在工业数据采集的世界中，数据的精度和实时性就像一台高效机器的心脏与血液。它们不仅决定了数据采集系统的性能，还直接影响到生产决策和设备管理的质量。本文将介绍数据采集中的精度与实时性要求，以及如何通过有效的策略来满足这些要求。「
精度——确保数据价值
数据的精度是指所采集数据的准确程度。在工业环境中，精度不仅关乎数据本身的质量，更关乎企业的决策和运营效率。例如，温度、压力和振动等关键参数的微小变化可能会对生产流程和产品质量产生重大影响。因此，确保数据的精度至关重要。
影响精度的因素
传感器选择
不同类型的传感器在精度上有着显著差异。选择高精度的传感器是保证数据质量的第一步。
采集网关的选择
不同的采集网关，采集的最小分辨率会有区别。同时，部分网关会对采集的数据添加运算逻辑，例如去除冗余数据，数据单位转换等处理。该些处理都会影响到数据的精度。
环境因素
温度、湿度、震动等环境因素可能会影响传感器的读数，需在稳定的环境中进行数据采集。
校准和维护
定期对传感器进行校准和维护，以消除因设备老化或使用不当造成的误差。
实时性——确保数据效率
实时性是指数据在生成后多快能够被采集和处理。在制造业中，实时数据采集可以帮助企业及时了解生产状态，快速响应市场变化和设备故障。因此，提升数据采集的实时性是提升企业竞争力的重要一环。
影响实时性的因素
采集对象所用控制系统
传感器之类的对象，数据上报频率非常高，因此可以保证足够的实时性。而PLC之类的控制器，因为本身处于高速的计算逻辑中，因此会影响采集设备对齐数据的读取，从而降低实时性。
网络带宽与延迟
网络的传输速度和延迟对实时数据采集至关重要。较高的带宽和较低的延迟有助于实现快速的数据传输。通常采用光纤、网线、485线缆之类的有线传输方式，是数采网络的最佳选择。
而采用Wi-Fi、蓝牙、Lora等无线网络，可能会受到频段、阻隔、信道等各类因素的影响，导致通信质量的下降。
采用4G、5G等无线移动网络，通常会因为车间的彩钢结构而隔绝了大部分信号，在未增加信号放大器之前，几乎不考虑该种传输方式。
数据处理能力
数据采集系统的处理能力决定了数据处理的速度。高效的数据处理算法和强大的计算资源可以显著提高实时性。数据采集后，一般会做清洗、转换、归类、去重、整合、打标签等各类处理，处理的逻辑约多，则越影响实时性。
边缘计算的应用
在一些数据点位较多、计算量较大的采集场景中。一般会考虑增加边缘计算能力。边缘计算可以在数据产生的地点进行初步处理，从而减少数据传输的延迟，提升实时性。
既要又要——找到最优平衡
在实际应用中，数据的精度与实时性往往存在一定的矛盾。为了追求更高的实时性，有时会牺牲一些数据的精度；而为了提高数据的精度，可能又会导致实时性的下降。因此，在设计数据采集系统时，需要找到二者之间的平衡点。
平衡策略
优先级设置
根据不同的应用场景，合理设置精度和实时性的优先级。例如，在现场设备监控中，实时性可能更为重要，而在产品质量溯源中，精度可能更为关键。
动态调整
根据实时数据的变化，动态调整数据采集的频率和精度要求。例如，在设备发生故障时，可以增加数据采集的频率，以便及时做出反应。
多层级数据处理
通过分层次的数据处理策略，将高频次的实时数据和低频次的高精度数据结合使用，从而实现精度与实时性的有效平衡。
应用实例：注塑机工艺数据与效率数据采集
在某个注塑机采集项目中，我们就采用了两者结合的策略，既保证了数据的精度，同时也保证了数据的实时性。该项目主要实现两个目标：
1、采集现场130+台不同品牌型号的注塑机工艺数据，推送至工艺管理系统，并可按产品溯源。
2、实时显示现场注塑机的加工周期、开关机状态，在MES系统形成统一管理看板，并及时推送故障及周期异常数据。
基于上述需求，我们采用了如下策略：
边缘计算
考虑到用户设备量较多，如果采用直接传输的方式，可能会占用过大的带宽，同时对数据存放造成压力，因此在边缘侧增加了数个边缘处理设备，加入边缘计算逻辑，预加工数据，避免上述问题。
非侵入式采集
采用监听方式采集，只监不控，对设备本身的运行无任何影响。在边缘侧对数据进行解析，获取完整的加工过程数据，保证了数据的精度和可用性。
数据归类
根据数据的使用场景，区分了七类数据，分别是运行状态、生产数据、报警信息、实时部件参数、工艺设定参数、成型实时参数、品质参数。不同的数据对应客户不同的业务场景。
按需上报
为不同的数据制定不同的上报策略。如报警信息和故障信息，实时上报，配合MES进行实时告警推送。工艺设定参数等，在变化时进行上报，确保调机过程有记录。实时参数定时上报，并在超过阈值时再实时上报，确保加工过程准确无误。部分品质参数后续会作为报表使用，因此现在边缘端进行统计，统计结束后再进行上报。
最终策略总结如下：
以上方案，已作为我们《注塑行业数据智能解决方案》的一部分内容，有需要了解的各位朋友，可以在下方评论区留言或私信我了解哦～
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