工业数据采集的五种方法

工业数据采集体系包括设备接入、协议转换、边缘计算。设备接入是工业数据采集建立物理世界和数字世界连接的起点。设备接入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，将数据上报到云端。工业数据采集发展了这么多年，存在设备接入的复杂性和多样性。
数据接入后，将对数据进行解析、转换，并通过标准应用层协议如MQTT、>工业物联网的定义是通过各种信息传感设备，如射频识别技术、全球卫星定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要连接、监控、互动的物体或过程状态信息，包含其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种基础信息，通过互联网形成相互交互的、可识别的、可共享的网络，其目的是实现物与物、人与物在网络上的连接，识别、管理和控制等，物联网的信息是动态的，主要由物理机器生成。
工业互联网是指将两台计算机或者两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术手段互相联系起来的结果，解决人与人之间互联互通问题，人们可以在互联网上获取信息、发布评论、采购产品、购买服务等，但是这些信息和服务需要人来做大量的工作才能完成，并且难以动态地了解其变化。
虽然两者的概念不同，但是他们之间在工业领域是存在交集的，我们也可以理解为工业物联网是在互联网的基础上延伸和扩展到传感层的网络。

工业互联网体系架构。根据查询相关资料信息显示，在工业互联网体系架构中，数据采集属于工业物联网的范畴，是工业互联网体系架构的一个重要模块。工业物联网是指基于物联网技术，将工业设备、工业数据、工业控制等资源进行互联互通和数据共享，实现生产过程全面数字化、智能化和自动化的一种新型工业模式。在工业物联网中，数据采集是指通过各种传感器、监测设备等实现对生产过程中各种物理量、参数、状态等信息的获取和采集，并将这些数据传输到云平台或数据中心进行处理和分析。

制造是什么

我们先看看制造究竟是一个什么过程。生产制造过程就是把一组原材料转换为产品，比如投入钢板及相关零部件通过生产过程产出一辆汽车。那么生产过程要涉及什么东西呢，我们看看制造业的组织架构

制造业组织结构

如上图，我们先关注中间一部分，也就是生产部分，制造业的核心环节。

计划控制：可以理解为生产的大脑中枢，它决定了生产什么，何时生产，生产多少。同时也调度生产资源(人，设备，物料，技术，能源)合理分配实现资源利用最大化。

采购：根据生产计划，确定何时需要采购什么原材料

制造：包括加工、组装、工装工具等管理

质量保证：对外购零部件、材料以及生产过程中的产品进行质量检验和质量管理等

设计：产品的设计和研发

所以，制造过程是需要以上所有相关部门的密切配合、协调工作的。制造过程是一个多部门参与、协调的过程。任何一个小的环节出现问题，生产都会被迫中断。

智能制造干什么

当前阶段

上面我们说了，制造过程涉及到多个部门的协作，那么当然，智能制造中的智能也要覆盖到所有这些相关部门。

智能实际上更需要靠软件来实现，目前我们离真正的智能还很远。目前我们大多还是在做信息化，信息化，数字化是智能的基础。看看各个环节都需要什么信息化系统吧。

设计：CAD/CAE,PLM等

计划控制：ERP,APS等

采购：ERP

制造：MOM/MES,精益生产，智能设备，工业物联网

质量：MOM/QMS

所以，目前普遍意义上说的做智能制造相关工作，基本是在做上面这些信息化系统。当然也有一些做工业大数据分析的，当然工业大数据的数据来源就是上面我们所说的各种信息化系统

真正的智能制造

看过安筱鹏博士的书，里面提到智能制造的本质是以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，优化制造资源的配置效率。

这句话的意思可以用我们自身来类比一下，我们的大脑很智能吧，他可以感知外界环境的变化来控制我们的身体来做出对应的反应。对应三步，感知、分析、决策

智能制造中的智能就是要打造出一个制造系统的大脑中枢，这个大脑可以感知到整个生产环节的各种因素的变化，并且经过分析计算做出最优的决策。

第一步就是感知，首先要掌握外界的信息。在生产系统中可以理解为通过数据采集来实时掌握生产环节的各个状态，比如原材料库存情况，设备运行情况，人员情况等。目前我们的工业物联网，各个环节的信息化系统都可以理解为数据采集。工业物联网采集的是设备的运行数据，各个业务系统采集的是业务数据。

第二步是数据的流动和数据分析。首先实现各个系统数据的互联互通。比如采购就影响着原材料库存，库存又影响着生产，所以我们要让不同系统中的数据建立联系。之后通过大数据分析或者各种人工智能算法得出某个环节的最优解。

第三步就是决策，通过分析，智能系统可以控制生产环节做出调整。最简单的就是调度，比如发现某一产品原材料库存不足会自动切换另一种产品。发现一台设备有空闲，利用率不够，可以自主分配任务给此设备，提高资源利用率。

此时，整个生产环节，从采购到生产到质量控制到交付。全部由智能系统来调度，仿佛是有一个大脑在控制着各个环节做出相应的动作。

所以，你看。我们目前大部分只是在做第一步，极少一部分在做第二步的工作。至于最终目标的实现还有很远的距离。

这一部分也回答了开头的第二个，第三个问题。正是因为生产环节涉及到机械设备、自动控制、软件分析、生产流程等，所以智能制造就必须是一个交叉学科。

专业及就业

来回答你的第四个问题，大学本科里面的培养方案都是一些基础学科的教育，是让我们对此有基本的理论知识和概念。和实际工作中用到的还是有很大差距的。可以理解为，专业是一个很宽的概念，交给你很多方向的基本概念，但是工作就是从中选择一个方向并深入下去。

所以，即使你要做本专业的工作，也只会是做智能制造体系中的某一个环节。也许是各个信息化系统的实施，也许是工业物联网，也许是数据分析，智能算法等。

你的培养方案中关于软件方面并不算多，我建议你选择一到两门编程语言及一种关系型数据库，达到熟练掌握的地步。

至于深造的话，更多的就偏向于理论研究了，我朋友圈中也有几个硕士，博士在做智能制造方向的理论和算法研究。这个看个人选择了。

至于你题目中提到的和计科，智科对比，我认为没必要，既然选择了这个专业就好好的学习这个专业，目前全世界的制造业都在寻求转型，实现生产力的进一步提高，另外政策层面也是非常给力的。不要过多纠结于选择上。

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