工业数据采集中的主要痛点
1.协议互通难多协议并存问题：在工业数据采集中，常见的难题之一是各种工业协议并存，如ModBus、OPC、Profibus、MTConnect、DLT645、EtherNet/IP、DNP3等。这些协议之间缺乏统一的标准，导致互通困难。这种多样性使得企业必须在数据采集时进行复杂的协议转换工作，增加了技术复杂度和实施成本。
私有协议问题：许多自动化设备生产商和集成商开发了自己的私有工业协议，进一步加剧了互通难度。私有协议通常不具备通用性，要求企业在进行数据采集时开发专门的解析程序，这不仅耗费大量研发资源，还可能影响数据采集的稳定性和效率。
数据采集范围广泛：工业数据采集不仅涉及生产设备、传感器或PLC等设备类型，还包括已部署完成的自动化系统上位机的数据。这些数据分散在各个生产环节，且由于设备种类繁多，采集方式各异，使得数据采集工作量巨大。
非标设备和系统：很多自动化系统在部署时，由于厂商水平参差不齐，大部分系统没有统一的数据接口，相关文档也大量缺失。这导致企业在进行数据采集时面临极大的挑战，需要花费大量时间和精力进行系统分析和适配，甚至需要手动进行数据录入。
3.核心数据安全无保障
局域网运行带来的安全隐患：传统工业系统多在局域网中运行，数据安全未得到足够重视。但随着云计算和物联网技术的发展，工业数据逐渐需要在云端进行调度和处理，这使得生产能力、工艺参数、设备故障信息等核心数据面临安全风险。
缺乏高颗粒度的数据安全保护：在数据采集、传输和处理过程中，缺乏有效的高颗粒度的数据安全保护措施，容易导致数据泄露和损失。这不仅损害企业的经济利益，还可能威胁到企业的竞争优势。
数据体量巨大：工业数据采集涉及到多种类型的设备和系统，每天产生的数据量可达TB级别。这些数据中包含大量的“脏”数据，如错误数据、重复数据和无效数据，直接存储无法用于分析。
脏数据的处理难题：海量的脏数据需要经过预处理才能用于分析和决策。这个过程包括数据的清洗、验证、融合等多个步骤，需要大量的计算资源和人工干预。这不仅提高了数据处理的技术要求，也大幅增加了数据处理的成本。
5.IT与OT融合困难
技术和架构不统一：在信息技术（IT）与操作技术（OT）的融合过程中，两者的架构和技术标准不统一。IT系统偏向于大数据处理和信息化应用，而OT系统则侧重于实时控制和自动化技术。这种差异导致两者难以无缝对接，影响了数据采集和应用的效率。
缺乏统一的数据平台：工业数据采集后往往需要传输到IT系统中进行分析和处理，但由于缺少统一的数据平台，数据在传递过程中容易丢失、错乱。这不仅降低了数据的利用价值，也限制了企业对数据的深度挖掘和应用。
猿古云物联数采平台
猿古云物联数采平台专为工业物联网设计，凭借其强大的协议适配能力、低代码数据处理引擎和灵活的数据分发机制，可以帮助企业快速实现数据采集和对接，简化系统集成，提升数据价值，为企业的数字化转型提供有力支持。猿古云物联数采平台具有以下特点：
2.低代码数据处理引擎：模块内置低代码数据处理引擎，用户可以通过简单直观的图形化界面进行数据处理规则的设置，无需深入了解复杂的编程知识，大大降低了技术门槛。
3.灵活的数据分发机制：猿古云物联数采模块支持多种数据分发协议，如MQTT、API等，可以将采集到的数据快速、准确地分发给其他应用系统，实现数据的实时共享和进一步处理。
5.可扩展性：随着工业物联网技术的发展，新的设备和协议不断涌现。猿古云物联数采模块具有良好的可扩展性，可以通过软件更新的方式不断增加新的协议支持，确保长期的适用性和竞争力。
以上就是安全与效率的平衡，工业物联网数据采集技术的应用与挑战的关键作用的全部内容了，如需了解更多关于研华工控机、视觉检测及工业物联网解决方案的信息，欢迎关注苏州研讯电子科技有限公司获取。
