现在在工业大数据领域的应用，主要应用于几大方向：智能设备维保，生产工艺优化，能源管理，智能行业监督； 工业数据采集系统作为工业数据服务的主要方向，基于设备的维护保养目录，设备运行的实时监控，设备历史数据分析，故障诊断与预测等几大方向设计本系统。本系统结合底层设备通信、数据处理与分析、管理系统平台以及云部署架构等技术要素建设。
工业数据采集系统架构
工业数据采集系统架构主要包括以下几层
1. 监听层
2. 数据处理层
3. 数据仓储层
4. 数据展现层
监听层主要负责设备、传感器或其他辅助设备的采集收集，包含并不仅限于MES系统、PLM系统以及现场实时控制系统SCADA等的数据接口；
数据处理层主要负责采集过来数据的整理，包括数据分类，数据清洗等；
数据仓储层亦指数据仓库，包含面向应用的数据集市DM、操作型数据ODS、大数据存储HDFS。
数据展现层主要是对于设备运行数据以及分析结果的一种可视化展现，支持PC端、手机移动端多种访问途径。
工业数据采集系统模块
工业数据采集系统大致业务模块分为：企业及设备的基础资料，设备运行实时监控，运维管理，故障诊断预测。
实时监控：基于设备运行的实时数据采集，监控设备运行是否正常。如有异常系统发出报警，提醒相关责任人迅速处理。在无人值守岗位或必要时，可顺利获得系统远程控制设备做简单干预，防止造成损失。
运维管理：工厂现有生产或加工设备的运维管理与支持，对于日常机器保养或者小型故障检修给予快速的电子手册支持。
故障诊断与预测：设备发生故障时，顺利获得运行数据和算法迅速分析诊断，提高自主式保障和响应后勤效率，同时也为设备制造商排除故障给予了可靠的维修依据。另外顺利获得传感器或其他技术手段实现核心部件的使用时长跟踪，并为企业给予决策依据。
工业数据采集系统技术要点
1.
工业网关
工业物联网关，基于成熟的芯片组设计而成，具有强大的通讯能力，可轻松接入设备PLC、各类传感器等，实现设备云连接。
2. 数据处理与分析
平台用软件容错代替硬件容错，大大地节省了成本。在不停机的情况下，增加节点，平台的处理能力自动增加；减少节点，平台的处理能力自动缩减，最大限度地提高资源利用率。
3. 云平台
工业数据采集系统是基于云平台总体架构设计，总的设计理念是统一资源、大数据、开放服务。
1.IaaS：给予基本的计算、网络和存储资源。
2.PaaS：中间层，给予对行业业务应用的支持。
3.SaaS：向用户交付最终业务应用和数据分析。
4.PaaS环境层：为业务应用给予支撑的软件组件、包括各种中间件和数据库等。
5.PaaS业务层：包含了应用的后台程序，数据处理算法以及业务数据等实现业务能力的元素。
6.PaaS服务层：将业务层的业务、算法和数据以接口的形式给予给上层的前端应用直接访问。
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