生产过程数据采集与分析解决方案(数据分析历程,关键词优化)

MES下位机数据监控与采集控制，主要是监控控制层（PCS）每台自动化设备的运行状态、产量、故障等信息，并将采集到的数据上传至MES上位机生产管理系统中心，构成以MES为中心的生产物联网系统，实现工厂自动化生产。由于是采集控制层设备的运行数据，因此数据的采集和控制层的设备类型，设备新旧及自动化程度有着直接的关系。

根据工厂生产设备的差异，可以简单的将下位机数据监控与采集实施分为以下3种类型：

1）全自动化生产设备（能记录工作数据，可通讯）

安装PLC智能控制器或者工控电脑板，记录工作数据并提供内部运行数据可读接口（TCP/IP、MODBUS/RS232、PROFIBUS/RS485等）； 设备有自身监控系统，时时记录设备开机时间、运行时间、运行状态、电机转速、电机电流、故障代码、产品加工型号、加工数量、合格品数量等工作信息。此时通过这台机器的内部通讯地址表，以及每个地址位数值代表的意义，那么就很轻松的监控到这台设备的工作信息。这个关键是看能否拿到设备生产厂家的开发资料，因为设备生产厂家有些会将内部通讯地址表给到他们的客户，以方便客户生产联网工作，但是有些设备生产厂家将其作为内部资料，不提供给他们的客户，因此需要看具体的设备，是否可以拿到内部数据通讯地址表。

解决方案： A、读取PLC或者工控电脑板的IO口数据,但是会破坏设备本身的接线结构,影响设备保修等状况；B、外扩通用数据采集控制板，等于是独立系统，对设备本身没有影响，还可以精确采集想要数据，给到MES上位机部分。

2）全自动化生产设备（不可通讯）和半自动化设备

全自动化设备（不可通讯）：是指这个设备是可以完成全自动化工作，只是没有自身数据记录功能（如记录运行的状态、加工的数量、运行时间等参数），至多只有一个故障报警提示； 半自动化设备：只能完成自身的局部工作，没办法提供运行数据输出。

解决方案：

外扩通用数据采集控制板，等于是独立系统，对设备本身没有影响，可以精确采集MES上位机需要的数据；同时对半自动设备在通用数据采集控制板上增加控制功能，将半自动化设备升级为自动化，满足MES生产控制系统需求。

3）人工操作的手动设备；

人工操作的手动设备，可以根据生产的需求安装上控制器，实现设备的自动化；也可以购自动化新机，满足MES自动化生产需求；

解决方案：

A、用PLC智能控制器实现设备的自动，并将需要数据输出； B、外扩通用数据采集控制板，同样在这个通用的控制板上增加功能，控制手动设备实现自动化操作，并精确采集这台设备的工作信息，供MES上位机系统控制。

总结：综合以上的3种类型，最终得出一种比较通用、方便、对本项目设备影响较小的数据监控与采集方案（参照如下方案图）：

备注：每台自动化设备都安装一块数据采集控制板，分别采集到需要的数据后，然后通过工业485 总线方式统一提供给MES 控制系统PC 电脑上位机；PC 机对生产工作数据的统计，生产状态的分析等。

分析系统建设情况

数据分析系统以数据采集为基础，完成数据处理的全过程，结合大数据平台以及各类生产相关系统，开发各类适用于业务需求的工业数据分析应用。

l 应用与决策层：主要实现物联网应用逻辑和数据展现，并结合机器学习、大数据平台和未来的人工智能等高级数据分析功能。

l 数据平台层：主要实现物联网数据的采集、整理、传送、存储，数据的本地化分析以及反馈指令的传送。

l 网络连接与传感器层：主要实现从传感器/设备-到-后端分析平台之间的数据底层传输和数据产生。

平台涉及数据采集、数据本地上传、数据远端上传3个部分，功能节点包括：边缘节点、雾节点和数据中心节点。

l 现场传感器：收集设备的控制、工艺参数、质量检测等流式数据传给边缘节点

l 边缘节点：过滤聚合设备数据，设计规则并触发相关自动响应操作，如报警等。

l 雾节点：将时间序列数据存储在列式数据库，可提供本地用户看板，帮助用户更好实时决策。

l 数据中心/云：上层应用使用IoT数据，大数据平台利用Big data和AI工具存储数据、根据要求建立数据模型进行分析和展现。

物联网与数据分析应用的结合：结合大数据分析平台，可在后端完成数据模型训练和验证的过程，将成熟有效的模型或算法前置到雾节点和边缘节点，实现分布式数据实时处理和分析。以边缘节点为例，可将参数特征分析类功能集成到网关，当网关实时检测到特定值的参数值时，会直接触发预警消息通知相关人员或系统执行对应操作。部署架构见下图：