数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点，自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异，国外厂家本地支持有限，不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了，也不等于整个制造过程数据都获得了，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整。

从数据采集的类型上看，主要包括以下几种：

01、海量的Key-Value数据

在传感器技术飞速发展的今天，包括光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏等不同类别的工业传感器在现场得到了大量应用，而且很多时候机器设备的数据大概要到ms的精度才能分析海量的工业数据，因此，这部分数据的特点是每条数据内容很少，但是频率极高。

02、文档数据

包括工程图纸、仿真数据、设计的CAD图纸等，还有大量的传统工程文档。

03、信息化数据

由工业信息系统产生的数据，一般是通过数据库形式存储的，这部分数据是最好采集的。

04、接口数据

由已经建成的工业自动化或信息系统提供的接口类型的数据，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。

05、视频数据

工业现场会有大量的视频监控设备，这些设备会产生大量的视频数据。

06、图像数据

包括工业现场各类图像设备拍摄的图片（例如，巡检人员用手持设备拍摄的设备、环境信息图片）。

07、音频数据

包括语音及声音信息（例如，操作人员的通话、设备运转的音量等）。

08、其他数据

例如遥感遥测信息、三维高程信息等等。

数据采集技术难点

在当今的制造业领域，数据采集是一个难点。很多企业的生产数据采集主要依靠传统的手工作业方式，采集过程中容易出现人为的记录错误且效率低下。

有些企业虽然引进了相关技术手段，并且应用了数据采集系统，但是由于系统本身的原因以及企业没有选择最适合自己的数据采集系统，因此也无法实现信息采集的实时性、精确性和延伸性管理，各单元出现了信息断层的现象。

技术难点主要包括三个方面

1、数据量巨大

任何系统，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是完全不同的。

如果单纯是将数据采到，可能还比较好完成，但采集之后还需要处理，因为必须考虑数据的规范与清洗，因为大量的工业数据是“脏”数据，直接存储无法用于分析，在存储之前，必须进行处理，对海量的数据进行处理，从技术上又提高了难度。

2、工业数据的协议不标准

互联网数据采集一般都是我们常见的HTTP等协议，但在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各类型的工业协议，而且各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，导致在工业协议的互联互通上，出现了极大地难度。

很多开发人员在工业现场实施综合自动化等项目时，遇到的最大问题及时面对众多的工业协议，无法有效的进行解析和采集。

3、对原有系统的采集难度大

在工业企业实施大数据项目时，数据采集往往不是针对传感器或者PLC，而是采集已经完成布署的自动化系统上位机数据。

这些自动化系统在部署时厂商水平参差不齐，大部分系统是没有数据接口的，文档也大量缺失，大量的现场系统没有点表等基础设置数据，使得对于这部分数据采集的难度极大。

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