智能工厂中设备数据采集的意义与解决方案

智能工厂中设备数据采集的意义在于实现对工厂生产流程、设备运行状态等各种信息的实时监测和数据收集，利用这些数据进行分析和优化，从而提高生产效率和产品质量。设备数据采集是智能制造实施的一个重要手段，可帮助企业实现生产流程信息化、自动化和数字化转型。

解决方案如下：

选择合适的传感器和监测设备：根据生产过程的特点和需求，选择合适的传感器和监测设备来收集设备运行状态、温度、湿度、压力、振动等多项参数数据。这些传感器可以通过网络连接，将数据自动上传到云端或局域网服务器，进一步便于数据的全面收集和管理。

数据采集系统的设计与集成：针对企业的特定需求，设计并集成符合企业应用场景的大数据采集系统。例如，可采用物联网技术搭建基于Wifi、蓝牙、NB-IoT等通信协议的数据采集平台。

制定数据清洗和归档策略：构建数据清洗和预处理算法确保实时数据的快速、准确存储。同时要根据业务需求和行业标准，制定完善的数据归档策略以确保数据及时备份和安全存储。

数据分析利用：从采集到的设备数据中提取信息并进行统计、分析，得出生产过程缺陷、故障情况等生产数据分析结果，则可以反馈给生产管理者，帮助其及时解决问题，更好地优化生产流程和提升产品质量。

综上，智能工厂中设备数据采集对企业来说至关重要。通过选择合适的传感器和监测设备、构建高效的数据采集系统以及采用高效的数据管理和分析技术，可以实现工厂生产数据的自动化收集和快速分析，并最终实现生产过程的数字化与智能化。

——预见2023：《2023年中国物联网产业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

行业主要上市公司：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)等

定义

所谓“物联网”(Internet of
Things，IOT)，又称传感网，指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。

早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段，物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术，包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。

产业发展前景：物联网将继续保持高速增长

1、发展前景：市场规模不断扩大，产业物联网占比逐渐上升

物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线，更加注重经济质量和人民生活水平的提高，采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业，提升传统产业的发展质量和效益，提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长，到2027年市场规模超过7万亿元。

根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、发展趋势：重点城市带动周边城市发展，分工协作格局将进一步显现

国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势：

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

所谓数据融合是指将多种数据或信息进行处理组合出高效且符合用户需求的数据的过程，分布式数据融合需要人工智能理论的支撑，包括智能信息获取的形象化方法，海量信息处理的理论和方法，网络环境下信息的开发与利用方法以及计算机基础理论同时还需掌握智能信号处理技术如信息特征识别和数据融合，物理信号处理与识别等。

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