工业大数据架构分析（6）

工业大数据架构分析（六）

（2019年2月26日）

生产系统数据采集：这里讨论的生产系统数据主要来自工业控制系统、生产监控系统、各类传感器以及其他外部装置。

1)工业控制系统数据：工业控制系统数据的来源主要包括分布式控制系统(DCS)，以及可编程逻辑控制器(PLC)这类系统。通常DCS与PLC共同组成本地化的控制系统，主要关注控制消息管理、设备诊断、数据传递方式、工厂结构，以及设备逻辑控制和报警管理等数据的收集。此类数据通常为结构化数据，且数据的应用通常对时效性要求较高，需要数据能及时地上报到上层的处理系统中。

2)生产监控数据：生产监控数据主要来源于以SCADA为代表的监视控制系统。SCADA系统的设计用来收集现场信息，将这些信息传输到计算机系统，并且用图像或文本的形式显示这些信息。这类数据也是规范的结构化数据，但相对DCS和PLC系统来说，SCADA系统可以提供实时的数据，同时也能提供历史数据；因此在考虑数据的采集策略时，需要根据上报数据的类型来选择是实时采集或是批量导入。

3)各类传感器：在生产车间的很多生产设备并不能提供生产数据的采集和上传，因此需要通过外接一套额外的传感器来完成生产数据的采集。外挂式传感器主要用在无生产数据采集的设备或者数据采集不全面的设备上、以及工厂环境数据的采集。同时外挂式传感器根据使用现场的需求，可以采用接触式的传感设备和非接触式的传感设备。此类数据的单条数据量通常都非常小，但是通信总接入数非常高，即数据传输并发度高，同时对传输的实时性要求较高。

4)其他外部装置：其他外部装置产生的数据以视频摄像头为例，数据主要来源于对产品的质量监控照片、视频，或者是工厂内的监控视频等。此类数据的特点是数据量大，传输的持续时间长，需要有高带宽、低时延的通信网络才能满足数据的上传需求。对于其他不同于视频数据的外部装置数据，需要针对数据的特性进行采集机制的选择。

（未完待续）

（摘编自 微信公众号 信息通信技术 联通智汇）