SCADA系統，又稱數據采集與分析系統，在智能制造與物聯網行業快速發展的今天，數據采集已經被廣泛應用于工業生產中。

一、數據采集的三大要點

1、全面性

數據量足夠具有分析價值、數據面足夠支撐分析需求。比如對于“查看商品詳情”這一行為，需要采集用戶觸發時的環境信息、會話、以及背后的用戶id，最后需要統計這一行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。

2、多維性

數據更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。比如“查看商品詳情”這一行為，通過埋點，我們才能知道用戶查看的商品是什么、價格、類型、商品id等多個屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶進入了商品詳情頁。

3、高效性

高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。

二、數據分析的作用

1、質量管理

對樣本進行數據分析，并對整體的產品質量進行統計推斷，通過數據分析找出影響產品質量的主要因素，能在產品生產的各個階段進行控制，以便達到生產預期效果，包括產品生產過程中的質量控制和改進生產后方法有效性的驗證等等。

2、機器設備診斷與維保分析

通過對設備實時和積累的數據進行分析，判斷影響產品質量和影響設備狀態的敏感參數，可提前做出響應，進行核實維護、安排設備，這樣既可以降低停機時間，提高產量，還能節省時間和成本。

3、能耗分析

利用傳感器集中監控所有的生產流程，通過對產量和能耗進行分析預測，達到控制設備能耗，及時發現異常情況，降低生產成本等。

4、生產工藝及流程改進

在生產過程中使用工藝改進的數據，就能分析整個生產過程，發現瓶頸并找到解決方案。同時，利用數據分析，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，仿真并優化生產流程。

國工智能SCADA系統，支持5000多種通訊協議，滿足市場上99.99%的控制器、儀器儀表的通訊要求，通過對現場設備系統集成，打通生產現場過程控制層與企業運營管理層間的聯系，并對關鍵設備聯網改造，實現設備層、信息管理系統的數據交互，實現對產品、生產進度、生產效率、質量信息、 設備運行等管理過程的可視化、數字化、智能化改善，提高生產效率和產品質量、降低生產成本和能耗，打造生產過程數字化管控能力，以支撐公司精益生產優勢，進而提升企業生產制造的網絡化、數字化、智能化水平，逐步實現智能制造。

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