以兩化融合為特點的工業4.0發展如火如荼。智能工廠的建設是從管理頂層到設備底層的系統集成和數據貫通，將數據結合人工智能發揮優勢，深度挖掘數據內涵，才能逐步形成智能化的應用。全面實現數字化是通向智能制造的必由之路，數據采集與系統集成關系到數字化工廠的質量、效率和效益，也是邁向智能制造的重要環節。

對此，數之能提供數字化工廠數據采集與系統集成解決方案。實現PLC、儀器儀表、傳感器、工業機器人、數控機床、水電表等設備接入，實時數據采集與實時監控，并提供遠程監控、遠程控制、遠程維護、故障報警、數據分析等手段，助力數字化工廠的建設。

一、數字化工廠數據采集

數據采集是數字化工廠的基礎。在數據采集過程中，傳感器、執行器等設備通過物聯網技術將各種生產數據實時傳輸到數據中心。這些數據包括設備運行狀態、生產過程參數、產品質量等信息。通過數據采集，企業可以實現對生產過程的全面監控，為后續的數據分析提供基礎數據。

二、數字化工廠系統集成

數字化工廠系統集成是指將各種信息化系統、工業控制系統、設備等有機地整合在一起，實現數據的互通互聯和共享。通過系統集成，企業可以實現生產過程的可視化、可控制化和可優化化，提高生產效率和質量。常見的系統集成包括ERP、MES、PLC、工業互聯網等系統的集成。

三、數字化工廠數據采集與系統集成的實現

數字化工廠數據采集與系統集成的實現需要綜合運用物聯網、云計算、大數據等技術。其中，物聯網技術是實現數據采集的關鍵，云計算技術可以實現數據的高效處理和存儲，而大數據技術則可以對海量數據進行深入分析和挖掘。此外，為了實現系統集成，企業還需要建立統一的接口和標準，以確保不同系統之間的數據交互和共享。

四、數字化工廠數據采集與系統集成的應用

數字化工廠數據采集與系統集成的應用廣泛，例如在能源管理領域，企業可以通過對能源數據的采集和分析，實現能源的優化利用和降低成本；在生產管理領域，企業可以通過對生產數據的采集和分析，實現生產過程的優化和質量控制；在設備管理領域，企業可以通過對設備運行數據的采集和分析，實現設備的預防性維護和降低故障率。