同的分析目标。比如“查看app的使用情况”这一行为,我们需要采集用户使用的app的哪些功能、点击频率、使用时常、打的app的时间间隔等多个属性。才能使采集的结果满足我们的数据分析!

采集的高效性:高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。

数据采集的四大步骤:

明确数据需求:

由于客户所处行业不同,诉求也就各不一样。所以首先必须明确客对于数据的最终用途,确定客户需求。根据客户所需搜集的数据信息与客户沟通之后,总结需要收集的字段。

2.调研数据来源:

根据客户需求确定数据采集范围。然后锁定采集范围和对采集的数据量进行预估。细化客户需求,研究采集方向。

3.确定用什么采集工具、软件、代码

面对不同的网站我们只有选择更加合适的组合才能使采集结果更加有效。

4.确定存储的方式:

根据采集量的大小对数据储存的方式进行划分。比较小的数据,一般使用excel表格存储;几千万的大型数据,选择数据库存储;对于GB级别的数据,就得用Hadoop、Spark、Redis等分布式存储和处理技术的方法才能做到较好的管理和计算。选择正确数据存储的方式使客户对数据的使用与管理更加便捷。

二、工业数据采集的五种方法

工业数据采集的几种方式

1、传感器

传感器是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将检测感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。在生产车间中一般存在许多的传感节点,24小时监控着整个生产过程,当发现异常时可迅速反馈至上位机,可以算得上是数据采集的感官接受系统,属于数据采集的底层环节。

传感器在采集数据的过程中主要特性是其输入与输出的关系。其静态特性反映了传感器在被测量各个值处于稳定状态时的输入和输出关系,这意味着当输入为常量,或变化极慢时,这一关系就称为静态特性。我们总是希望传感器的输入与输出成唯一的对照关系,最好是线性关系。一般情况下,输入与输出不会符合所要求的线性关系,同时由于存在这迟滞、蠕变等因素的影响,使输入输出关系的唯一性也不能实现。因此我们不能忽视工厂中的外界影响。其影响程度取决于传感器本身,可通过传感器本身的改善加以抑制,有时也可以加对外界条件加以限制。

2、条码技术

条码技术是实现POS系统、EDI、电子商务、供应链管理的技术基础,是物流管理现代化的重要技术手段。条码技术包括条码的编码技术、条码标识符号的设计、快速识别技术和计算机管理技术,它是实现计算机管理和电子数据交换不可少的前端采集技术。

二维条码是用某种特定的几何图案按一定规律在平面分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的,在代码编制上巧妙的运用计算机内部逻辑基础的“0”“1”概念,使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息,通过图像输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理。二维条码具有条码技术的一些共性:每个码制有其特定的字符集,每个字符占有一定的宽度,具有一定的校验功能等。同时还对不同行的信息具有自动识别功能与处理图形旋转变化等特定。

3、RFID技术

RFID(Radio Frequency Identification,射频识别)技术是一种非接触式的自动识别技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据信息。利用射频方式进行非接触双向通信,达到识别目的并交换数据。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,操作快捷方便。在工作时,RFID读写器通过天线发送出一定频率的脉冲信号,当RFID标签进入磁场时,凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(Passive Tag,无源标签或被动标签),或者主动发送某一频率的信号(Active Tag,有源标签或主动标签);阅读器对接收的信号进行解调和解码然后送到后台主系统进行相关处理;主系统根据逻辑运算判断该卡的合法性,针对不同的设定做出相应的处理和控制,发出指令信号控制执行机构动作。

4、其他采集工具

受限与生产环节的复杂性与环境的苛刻,在除了RFID、条码和传感器的采集模式之外,还包含着利用人机交互的形式直接读取数据、利用现场设备如PLC和仪器仪表直接采集数据的模式。

三、如何让生产一线的数据采集工作更为高效和轻松

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四、智能工厂中设备数据采集的意义与解决方案

智能工厂中设备数据采集的意义在于实现对工厂生产流程、设备运行状态等各种信息的实时监测和数据收集,利用这些数据进行分析和优化,从而提高生产效率和产品质量。设备数据采集是智能制造实施的一个重要手段,可帮助企业实现生产流程信息化、自动化和数字化转型。

解决方案如下:

选择合适的传感器和监测设备:根据生产过程的特点和需求,选择合适的传感器和监测设备来收集设备运行状态、温度、湿度、压力、振动等多项参数数据。这些传感器可以通过网络连接,将数据自动上传到云端或局域网服务器,进一步便于数据的全面收集和管理。

数据采集系统的设计与集成:针对企业的特定需求,设计并集成符合企业应用场景的大数据采集系统。例如,可采用物联网技术搭建基于Wifi、蓝牙、NB-IoT等通信协议的数据采集平台。

制定数据清洗和归档策略:构建数据清洗和预处理算法确保实时数据的快速、准确存储。同时要根据业务需求和行业标准,制定完善的数据归档策略以确保数据及时备份和安全存储。

数据分析利用:从采集到的设备数据中提取信息并进行统计、分析,得出生产过程缺陷、故障情况等生产数据分析结果,则可以反馈给生产管理者,帮助其及时解决问题,更好地优化生产流程和提升产品质量。

综上,智能工厂中设备数据采集对企业来说至关重要。通过选择合适的传感器和监测设备、构建高效的数据采集系统以及采用高效的数据管理和分析技术,可以实现工厂生产数据的自动化收集和快速分析,并最终实现生产过程的数字化与智能化。

关于生产数据采集到此分享完毕,希望能帮助到您。

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