收好這份數(shù)據(jù)高效采集解決方案，讓您的大數(shù)據(jù)分析更省力！
2022-10-25 18:42:25
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伴隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)越來(lái)越成為推動(dòng)企業(yè)化轉(zhuǎn)型的重要引擎，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)感知層作為物理世界與數(shù)字世界的橋梁，是數(shù)據(jù)的第一入口。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開工業(yè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用，而工業(yè)數(shù)據(jù)的采集正是應(yīng)用的基礎(chǔ)，為了更好地讓數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)賦能，越來(lái)越多的企業(yè)對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性和可靠性提出了更高的要求。
但是由于制造工廠的設(shè)備種類多，數(shù)據(jù)通常來(lái)自各種多源異構(gòu)設(shè)備和系統(tǒng)，因此如何從這些設(shè)備和系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)升級(jí)轉(zhuǎn)型面臨的第一道門檻。在實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)采集過程中，常常碰到以下難點(diǎn)：
01、數(shù)據(jù)采集量大
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用越來(lái)越豐富，數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，格式多樣，對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、運(yùn)算能力要求非常高，數(shù)據(jù)還帶有大量的時(shí)間屬性，數(shù)據(jù)采集要保證時(shí)空信息的準(zhǔn)確性和可追溯性，數(shù)據(jù)采集量大。
02、協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一
目前在工業(yè)數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域，存在多種工業(yè)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，各個(gè)自動(dòng)化設(shè)備生產(chǎn)及集成商還會(huì)自己開發(fā)各種私有的工業(yè)協(xié)議，各種協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、互不兼容。
03、難以保證實(shí)時(shí)性
工業(yè)數(shù)據(jù)采集的一個(gè)很大特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性，包括數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性以及數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。
數(shù)據(jù)采集作為生產(chǎn)中最常見和最高頻的需求，直接決定了后續(xù)數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量和效率，隨著生產(chǎn)設(shè)備和相關(guān)技術(shù)的智能化升級(jí)，行業(yè)內(nèi)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集與計(jì)算相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)提升到了秒級(jí)要求。看Tempo DF是如何擊破以上這些痛點(diǎn)，幫助企業(yè)快速提高實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集開發(fā)效率，降低開發(fā)成本的！
Tempo數(shù)據(jù)工廠—數(shù)據(jù)高效采集解決方案
Tempo DF針對(duì)企業(yè)用戶在實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)采集過程中所碰到的難點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速集成，幫助企業(yè)提高實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集開發(fā)效率，降低開發(fā)成本。
? 主流的數(shù)據(jù)協(xié)議提供接入能力與簡(jiǎn)單處理能力，包括MQTT、OPC-UA、OPC-DA、CoAP、Modbus、TCP、kafka等協(xié)議。
? 數(shù)據(jù)采集模塊可進(jìn)行邊端部署，數(shù)據(jù)工廠處于云端（私有），數(shù)據(jù)采集模塊采集數(shù)據(jù)后轉(zhuǎn)發(fā)給云端數(shù)據(jù)工廠進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)加工處理，有效的實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集，提升企業(yè)生產(chǎn)力、監(jiān)管能力、數(shù)據(jù)分析能力，助力企業(yè)打造現(xiàn)代化工業(yè)車間。
? 能實(shí)時(shí)讀取SIS系統(tǒng)的設(shè)備點(diǎn)位數(shù)據(jù)，還可通過kafka接入數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過平臺(tái)內(nèi)的豐富組件或自定義插件快速構(gòu)建聚合、降采、數(shù)據(jù)清洗、融合等流程，將處理完成的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Mysql和時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中。
美林?jǐn)?shù)據(jù)深耕企業(yè)數(shù)據(jù)治理與大數(shù)據(jù)分析服務(wù)領(lǐng)域多年，深知廣大企業(yè)在業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中遭遇的痛點(diǎn)，美林?jǐn)?shù)據(jù)Tempo DF平臺(tái)，為企業(yè)提供低門檻、輕應(yīng)用的智能實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集分析方案，快速實(shí)現(xiàn)海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，輕松解決工業(yè)數(shù)據(jù)采集問題，為業(yè)務(wù)流程數(shù)字化直接賦能，助力企業(yè)提升生產(chǎn)效率，釋放業(yè)務(wù)價(jià)值，更快走上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路。
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