双5G边缘计算网关/工业CPE-AR7091G/GK
AR7091G/GK——基于5G/4G/3G/2G、WiFi、虚拟专网等技术开发的工业物联网边缘网关/CPE。产品采用高性能的工业级32位通信处理器和工业级无线模块，以嵌入式操作系统为软件支撑平台，可同时连接串口设备、以太网设备和 WiFi 设备, 支持内部Flash和外扩Micro SD卡存储数据，能满足工业现场通信的需求。
工业数据采集智能制造
时间：2024-12-25浏览：1038
一、工业数据采集智能制造
在当今智能制造和工业物联网的浪潮中，工业数据采集扮演着至关重要的角色。它利用先进的泛在感知技术，对多源异构的设备、系统、环境以及人员等一切要素信息进行全面采集。这些信息可能源自精心布置的物理传感器，也可能直接来自装备与系统本身。
《智能制造工程实施指南（2016—2020）》明确将智能传感与控制装备列为关键技术装备研制的重点，并针对智能制造提出了体系架构、互联互通和互操作等一系列网络标准。这些标准的提出，旨在解决智能制造过程中数据采集、数据集成以及数据计算分析等方面的难题，为信息物理系统的顶层设计提供有力支撑。
从更广泛的角度来看，工业数据采集不仅局限于工厂内部，还广泛应用于工厂外的智慧楼宇、城市管理、物流运输、智能仓储、桥梁隧道和公共交通等领域。无论是有线网络还是无线网络，都成为了工业数据采集的重要传输介质。
二、工业数据采集的特点
工业数据采集具有鲜明的特征，这些特征在不同场景下对技术选型产生了深远影响。其中，多种工业协议并存是工业数据采集面临的一大挑战。由于工业软硬件系统的封闭性和复杂性，导致工业领域存在大量不同的通信协议，如PROFIBUS、Modbus、CAN等。这种状况增加了设备互联的难度，尤其是在进行工业物联网存量改造项目时，需要对各种协议进行解析和数据转换，耗时费力。
此外，工业数据采集还具有时间序列数据的特性。大量工业数据建模、工业知识组件和算法组件都以时间序列数据作为输入。因此，在搭建工业物联网平台时，需要针对时间序列数据的特点进行数据传输、存储和分析方面的优化。
实时性也是工业数据采集的一大特点。无论是数据采集的实时性还是数据处理的实时性，都对于后续的分析和决策至关重要。特别是在一些对实时性要求较高的应用场景中，如设备故障诊断、多机器人协作等，需要在数据采集、分析和决策执行之间完成快速闭环。
三、工业数据采集的体系结构
工业数据采集体系包括设备接入、协议转换和边缘计算三个关键环节。设备接入是工业数据采集的起点，它利用有线或无线通信方式实现工业现场和工厂外智能产品/移动装备的泛在连接。随着工业数据采集技术的不断发展，设备接入的复杂性和多样性也日益凸显。
在数据接入后，需要进行协议转换和数据解析。通过标准应用层协议如MQTT、HTTP等将数据传输到物联网平台。在某些应用场景中，可能需要在本地进行即时数据分析和预处理，以提升实时性并降低网络带宽压力。
近年来，边缘计算在工业物联网体系中扮演着越来越重要的角色。数据就近处理的优势不仅提高了实效性，还增强了数据安全性并提升了网络的可靠性。因此，边云协同逐渐成为了工业物联网发展的共识。
根据硬件载体的不同，设备接入产品可以分为通用控制器、专用数据采集模块和智能产品和终端三类。通用控制器如PLC、MCU等，可以承担自动化装备的控制和数据采集功能；专用数据采集模块则通过模拟电路的A/D模数转换器或数字电路将传感器输出的电信号转换为可读的数字量；智能产品和终端则强调远程无线接入和移动属性，通过无线通信方式将数据上报到云端或本地服务器。
上一篇：工业无线路由器调试全方位指南
下一篇：水利智能监测应用水资源管理与灾害预警
