作者：陸興海彭華盛編著來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）人們對新事物的認(rèn)知過程總是螺旋式迭代演進(jìn)的，對于智能運(yùn)維也是如此，智能運(yùn)維是運(yùn)維發(fā)展的方向，而且是一個長期的過程—從經(jīng)驗主義到數(shù)據(jù)驅(qū)動，再回歸到業(yè)務(wù)驅(qū)動的過程。從2016年對于Gartner的概念的理解，到之后每一年不斷的探索與實踐，到2020年，在筆者參加的智能運(yùn)維國家標(biāo)準(zhǔn)編寫組會議上，行業(yè)內(nèi)達(dá)成了高度的、更加面向現(xiàn)實的共識：以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以場景為導(dǎo)向、以算法為支撐，如圖2-1所示?！鴪D2-1行業(yè)對智能運(yùn)維發(fā)展演進(jìn)的理解智能運(yùn)維一定來源于非常好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時，如果沒有明確的業(yè)務(wù)場景，或者需求，或者功能方面的落腳點(diǎn)，所謂的智能化就是為了AI而AI，也沒有意義。工程化算法是要擬合數(shù)據(jù)的，根據(jù)數(shù)據(jù)和場景需求才能選擇或研發(fā)合適的算法。只有具備上述三個條件，才能真正形成一個工程化落地的智能運(yùn)維，如圖2-2所示?！鴪D2-2“三架馬車”工程化落地的智能運(yùn)維需要著重提及的是，以往很多用戶忽略了作為智能業(yè)務(wù)運(yùn)維“基石”的運(yùn)維數(shù)據(jù)的重要性。為切實落地企業(yè)的智能業(yè)務(wù)運(yùn)維規(guī)劃，一方面要強(qiáng)調(diào)運(yùn)維數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)作用，另一方面要形成運(yùn)維數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用的全局體系。數(shù)據(jù)采集是指收集、記錄和整理各種類型的數(shù)據(jù)以供分析和應(yīng)用的過程。連云港數(shù)據(jù)采集售價

    基于通用控制器的設(shè)備接入，完成自動化裝備自身數(shù)據(jù)、工藝過程數(shù)據(jù)采集。2.**數(shù)據(jù)采集模塊第二類是**數(shù)據(jù)采集模塊，采集現(xiàn)場對象的物理信號，傳感器將物理信號變換為電信號后，**數(shù)據(jù)采集模塊通過模擬電路的A/D模數(shù)轉(zhuǎn)換器或數(shù)字電路將電信號轉(zhuǎn)換為可讀的數(shù)字量。例如風(fēng)力發(fā)電機(jī)利用力傳感器實現(xiàn)風(fēng)機(jī)混凝土應(yīng)力狀態(tài)的實時在線監(jiān)測，為風(fēng)機(jī)混凝土基礎(chǔ)承載力的評估提供依據(jù)，同時利用加速度傳感器采集振動信號，在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行過程中，實時在線監(jiān)測振動狀況并發(fā)送檢測信息，根據(jù)檢測信息有效控制風(fēng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，避免由于共振而造成的結(jié)構(gòu)失效，并對超出幅度閾值的振動進(jìn)行安全預(yù)警。將力傳感器和加速度傳感器安裝固定于風(fēng)機(jī)上，傳感器輸出端連接到**數(shù)據(jù)采集模塊的輸入端，**數(shù)據(jù)采集模塊通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳到本地或遠(yuǎn)端服務(wù)器，進(jìn)行下一步數(shù)據(jù)分析和可視化。**數(shù)據(jù)采集模塊的形式可能是數(shù)據(jù)采集板卡、嵌入式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等。對于自動化裝備或機(jī)器人，如果某些關(guān)注的數(shù)據(jù)缺失，無法從其通用控制器直接獲取，此時可通過加裝傳感器，配合**數(shù)據(jù)采集模塊的方式，完成更多維度的數(shù)據(jù)采集，這種做法很常見。3.智能產(chǎn)品和終端第三類是智能產(chǎn)品和終端。連云港數(shù)據(jù)采集售價數(shù)據(jù)采集是指收集、整理和分析各種數(shù)據(jù)以獲取有用信息的過程。

