隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)的出現(xiàn)，傳統(tǒng)制造業(yè)的生產(chǎn)方式已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代市場的需求，制造業(yè)正面臨著前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助制造業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平，從而增強企業(yè)的競爭力，這個過程中，數(shù)據(jù)采集成為了實現(xiàn)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)采集被認(rèn)為是工業(yè)數(shù)字化的基礎(chǔ)。通過收集、分析和處理生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，制造商可以更好地了解生產(chǎn)過程的運行狀況，發(fā)現(xiàn)潛在的問題，并及時采取措施進行優(yōu)化。這不僅有助于提高生產(chǎn)效率，還能降低生產(chǎn)成本，提升產(chǎn)品質(zhì)量和一致性。

對于很多制造業(yè)企業(yè)來說，數(shù)據(jù)采集面臨以下問題：

1. 數(shù)據(jù)的協(xié)議不標(biāo)準(zhǔn)：不同的設(shè)備和系統(tǒng)使用不同的協(xié)議，這給數(shù)據(jù)采集帶來了很大的困難。

2. 數(shù)據(jù)采集難度大：現(xiàn)場設(shè)備多樣，品牌、型號、年代都不相同，存在沒有數(shù)據(jù)接口，文檔缺失，點表等基礎(chǔ)設(shè)置數(shù)據(jù)缺失等問題，采集難度大。

3. 數(shù)據(jù)量巨大：工業(yè)生產(chǎn)過程中設(shè)備眾多，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量非常大，需要強大的接入能力和大量的存儲空間和處理能力。

物通博聯(lián)邊緣計算網(wǎng)關(guān)

物通博聯(lián)邊緣計算網(wǎng)關(guān)，具有豐富的數(shù)據(jù)接口，內(nèi)置主流工控協(xié)議，解決設(shè)備型號多、協(xié)議不通等問題，實現(xiàn)工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)據(jù)上傳到云端監(jiān)控平臺進行遠(yuǎn)程監(jiān)控、遠(yuǎn)程管理、遠(yuǎn)程維護、數(shù)據(jù)可視化展示等，幫助工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心計算模式存在許多局限性，如延遲高、能耗大、安全性低等。物通博聯(lián)邊緣計算網(wǎng)關(guān)還具有強大的邊緣計算功能，可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時也可以降低數(shù)據(jù)中心的能耗，有助于提高生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集的實時性和效率。

物通博聯(lián)邊緣計算網(wǎng)關(guān)通過實時收集和處理來自生產(chǎn)線的大量數(shù)據(jù)，制造業(yè)企業(yè)可以更好地了解生產(chǎn)過程的運行狀況，發(fā)現(xiàn)潛在的問題，并及時采取措施進行優(yōu)化，有助于提高生產(chǎn)效率，還能降低生產(chǎn)成本，降低維護成本，提升產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量。

審核編輯 黃宇