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在當今的制造業(yè)領域，數據采集是一個難點。很多企業(yè)的生產數據采集主要依靠傳統(tǒng)的手工作業(yè)方式，采集過程中容易出現人為的記錄錯誤且效率低下。有些企業(yè)雖然引進了相關技術手段，并且應用了數據采集系統(tǒng)，但是由于系統(tǒng)本身的原因以及企業(yè)沒有選擇最適合自己的數據采集系統(tǒng)，因此也無法實現信息采集的實時性、精確性和延伸性管理，各單元出現了信息斷層的現象。
主要體現在以下幾方面：
數據量巨大：
任何系統(tǒng)，在不同的數據量面前，需要的技術難度都是完全不同的。如果單純是將數據采到，可能還比較好完成，但采集之后還需要處理，因為必須考慮數據的規(guī)范與清洗，因為大量的工業(yè)數據是“臟”數據，直接存儲無法用于分析，在存儲之前，必須進行處理，對海量的數據進行處理，從技術上又提高了難度。
工業(yè)數據的協(xié)議不標準：
互聯(lián)網數據采集一般都是我們常見的HTTP等協(xié)議，但在工業(yè)領域，會出現ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各類型的工業(yè)協(xié)議，而且各個自動化設備生產及集成商還會自己開發(fā)各種私有的工業(yè)協(xié)議，導致在工業(yè)協(xié)議的互聯(lián)互通上，出現了極大地難度。很多開發(fā)人員在工業(yè)現場實施綜合自動化等項目時，遇到的最大問題及時面對眾多的工業(yè)協(xié)議，無法有效地進行解析和采集。
視頻傳輸所需帶寬巨大：
傳統(tǒng)工業(yè)信息化由于都是在現場進行數據采集，視頻數據傳輸主要在局域網中進行，因此，帶寬不是主要的問題。但隨著云計算技術的普及及公有云的興起，大數據需要大量的計算資源和存儲資源，因此工業(yè)數據逐步遷移到公有云已經是大勢所趨了。但是，一個工業(yè)企業(yè)可能會有幾十路視頻，成規(guī)模的企業(yè)會有上百路視頻，這么大量的視頻文件如何通過互聯(lián)網順暢到傳輸到云端，是開發(fā)人員需要面臨的巨大挑戰(zhàn)。
對原有系統(tǒng)的采集難度大：
在工業(yè)企業(yè)實施大數據項目時，數據采集往往不是針對傳感器或者PLC，而是采集已經完成部署的自動化系統(tǒng)上位機數據。這些自動化系統(tǒng)在部署時廠商水平參差不齊，大部分系統(tǒng)是沒有數據接口的，文檔也大量缺失，大量的現場系統(tǒng)沒有點表等基礎設置數據，使得對于這部分數據采集的難度極大。
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