    也正是堅守于此，過去五年，不論是在數(shù)據(jù)采集技術(shù)，還是數(shù)據(jù)治理方案等方面，我們都做了很多的工作，也幫助了很多的客戶。比如我們建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集SDK研發(fā)團(tuán)隊，并將SDK全部開源，也維護(hù)著近1500人的開源討論社群，同時不斷向業(yè)界輸出我們的積累、經(jīng)驗和沉淀，讓數(shù)據(jù)采集技術(shù)不再神秘，更讓數(shù)據(jù)采集技術(shù)的生態(tài)更好、更健康的向前發(fā)展。二、業(yè)內(nèi)常見的數(shù)據(jù)采集方案目前，市面上常見的埋點(diǎn)方式主要有三種：代碼埋點(diǎn)、全埋點(diǎn)和可視化埋點(diǎn)。1.代碼埋點(diǎn)代碼埋點(diǎn)，即客戶端集成SDK，在客戶端啟動的時候初始化SDK，然后在某個事件（行為）發(fā)生時，客戶端顯示調(diào)用SDK的接口觸發(fā)相應(yīng)的事件。代碼埋點(diǎn)，是**常見的埋點(diǎn)方式，同時也是“*****”的埋點(diǎn)方式。其優(yōu)點(diǎn)如下：（1）可以精細(xì)控制埋點(diǎn)；（2）可以靈活添加自定義事件和屬性；（3）可以滿足更精細(xì)化的分析需求。同時，代碼埋點(diǎn)也有一些缺點(diǎn)：（1）前期埋點(diǎn)代價比較大；（2）埋點(diǎn)的變更，需要伴隨客戶端的發(fā)版。2.全埋點(diǎn)全埋點(diǎn)，也叫無埋點(diǎn)、**埋點(diǎn)、無痕埋點(diǎn)、自動埋點(diǎn)等，是指無需開發(fā)工程師寫代碼或者只寫少量的代碼，就能預(yù)先自動采集用戶的所有行為數(shù)據(jù)，然后在數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品上通過點(diǎn)選和配置，來篩選要分析和統(tǒng)計的對象。

    ?線上行為數(shù)據(jù)：頁面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會話數(shù)據(jù)等。?內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)械數(shù)據(jù)、話音數(shù)據(jù)、社交傳媒數(shù)據(jù)等。?大數(shù)據(jù)的主要來源：1）商貿(mào)數(shù)據(jù)2）互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)3）傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集與大數(shù)據(jù)采集區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集1.來源單一，數(shù)據(jù)量相對于大數(shù)據(jù)較小2.構(gòu)造單一3.聯(lián)系數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)儲藏室大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集1.來源普遍，數(shù)據(jù)量極大2.數(shù)據(jù)種類充沛，包括結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化3.分布式數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集的缺乏傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，且存儲、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對較小，大都使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)庫房即可處置。對仰賴并行測算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)追求高度一致性和容錯性，根據(jù)CAP學(xué)說，難以確保其可用性和擴(kuò)展性。大數(shù)據(jù)收集新的方式?系統(tǒng)日志采集方式很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具，多用以系統(tǒng)日志收集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，F(xiàn)acebook的Scribe等，這些工具均使用分布式架構(gòu)，能滿足每秒數(shù)百M(fèi)B的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需要。?網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集方式網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集是指通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)站公開API等方法從網(wǎng)站上得到數(shù)據(jù)信息。該方式可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從網(wǎng)頁中抽取出來。數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)識別和解決潛在的風(fēng)險和問題，降低業(yè)務(wù)風(fēng)險和損失。

