收好這份數據高效采集解決方案，讓您的大數據分析更省力！
2022-10-25 18:42:25
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伴隨著工業互聯網的發展，數據越來越成為推動企業化轉型的重要引擎，工業物聯網感知層作為物理世界與數字世界的橋梁，是數據的第一入口。
工業互聯網的發展離不開工業數據的應用，而工業數據的采集正是應用的基礎，為了更好地讓數據為業務賦能，越來越多的企業對工業數據采集的實時性和可靠性提出了更高的要求。
但是由于制造工廠的設備種類多，數據通常來自各種多源異構設備和系統，因此如何從這些設備和系統中獲取數據，是工業物聯網升級轉型面臨的第一道門檻。在實際工業數據采集過程中，常常碰到以下難點：
01、數據采集量大
工業物聯網應用越來越豐富，數據量越來越大，格式多樣，對于數據存儲、運算能力要求非常高，數據還帶有大量的時間屬性，數據采集要保證時空信息的準確性和可追溯性，數據采集量大。
02、協議標準不統一
目前在工業數據采集領域，存在多種工業協議標準，各個自動化設備生產及集成商還會自己開發各種私有的工業協議，各種協議標準不統一、互不兼容。
03、難以保證實時性
工業數據采集的一個很大特點是實時性，包括數據采集的實時性以及數據處理的實時性。
數據采集作為生產中最常見和最高頻的需求，直接決定了后續數據處理的質量和效率，隨著生產設備和相關技術的智能化升級，行業內實時數據的采集與計算相關標準已經提升到了秒級要求。看Tempo DF是如何擊破以上這些痛點，幫助企業快速提高實時數據采集開發效率，降低開發成本的！
Tempo數據工廠—數據高效采集解決方案
Tempo DF針對企業用戶在實際工業數據采集過程中所碰到的難點，可實現大規模數據的快速集成，幫助企業提高實時數據采集開發效率，降低開發成本。
? 主流的數據協議提供接入能力與簡單處理能力，包括MQTT、OPC-UA、OPC-DA、CoAP、Modbus、TCP、kafka等協議。
? 數據采集模塊可進行邊端部署，數據工廠處于云端（私有），數據采集模塊采集數據后轉發給云端數據工廠進行復雜數據加工處理，有效的實現生產數據采集，提升企業生產力、監管能力、數據分析能力，助力企業打造現代化工業車間。
? 能實時讀取SIS系統的設備點位數據，還可通過kafka接入數據，實時對數據進行處理，通過平臺內的豐富組件或自定義插件快速構建聚合、降采、數據清洗、融合等流程，將處理完成的數據存儲在Mysql和時序數據庫中。
美林數據深耕企業數據治理與大數據分析服務領域多年，深知廣大企業在業務數字化轉型中遭遇的痛點，美林數據Tempo DF平臺，為企業提供低門檻、輕應用的智能實時數據采集分析方案，快速實現海量實時數據采集，輕松解決工業數據采集問題，為業務流程數字化直接賦能，助力企業提升生產效率，釋放業務價值，更快走上數字化轉型的道路。
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