随着互联网的发展，数据越来越成为数字化工厂实现智能制造，迈向工业4.0的必要关卡。而工业数据采集作为物理世界与数字世界的桥梁，也是数据的第一入口。但是由于自动化设备品牌类型繁多，厂家和数据接口各异等等原因，数据采集成为了一直困扰数字化工厂转型升级的首要痛点，解决这个痛点也是工业物联网面临的第一道门槛。

工业数据采集的范围

互联网的数据主要来源于互联网用户和服务器等等网络设备，包括大量的文本数据、社交数据和多媒体数据。而工业数据采集多在使用感知技术利用设备来进行，对系统、环境、人员等一切要素信息进行采集。从数据采集的类型而言，涵盖的内容不仅是基础的数据，还会将收集到的数据进行一次处理，这也是工业数据采集的一个技术要点。

《智能制造工程实施指南（2016—2020）》中将智能传感与控制装备作为关键技术装备研制重点。针对智能制造提出了“体系架构、互联互通和互操作、现场总线和工业以太网融合、工业传感器网络、工业无线、工业网关通信协议和接口等等网络标准”，并从中指出：“针对智能制造感知、控制、决策和执行过程中面临的数据采集、数据集成、数据计算分析等方面存在的问题，开展信息物理系统的顶层设计。”

这中间包含着两方面信息：一是工业数据采集是智能制造和工业物联网的基础和先决条件，后续的数据分析处理依赖于前端的感知；二是各种网络标准统一后才能实现设备系统间的互联互通，而多种工业协议并存是目前工业数据采集的现状。

工业数据采集的难点

工业数据采集具有一些鲜明的特征，在面对具体需求时，不同场景会对技术选型产生影响，例如企业没有选择最适合自己的数据采集系统，因此也很难实现数据的实时性、精确性和延伸性管理等等。

数据量巨大

在不同的数据量面前需要的工业数据技术难度都是存在不同的。而工业数据的采集和还需要进行一次初步处理，因此对采集得到的海量数据的处理以及储存是技术上的一个重点。

多种工业协议并存

工业领域使用的通信协议有很多，如ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各类型的工业协议，还有大量厂商的私有协议，这种情况的出现也对工业协议的互连互通上造成了一定的难度。

工业数据采集的特点

时间序列数据

工业数据采集大多数时候带有时间戳，即数据在什么时刻采集。大量工业数据建模、工业知识组件和算法组件，均以时间序列数据作为输入数据。

实时性

工业数据采集的一个很大特点是实时性，包括数据采集的实时性以及数据处理的实时性。

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