目前在工業大數據領域的應用，主要應用于幾大方向：智能設備維保，生產工藝優化，能源管理，智能行業監督； 工業數據采集系統作為工業數據服務的主要方向，基于設備的維護保養目錄，設備運行的實時監控，設備歷史數據分析，故障診斷與預測等幾大方向設計本系統。本系統結合底層設備通信、數據處理與分析、管理系統平臺以及云部署架構等技術要素建設。
工業數據采集系統架構
工業數據采集系統架構主要包括以下幾層
1. 監聽層
2. 數據處理層
3. 數據倉儲層
4. 數據展現層
監聽層主要負責設備、傳感器或其他輔助設備的采集收集，包含并不僅限于MES系統、PLM系統以及現場實時控制系統SCADA等的數據接口；
數據處理層主要負責采集過來數據的整理，包括數據分類，數據清洗等；
數據倉儲層亦指數據倉庫，包含面向應用的數據集市DM、操作型數據ODS、大數據存儲HDFS。
數據展現層主要是對于設備運行數據以及分析結果的一種可視化展現，支持PC端、手機移動端多種訪問途徑。
工業數據采集系統模塊
工業數據采集系統大致業務模塊分為：企業及設備的基礎資料，設備運行實時監控，運維管理，故障診斷預測。
實時監控：基于設備運行的實時數據采集，監控設備運行是否正常。如有異常系統發出報警，提醒相關責任人迅速處理。在無人值守崗位或必要時，可通過系統遠程控制設備做簡單干預，防止造成損失。
運維管理：工廠現有生產或加工設備的運維管理與支持，對于日常機器保養或者小型故障檢修提供快速的電子手冊支持。
故障診斷與預測：設備發生故障時，通過運行數據和算法迅速分析診斷，提高自主式保障和響應后勤效率，同時也為設備制造商排除故障提供了可靠的維修依據。另外通過傳感器或其他技術手段實現核心部件的使用時長跟蹤，并為企業提供決策依據。
工業數據采集系統技術要點
1.
工業網關
工業物聯網關，基于成熟的芯片組設計而成，具有強大的通訊能力，可輕松接入設備PLC、各類傳感器等，實現設備云連接。
2. 數據處理與分析
平臺用軟件容錯代替硬件容錯，大大地節省了成本。在不停機的情況下，增加節點，平臺的處理能力自動增加；減少節點，平臺的處理能力自動縮減，最大限度地提高資源利用率。
3. 云平臺
工業數據采集系統是基于云平臺總體架構設計，總的設計理念是統一資源、大數據、開放服務。
1.IaaS：提供基本的計算、網絡和存儲資源。
2.PaaS：中間層，提供對行業業務應用的支持。
3.SaaS：向用戶交付最終業務應用和數據分析。
4.PaaS環境層：為業務應用提供支撐的軟件組件、包括各種中間件和數據庫等。
5.PaaS業務層：包含了應用的后臺程序，數據處理算法以及業務數據等實現業務能力的元素。
6.PaaS服務層：將業務層的業務、算法和數據以接口的形式提供給上層的前端應用直接訪問。
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