    二是各種網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一后才能實現(xiàn)設(shè)備系統(tǒng)間的互聯(lián)互通，而多種工業(yè)協(xié)議并存是目前工業(yè)數(shù)據(jù)采集的現(xiàn)狀。廣義上，工業(yè)數(shù)據(jù)采集分為工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集和工廠外智能產(chǎn)品/移動裝備的數(shù)據(jù)采集（工業(yè)數(shù)據(jù)采集并不局限于工廠，工廠之外的智慧樓宇、城市管理、物流運(yùn)輸、智能倉儲、橋梁隧道和公共交通等都是工業(yè)數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用場景），以及對ERP、MES、APS等傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集。如果按傳輸介質(zhì)劃分，工業(yè)數(shù)據(jù)采集可分為有線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集和無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集。02工業(yè)數(shù)據(jù)采集的特點(diǎn)工業(yè)數(shù)據(jù)采集具有一些鮮明的特征，在面對具體需求時，不同場景會對技術(shù)選型產(chǎn)生影響，例如設(shè)備的組網(wǎng)方式、數(shù)據(jù)傳輸方式、數(shù)據(jù)本地化處理、數(shù)據(jù)匯聚和管理等。1.多種工業(yè)協(xié)議并存工業(yè)領(lǐng)域使用的通信協(xié)議有很多，如PROFIBUS、Modbus、CAN、HART、EtherCAT、EthernetIP、Modbus/TCP、PROFINET、OPCUA，以及大量的廠商私有協(xié)議。這種狀況出現(xiàn)，很大程度上是因為工業(yè)軟硬件系統(tǒng)存在較強(qiáng)的封閉性和復(fù)雜性。設(shè)想在工業(yè)現(xiàn)場，不同廠商生產(chǎn)的設(shè)備，采用不同的工業(yè)協(xié)議，要實現(xiàn)所有設(shè)備的互聯(lián)，需要對各種協(xié)議做解析并進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)采集為企業(yè)提供了客觀、準(zhǔn)確的信息，幫助其做出更明智的決策，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。湖州定做數(shù)據(jù)采集管理系統(tǒng)

ERP能夠有效的利用和管理整體資源。連云港數(shù)據(jù)采集售價

    蘇州飛萊棲提供兼容性強(qiáng)大的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)工廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)成效，具體體現(xiàn)在

1.提供了生產(chǎn)線設(shè)備端的交互入口，讓人、機(jī)、料互相交互成為可能。

2.將每臺設(shè)備的指令直接下達(dá)到具體設(shè)備，操作人員按相關(guān)指令進(jìn)行作業(yè)任務(wù)，減少溝通成本、保障按計劃有序開展工作。

3.集成監(jiān)控檢測加工設(shè)備的關(guān)鍵指標(biāo)，避免了質(zhì)量異常的發(fā)生，節(jié)省了返工成本

4.集成了安燈系統(tǒng)，支持在安全、人員、質(zhì)量、響應(yīng)和成本方面的不斷改進(jìn)，減少浪費(fèi)

5.與CNC工位相互結(jié)合，提升了生產(chǎn)數(shù)據(jù)交互的穩(wěn)定性，避免異常的發(fā)生。

6.設(shè)備日常維護(hù)作業(yè)計劃由系統(tǒng)自動產(chǎn)生，防止遺漏延期，確保計劃正確執(zhí)行，減輕維修部門主管工作，提高了人員的工作效率；

7.設(shè)備日常維護(hù)作業(yè)有序進(jìn)行，保障了設(shè)備的穩(wěn)定性，降低了生產(chǎn)風(fēng)險、降低了設(shè)備維修成本。

8.設(shè)備管理系統(tǒng)OEE的比較大優(yōu)化。時間稼動率（可用率），性能稼動率（表現(xiàn)指數(shù)），良品率（質(zhì)量指數(shù)）

9.可視化車間看板。通過多維度的統(tǒng)計、分析、計算為管理者提供企業(yè)數(shù)據(jù)的可視化展示，實現(xiàn)目視化管理，從而降低企業(yè)運(yùn)營成本，提升各個業(yè)務(wù)部門協(xié)同效率。 連云港數(shù)據(jù)采集售價