MES 系统通过多种数据采集和对接方式，实现对设备数据的全面采集和管理，为企业的生产管理和决策提供有力支持。

“看得见”的工厂—MES 数据采集技术全景图

MES 系统通过多种数据采集和对接方式，实现对设备数据的全面采集和管理，为企业的生产管理和决策提供有力支持。

AI 智能化 MES、免费 MES、AI Agent、智能化 MES、装配行业 MES、组装行业 MES、万界星空科技 MES 系统中的设备管理功能涵盖了设备信息管理、状态监控、维护管理、绩效管理和工装资源管理等多个方面，确保了设备的良好运行和高效利用。

一、MES 数据采集的重要性：

1、数据采集的核心目标：

实时化：获取产线、设备、人员、物料的最新状态，实现透明化生产。

自动化：替代传统人工录入，避免延迟、错误，提高效率。

精细化：收集粒度的数据（如秒级设备状态、单个工件加工参数），为深度分析提供基础。

二、MES 数据采集的主要技术分类与详解

1. 基于设备与自动化的数据采集

（1）PLC 采集

原理： 通过工业通信协议（如 OPC UA、Modbus TCP/IP、Profinet、EtherNet/IP 等）直接与设备控制器（PLC）进行通信，读取其内存寄存器中的数据。

数据内容：设备启停状态、报警信息、产量计数、工艺参数（如温度、压力、速度）。

优点：数据实时性高、精度高、无需人工干预。

挑战：需要设备开放通信接口，协议不统一可能导致集成复杂度高。

（2）CNC/DNC 系统集成

原理：通过 DNC（分布式数控）网络或直接接口（如以太网）与数控机床通信。

数据内容：程序号、加工状态（运行、暂停、报警）、坐标信息、主轴转速、进给率、报警代码等。

优点：能获取到最核心的加工过程数据。

（3）传感器与 IO 模块

原理：对于非智能的“哑设备”，通过加装传感器（如光电传感器、接近开关、电流传感器、振动传感器）和 IO 采集模块，将物理信号（通断、电流、振动）转换为数字信号。

数据内容：设备运行/空闲状态（通过检测振动或电流）、产量计数（通过光电传感器）、门开关状态等。

优点：实现对老旧设备的智能化改造，成本相对较低。

挑战：需要硬件改造和安装，部署工作量较大。

2. 基于标识与识别的数据采集

（1）条码技术

原理：使用一维码或二维码标识对象，通过手持式或固定式条码扫描器进行识别。

应用场景：工单开工/完工汇报、物料收发、仓库管理、质量检验。

优点：技术成熟、成本低廉、部署简单。

挑战：需要视线范围内扫描，易受油污损坏，信息容量有限。

（2）RFID 技术

原理：通过射频信号自动识别附着在物体上的电子标签，无需光学视线。

优点：非接触、可读写、多标签批量读取、抗污染能力强。

挑战：成本高于条码，金属和液体环境对信号有干扰。

（3）其他识别技术

DPM（直接部件标示）： 将二维码或 Data Matrix 码直接雕刻或激光打标在零件表面，耐高温、耐腐蚀，适用于全生命周期追溯。

OCR（光学字符识别）： 通过工业相机识别零件本身的字符编号，适用于特定行业（如半导体）。

3. 基于人机交互的数据采集

（1）工位终端/触摸屏

原理：在产线关键工位部署计算机或工业触摸屏，工人通过 MES 客户端界面进行操作和汇报。

数据内容：开工/完工确认、质量检验结果（良品/不良品数量及缺陷代码）、物料消耗、设备点检、异常情况上报。

优点：交互友好，可采集结构化、标准化的数据。

挑战：增加操作员负担，依赖人员的及时性和准确性。

（2）移动终端（PDA/手机/平板）

原理：操作员手持移动设备，通过扫描或手动输入进行数据采集。特别适用于仓库管理、现场巡检、设备维护等移动场景。

优点：灵活性高，覆盖范围广。

挑战：设备管理、电池续航、网络覆盖问题。

三、数据采集的技术架构与关键组件

1.  设备层： 各类生产设备、传感器、识别装置。

2.  采集层：

协议网关：负责协议转换，将不同设备的不同协议统一转换为标准协议（如 OPC UA, MQTT）。

SCADA 系统： 在部分场景下，SCADA 作为车间级数据监控系统，可以成为 MES 的数据提供者。

边缘网关：具备边缘计算能力，可在数据源头进行初步过滤、清洗、计算，再上传至 MES，减轻服务器压力。

3.  传输层： 工业以太网、Wi-Fi、5G 等网络，负责数据的可靠传输。

4.  平台层： MES 系统数据库，接收、存储和处理所有采集到的数据。

关键通信技术：

OPC UA： 已成为工业互联的事实标准，提供统一的信息模型和安全通信机制，尤其适用于从 PLC/CNC 采集数据。

MQTT： 一种轻量级的发布/订阅消息传输协议，非常适合在带宽不稳定或资源受限的物联网（IoT）环境中使用，是未来工业物联网数据采集的重要方向。

MES 数据采集技术是数字化工厂的基石。成功的实施并非简单地堆砌技术，而是需要根据具体的业务需求、设备现状和投资预算，进行科学的规划，选择最适合的方案。一个优秀的数据采集系统，应该像人体的神经系统一样，既灵敏又可靠，为 MES 大脑和上层决策提供源源不断的高质量“养分”，最终驱动制造过程持续优化和智能化升级。