数字经济时代的到来，让装备行业的智能需求全面爆发，设备数据如何转化为价值、协同如何转化为效能，成为企业决策和发展的重点！
数字工厂是在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式，在组成上主要分为设备层、执行层和决策层三个部分。
设备层中的传感器、智能仪表等设备负责提供生产数据，为决策层制定生产策略提供数据来源；设备层中的PLC等控制器负责执行决策层和执行层分发的生产计划，对现场设备进行生产控制。
执行层中的SCADA系统负责设备层数据的采集和监控，MES系统负责整个工厂的生产管理以及调度执行。
决策层中的仿真系统和ERP系统负责根据分析和优化后的生产数据制定生产策略。
在数字工厂中，为了实现企业的智能化生产，往往需要基于设备层提供的数据源，对工厂的整个生产流程进行模拟，并将结果反馈给相关系统验证其可行性，进而优化工厂生产过程，协助决策者制定最佳的生产策略。因此，数字经济时代的设备数据采集对数字工厂至关重要。
设备数据采集难题
在数字工厂的建设过程中，往往需要通过物联网技术采集工厂中各个生产环节的设备数据，并将这些设备数据汇聚于终端，进而实现整个工厂数据的互联互通。
然而，由于我国工业数据的发展还处于起步阶段，工厂中还存在很多信息孤岛，使得工厂物联网数据的采集变得非常困难，其中主要存在以下几个难题：
1.协议多样性
由于现场的实际需要以及后期的产线升级，客户往往需要购买西门子、三菱、欧姆龙等不同品牌的PLC，以及支持Modbus、OPC DA、OPC UA等不同协议的传感器设备来保证生产工作的正常运行。设备协议的多样性使得现场设备之间的联系不够紧密，进而增加现场数据的互联互通的难度。
2.老旧设备数据的采集
随着工业4.0的快速推进以及科技的飞速发展，越来越多的新技术逐渐应用于工业现场中。为了保证市场的竞争力，企业必然需要淘汰一些老旧设备，引入一些新设备来实现产线的升级。在升级改造过程中，如果继续使用老旧设备，那么将会给企业带来额外的维护成本；如果直接淘汰老旧设备，那么企业将会面临巨大的开销和折旧费用；如果混合使用新旧设备，那么由于新旧设备之间协议的不兼容，导致新旧设备无法进行数据交互，企业难以实现数据的统筹管理。
3.OT和IT的融和
在OT领域，现场设备支持的协议大部分都是Modbus、OPC、Profibus、EtherCAT等工业协议。但是在IT领域，IOT平台和云平台等平台支持的是HTTP、MQTT等协议，协议的不一致性使得企业难以实现OT和IT的融和。
在现实中，装备数字化仍未普及，大多数企业的设备还是哑设备，设备数据和生产数据都难以被获取、处理和应用。
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