工业互联网背后的数据集成秘密：90%企业不知道的采集技术

一、工业互联网：数据集成的核心地位

想象一下，一家大型制造企业，拥有遍布全球的工厂，每个工厂都配备了各种先进的传感器、自动化设备和信息系统。这些设备和系统每天产生海量的数据，包括生产数据、设备运行数据、质量检测数据等等。这些数据如果各自为政，孤立存在，就如同一个个信息孤岛，无法发挥其应有的价值。而工业互联网，正是连接这些孤岛的桥梁，而数据集成，则是这座桥梁的核心技术。

工业互联网的核心在于实现设备、系统、人员以及整个价值链的互联互通，从而提高生产效率、降低成本、优化资源配置。而要实现这些目标，就必须先解决数据集成的问题。数据集成是指将来自不同来源、不同格式的数据整合到一个统一的视图中，使其能够被方便地访问、分析和利用。如果数据集成做得不好，工业互联网就如同空中楼阁，无法真正落地。

根据一项调查显示，90%的企业在工业互联网的实施过程中都面临数据集成方面的挑战。这些挑战包括数据来源多样、数据格式不统一、数据质量不高、数据安全问题等等。这些问题如果得不到有效解决，将会严重阻碍工业互联网的发展。

二、工业数据可视化的意义

工业数据可视化是将工业生产过程中产生的大量数据，通过图表、图像、动画等方式直观地展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。 工业数据可视化的意义主要体现在以下几个方面：

（一）提升决策效率

传统的数据分析方式往往需要人工进行大量的计算和分析，效率低下。而通过工业数据可视化，可以将数据以直观的方式呈现出来，帮助决策者快速发现问题和机会，从而提升决策效率。

（二）优化生产流程

通过对生产数据的可视化分析，可以发现生产流程中的瓶颈和问题，从而进行优化，提高生产效率和产品质量。

（三）降低运营成本

通过对设备运行数据的可视化分析，可以预测设备的故障，从而进行预防性维护，降低设备的维修成本和停机时间。

（四）增强风险控制

通过对安全数据的可视化分析，可以及时发现安全隐患，从而采取相应的措施，降低安全风险。

三、工业数据集成面临的挑战

虽然工业数据集成具有重要的意义，但是在实际应用中，却面临着诸多挑战：

（一）数据来源多样

工业企业的数据来源非常广泛，包括传感器、PLC、DCS、MES、ERP等等。这些系统产生的数据格式各不相同，需要进行转换和清洗才能进行集成。

（二）数据质量不高

工业生产环境复杂，设备容易受到干扰，导致数据质量不高，存在缺失、错误、重复等问题。这些问题会影响数据分析的准确性。

（三）数据安全问题

工业数据涉及企业的核心机密，需要进行严格的安全保护，防止数据泄露和篡改。

四、工业数据采集技术的发展

工业数据采集是工业数据集成的步，也是最关键的一步。随着工业互联网的发展，工业数据采集技术也在不断进步：

（一）传感器技术

传感器是工业数据采集的重要来源。随着传感器技术的不断发展，传感器的种类越来越多，精度越来越高，能够采集的数据也越来越丰富。

（二）无线传感器网络

无线传感器网络可以将大量的传感器连接起来，实现对工业现场的全面监控。无线传感器网络具有部署灵活、成本低廉等优点，在工业领域得到了广泛应用。

（三）边缘计算

边缘计算是指将计算和存储功能下沉到靠近数据源的地方，减少数据传输的延迟和带宽压力。边缘计算可以对采集到的数据进行初步处理，提高数据处理效率。

五、观远BI：一站式智能分析平台，助力工业企业实现数据集成

面对工业数据集成和可视化所面临的挑战，观远数据应运而生。观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。

观远BI 是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。最新发布的观远BI 6.0包含四大模块：

• BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用。
• BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析。
• BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）。
• BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

观远BI 6.0的创新功能包括：

• 实时数据Pro：支持高频增量数据更新，优化实时分析场景。
• 中国式报表Pro：简化复杂报表构建，提供行业模板与可视化插件。
• AI决策树：自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策。

观远BI的应用场景包括：

• 敏捷决策：通过“数据追人”功能，多终端推送报告与预警，提升决策效率。
• 跨部门协作：统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题。
• 生成式AI：推出「观远ChatBI」，支持自然语言查询，实现分钟级数据响应。

2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。

六、案例分析：观远BI助力某制造企业实现智能转型

某大型制造企业，在数字化转型过程中面临以下挑战：

• 数据来源分散，难以整合。
• 数据质量不高，影响分析结果。
• 缺乏专业的数据分析人才。

为了解决这些问题，该企业引入了观远BI。观远BI帮助该企业实现了：

• 数据集成：将来自不同系统的数据整合到一个统一的平台中。
• 数据清洗：对数据进行清洗和预处理，提高数据质量。
• 数据可视化：将数据以直观的方式呈现出来，方便业务人员进行分析。

通过观远BI，该企业实现了生产效率的提升、运营成本的降低和风险控制的增强。具体数据如下表所示：

该企业负责人表示：“观远BI帮助我们打通了数据孤岛，提高了数据利用效率，为我们的智能转型提供了强有力的支持。”👍🏻

七、结语

工业互联网是未来发展的趋势，而数据集成是工业互联网的核心。只有做好数据集成，才能真正发挥工业互联网的价值。观远BI作为一站式智能分析平台，将助力越来越多的工业企业实现数据集成，加速智能转型。⭐

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