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数据采集为什么老是成为企业数据改造的“终结者”？你得这样做！

数据采集的本源在于对静态的、固态的实体进行实时数据的量化、收集、储存、转化、处理。工业数据具有---、时序化、多源、高噪声、异构、价值密度低等特点。

工业自动化数据采集一直是困扰着制造企业的痛点，因自动化终端设备品牌类型繁多，不同采购年代的产品厂家和数据接口及支持协议各异，加之国外厂家本地支持有限，费用高昂，只要还有其他人工参与环节，这些数据就不完整，就不能得到实时数据，数据滞后，企业的生产成本就高，产量与效率就相应大打折扣，智能制造也就无从谈起。

所以无论智能制造发展到何种程度，工业数据采集都是生产中实际高频的需求，也是实现工业数字化的先决条件。

工业数据采集痛点

在当今的制造业领域，数据采集是一个难点。很多企业的生产数据采集主要依靠传统的手工作业方式，采集过程中容易出现人为的记录错误且效率低下。

即便引进了相关技术手段，并且应用了数据采集系统，但是由于系统本身的原因以及企业没有选择适合自己的数据采集系统，因此也无法实现信息采集的实时性、性和延伸性管理，各单元出现了信息断层的现象。

工业数据采集的技术难点主要包括以下几方面：

1、数据量---

2、工业数据的协议不标准

3、视---输所需带宽---

4、对原有自动化系统的采集难度大：厂商部署水平参差，没有数据接口，文档缺失，点表等基础设置数据缺失。

5、安全性考虑不足：一旦需要通过云端调度工业之中为的生产能力，又没有对安全的充分考虑，造成损失，难以弥补。

设备远程运维，解决实际问题

远程调试，提：ar远程运维，如同---身临其境，实现用户与设备厂商之间的无缝连接生产工艺配方管理，远程下达，降低售后成本，提高运维效率。

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