工业设备数据采集的常见方式

在智能制造与工业互联网建设中，工业设备数据采集是实现透明化生产、预测性维护和智能决策的基础。针对不同设备类型与自动化水平，业界形成了多种成熟且互补的采集方式。

1. 基于原生通信协议直采
适用于具备开放接口的现代数控设备（如FANUC、西门子、三菱等）。通过工业网关或上位机，利用设备支持的协议（如OPC UA、Modbus TCP、FANUC FOCAS）直接读取运行状态、主轴转速、程序号等内部数据。该方式实时性强、信息丰富，是高价值设备的首选方案。

2. 从PLC/DCS系统间接采集
当设备本身不开放通信时，可从其控制核心——PLC或DCS中获取数据。PLC已集成各类I/O信号（如电机启停、传感器状态），通过Profibus、EtherNet/IP等总线输出。此方法成本低、兼容性好，广泛用于产线级监控。

3. 外挂传感器采集
针对无通信能力的传统设备（如普通机床、水泵、空压机），通过加装外部传感器实现“轻量化”改造：电流互感器判断启停，振动传感器监测轴承健康，光电开关记录动作频次。该方式部署灵活、非侵入式，适合大规模存量设备联网。

4. 边缘计算网关聚合
在复杂场景中，边缘网关作为数据枢纽，可同时接入多台设备（不同协议）、传感器及仪表，进行本地滤波、计算（如OEE）和缓存，并安全上传至云平台。支持断点续传，提升系统可靠性。

5. 视觉与声学辅助采集
新兴技术如工业相机结合AI图像识别，可读取仪表盘数值或识别操作合规性；声纹分析则通过捕捉设备异响判断潜在故障，适用于无法物理接触的场景。

工业数据采集并无“万能解”，关键在于按设备状况、业务需求与预算合理组合多种方式。科学选择采集路径，才能高效打通OT与IT，为数字化转型提供真实、连续、可用的数据基石。