“看得見”的工廠—MES數據采集技術全景圖

MES系統通過多種數據采集和對接方式，實現對設備數據的全面采集和管理，為企業的生產管理和決策提供有力支持。

AI智能化MES、免費MES、AI Agent、智能化MES、裝配行業MES、組裝行業MES、萬界星空科技MES系統中的設備管理功能涵蓋了設備信息管理、狀態監控、維護管理、績效管理和工裝資源管理等多個方面，確保了設備的良好運行和高效利用。

一、 MES數據采集的重要性：

1、數據采集的核心目標：

實時化： 獲取產線、設備、人員、物料的最新狀態，實現透明化生產。

自動化： 替代傳統人工錄入，避免延遲、錯誤，提高效率。

精細化： 收集粒度的數據（如秒級設備狀態、單個工件加工參數），為深度分析提供基礎。

二、 MES數據采集的主要技術分類與詳解

1. 基于設備與自動化的數據采集

（1）PLC采集

原理： 通過工業通信協議（如OPC UA、Modbus TCP/IP、Profinet、EtherNet/IP等）直接與設備控制器（PLC）進行通信，讀取其內存寄存器中的數據。

數據內容： 設備啟停狀態、報警信息、產量計數、工藝參數（如溫度、壓力、速度）。

優點： 數據實時性高、精度高、無需人工干預。

挑戰： 需要設備開放通信接口，協議不統一可能導致集成復雜度高。

（2）CNC/DNC系統集成

原理： 通過DNC（分布式數控）網絡或直接接口（如以太網）與數控機床通信。

數據內容： 程序號、加工狀態（運行、暫停、報警）、坐標信息、主軸轉速、進給率、報警代碼等。

優點： 能獲取到最核心的加工過程數據。

（3）傳感器與IO模塊

原理： 對于非智能的“啞設備”，通過加裝傳感器（如光電傳感器、接近開關、電流傳感器、振動傳感器）和IO采集模塊，將物理信號（通斷、電流、振動）轉換為數字信號。

數據內容： 設備運行/空閑狀態（通過檢測振動或電流）、產量計數（通過光電傳感器）、門開關狀態等。

優點： 實現對老舊設備的智能化改造，成本相對較低。

挑戰： 需要硬件改造和安裝，部署工作量較大。

2. 基于標識與識別的數據采集

（1）條碼技術

原理： 使用一維碼或二維碼標識對象，通過手持式或固定式條碼掃描器進行識別。

應用場景： 工單開工/完工匯報、物料收發、倉庫管理、質量檢驗。

優點： 技術成熟、成本低廉、部署簡單。

挑戰： 需要視線范圍內掃描，易受油污損壞，信息容量有限。

（2）RFID技術

原理： 通過射頻信號自動識別附著在物體上的電子標簽，無需光學視線。

優點： 非接觸、可讀寫、多標簽批量讀取、抗污染能力強。

挑戰： 成本高于條碼，金屬和液體環境對信號有干擾。

（3）其他識別技術

DPM（直接部件標示）： 將二維碼或Data Matrix碼直接雕刻或激光打標在零件表面，耐高溫、耐腐蝕，適用于全生命周期追溯。

OCR（光學字符識別）： 通過工業相機識別零件本身的字符編號，適用于特定行業（如半導體）。

3. 基于人機交互的數據采集

（1）工位終端/觸摸屏

原理： 在產線關鍵工位部署計算機或工業觸摸屏，工人通過MES客戶端界面進行操作和匯報。

數據內容： 開工/完工確認、質量檢驗結果（良品/不良品數量及缺陷代碼）、物料消耗、設備點檢、異常情況上報。

優點： 交互友好，可采集結構化、標準化的數據。

挑戰： 增加操作員負擔，依賴人員的及時性和準確性。

（2）移動終端（PDA/手機/平板）

原理： 操作員手持移動設備，通過掃描或手動輸入進行數據采集。特別適用于倉庫管理、現場巡檢、設備維護等移動場景。

優點： 靈活性高，覆蓋范圍廣。

挑戰： 設備管理、電池續航、網絡覆蓋問題。

三、 數據采集的技術架構與關鍵組件

1.  設備層： 各類生產設備、傳感器、識別裝置。

2.  采集層：

協議網關： 負責協議轉換，將不同設備的不同協議統一轉換為標準協議（如OPC UA, MQTT）。

SCADA系統： 在部分場景下，SCADA作為車間級數據監控系統，可以成為MES的數據提供者。

邊緣網關： 具備邊緣計算能力，可在數據源頭進行初步過濾、清洗、計算，再上傳至MES，減輕服務器壓力。

3.  傳輸層： 工業以太網、Wi-Fi、5G等網絡，負責數據的可靠傳輸。

4.  平臺層： MES系統數據庫，接收、存儲和處理所有采集到的數據。

關鍵通信技術：

OPC UA： 已成為工業互聯的事實標準，提供統一的信息模型和安全通信機制，尤其適用于從PLC/CNC采集數據。

MQTT： 一種輕量級的發布/訂閱消息傳輸協議，非常適合在帶寬不穩定或資源受限的物聯網（IoT）環境中使用，是未來工業物聯網數據采集的重要方向。

MES數據采集技術是數字化工廠的基石。成功的實施并非簡單地堆砌技術，而是需要根據具體的業務需求、設備現狀和投資預算，進行科學的規劃，選擇最適合的方案。一個優秀的數據采集系統，應該像人體的神經系統一樣，既靈敏又可靠，為MES大腦和上層決策提供源源不斷的高質量“養分”，最終驅動制造過程持續優化和智能化升級。