摘要：工业物联网感知层被称为物理世界与数字世界的桥梁，是数据流入的第一道大门。由于感知层的数据来源极其多样，涉及各种多源异构设备和系统，如何高效、准确地获取这些数据成为工业物联网的首要挑战。接下来，我们将深入探讨工业数据采集的本质、范围及其在工业物联网中的重要意义。

工业物联网感知层被称为物理世界与数字世界的桥梁，是数据流入的第一道大门。由于感知层的数据来源极其多样，涉及各种多源异构设备和系统，如何高效、准确地获取这些数据成为工业物联网的首要挑战。接下来，我们将深入探讨工业数据采集的本质、范围及其在工业物联网中的重要意义。

工业数据采集是指利用各种传感技术，从多源异构的设备、系统和环境中获取数据的过程。这些数据可能来自安装的物理传感器，也可能源于设备和系统本身。它是智能制造的基础，只有实现前端感知，后续的数据分析与处理才有可能。

根据《智能制造工程实施指南（2016—2020）》，智能制造需要统一体系架构和标准化网络协议，包括现场总线与工业以太网融合、工业无线通信协议等。现阶段，工业领域仍然面临多种工业协议并存的问题，这对设备间的互联互通形成了挑战。

广义上，工业数据采集可以划分为以下三种场景：

从传输介质来看，它又分为有线网络采集和无线网络采集两大类。

1、多种工业协议并存

工业设备采用的通信协议繁多，例如Modbus、PROFINET、OPC UA等，还有大量厂商私有协议。这些协议的多样性带来了设备互联的复杂性。在老旧工厂中，不同厂商的设备往往采用不同协议，想让它们实现互联互通，需要解析各种协议并进行数据转换，这是一项耗时费力的工作。

而在新工厂建设中，可以从规划阶段着手，通过标准化设计来减少这种复杂性。例如，在选择技术路线时，需要综合考虑电磁环境抗干扰性、数据带宽需求、网络拓扑设计等因素。

2、时间序列数据

工业数据的一个核心特点是包含时间维度信息，这对建模和算法分析至关重要。例如，工业振动信号分析需要以时间序列数据为基础，结合时域或频域分析方法进行故障诊断。此外，工业物联网平台需要支持时序数据库，以便高效处理时间序列数据。

时间序列数据示例

3、实时性

实时性是工业数据采集的关键需求之一。从温湿度监测的分钟级采样，到振动信号的毫秒级采样，采样率的高低直接决定了数据分析的精细度。例如，在设备故障诊断或机器人协作场景中，数据采集、分析与决策执行必须形成快速闭环，否则延迟将导致系统失效。

随着边缘计算的发展，越来越多的实时分析任务被转移到靠近数据源的设备端。这不仅提高了实时性，还减少了网络带宽压力。

实时振动信号状态监测和数据分析

设备接入是工业数据采集的起点，依赖有线或无线通信方式实现数据上传。目前，常见的设备接入方式包括通用控制器、专用数据采集模块以及智能产品终端。

通用控制器：如PLC、DCS等工业自动化控制系统，可以直接充当数据采集设备，完成工艺过程中的数据采集任务。

通用控制器

专用数据采集模块：用于采集物理信号并将其转化为可读的数字量，例如加速度传感器、力传感器等。

智能产品和终端：通过4G/5G或Wi-Fi等无线方式采集数据，适用于具有移动属性的设备，如AGV机器人。

由于工业协议的多样性，数据采集通常需要先进行协议转换。通过MQTT、HTTP等标准协议，数据可以被上传到云端或工业物联网平台。

边缘计算通过在数据源附近完成分析与决策，减少了对网络传输的依赖。例如，风力发电系统中的振动监测装置，可以在本地完成实时数据分析，快速调整设备运行状态，避免因延迟导致的设备损坏。

随着工业物联网的不断发展，数据采集技术正在从传统的单一采集模式向更加智能化、多样化方向演进。边云协同已成为行业共识，同时，基于人工智能的工业数据分析方法也在快速普及。

通过高效的工业数据采集，我们可以将物理世界的“语言”翻译成机器可读的信息，从而赋能智能制造。可以预见，未来工业物联网感知层的技术突破，将进一步推动数字化转型的步伐。

来源：世道科技圈