玻璃行业数据采集方案及研究

引言

工业数据要素是制造业数字化转型的基础资源[1]，《“十四五”智能制造发展规划》明确提出“推动工业数据全面采集、贯通、应用”的要求，玻璃行业作为传统制造业，其生产流程的复杂性对数据采集的精准性与可靠性提出特殊需求 。当前行业数据采集多依赖传统手段，难以满足工艺优化与设备监控的深层需求，亟需结合行业特性构建适配的技术方案[3]。本文拟从数据采集的基础概念与现状出发，系统分析核心技术要点，设计可落地的采集方案并优化实践流程，旨在解决中小玻璃企业数据采集效率低、质量差的问题，为行业数字化升级提供基础支撑。

一、玻璃行业数据采集的基本概念与现状分析

玻璃行业数据采集是利用特定方式收集玻璃生产、加工、质检等环节的关键信息，其核心是获取生产全流程中具分析价值的动态数据，主要采集对象有三类：一是生产参数，像熔窑温度、成型机压力、退火炉速率这类直接影响产品质量的工艺数据；二是设备状态数据，包括生产线设备的运行时长、振动频率、能耗水平等体现设备健康度的指标；三是质量检测数据，如玻璃厚度、透光率、表面缺陷等决定产品合格性的关键参数。

当前玻璃行业数据采集主要服务于两方面需求：一是生产线实时监控，通过采集设备运行数据及时发现异常状态，避免批量次品产生；二是工艺优化支撑，通过长期积累的生产参数与质量数据对比分析，挖掘工艺改进方向。然而，现阶段行业普遍采用传统采集方式，一方面是人工记录，由操作人员定时读取仪表数据并手工登记，这种方式易受人员操作习惯与环境干扰影响，常出现记录延迟或数值误差；另一方面是简单传感器采集，虽能实现部分参数的自动获取，但多数传感器功能单一且数据传输依赖有线连接，易因线路老化导致数据中断，难以满足多维度、实时性的采集需求。这些局限性直接影响了数据的完整性与可用性，成为制约玻璃企业数字化升级的基础障碍[4]。

二、玻璃行业数据采集的核心技术与方法

（一）数据采集对象的分类与特征解析

玻璃行业数据采集对象可依数据类型与应用维度分类。按数据类型，实时性数据如熔化环节熔窑温度、燃气流量，需秒级采集；周期性数据像成型机压制成型时间间隔、退火炉能耗量，按分钟或小时记录；异常事件数据如退火炉温度骤降、成型模具卡阻，虽频率低但对故障排查关键。从应用维度看，生产端数据关乎工艺控制，质检端侧重产品质量判定，仓储端涉及库存管理。熔化环节数据采集需关注传感器耐高温性能，成型环节因设备高频振动数据稳定性易受干扰，退火环节对数据连续性要求高，因其冷却速率影响玻璃应力。

（二）数据采集设备的适配性选型依据

玻璃生产对数据采集设备适配性要求严苛，需综合考量常用传感器特性和实际工况。温度传感器是核心设备，用于熔化、退火等高温环节，需耐1500℃以上高温，如铂铑热电偶虽成本高但稳定性优于普通金属传感器；压力传感器多应用于成型环节，因设备振动需选择抗冲击型号，且灵敏度需达 0.1kPa 精度；光学检测仪用于质检端表面缺陷检测，需适应粉尘环境，防尘等级应达IP65 以上。选型时需平衡成本与精度，关键工艺参数优先选高精度设备，非核心指标可选经济型传感器，以免资源浪费。

（三）数据传输与存储的基础技术要点

在玻璃生产数据采集过程中，数据传输与存储至关重要。传输上，有线传输因其抗干扰性，适合生产端固定设备的长距离数据传递；而短距离无线传输则因灵活性，适用于质检端移动设备的连接。为保障数据完整性，传输中应使用校验码，以便接收端快速检测数据畸变。存储方面，建议采用轻量化方案：本地数据库用于实时数据存储，便于即时分析；云端备份用于长期数据归档，避免本地故障导致数据丢失。这种方案无需复杂数字化平台，更适合中小玻璃企业。

三、玻璃行业数据采集方案的设计与实践优化（一）基于行业需求的采集方案整体架构设计

玻璃行业数据采集方案架构设计需贴合生产流程需求，构建“设备端-传输层-存储端”三级联动模型，各层级功能既独立又协同。设备端作为数据源头，依生产环节特性部署适配传感器采集原始数据；传输层整合传递离散数据，依距离与环境选有线或短 线方式保时效性；存储端对数据分类存储，本地数据库用于实时调用，云端备份用于长期分析。鉴于中小玻璃企业技术与资金限制，架构设计应避免过度复杂化：年产 50 万t以下小型企业可设计成“设备端-本地存储”两级架构，必要环节增传层；中型企业则逐步完善三级架构，以平衡功能需求与实施成本。

（二）关键环节的流程优化与质量控制

为确保玻璃行业数据采集的准确性 从以下几方面优化关键环节： 一是针对高温环境下传感器校准问题，实施“日常巡检+月 前检查传感器显示值与仪表读数是否致，每月停机检修时用标准校 是针对多设备数据同步难题，采用统一时间戳机制， 标识，传输后通过软件按时间序列整合，解决因不同设备采集 量控制效果，可设定数据完整率、数据准确率和异常数据响应时间这三项核心指 标，动态调整优化措施。

（三）方案实施效果的评估与改进方向

方案实施效果可从采集效率、数据质量、成本效益三方面评估。采集效率以单批次数据采集时间衡量，某环节优化后明显缩短；数据质量以异常数据占比为指标，试点企业应用后异常数据占比大幅降低，数据可用性提升；成本效益通过设备维护成本降低率反映，因传感器校准流程规范化和传输稳定性提升，试点企业年度设备维护成本下降。试点显示方案在流程简化与数据可靠性上具优势，但小型企业长期数据备份效率低、多类型传感器兼容度待提高。未来改进方向：探索轻量化云端备份工具，开发通用型数据接口协议，降低传感器接入门槛。

结语

研究结果表明，玻璃行业数据采集的核心在于结合生产流程特性选择适配技术，并通过架构设计与流程优化提升数据可用性，揭示了“需求导向-技术适配-实践优化”的系统性解决逻辑。实践层面，提出的三级架构方案与关键流程优化措施，有效提升了中小玻璃企业数据采集效率与质量，为企业工艺优化与设备监控提供了可靠数据支撑。与现有研究相比，本方案更侧重中小玻璃企业的技术与资金条件，避免了对复杂数字化平台的依赖。但研究仍存在局限性：小型企业长期数据备份效率及多类型传感器兼容度有待进一步提升，未来可探索轻量化云端备份工具与通用数据接口协议，以完善方案普适性。

参考文献；

[1]王鹏,万季阳,杨喆.数据要素价值化视角下的工业数据要素[J].数字经济,2024(Z2):32-36.

[2]刘志海,刘鸿凯,孙海艳.数字化绿色化深度融合推进玻璃行业转型发展[J].玻璃,2025,52(4):15-22.

[3]邱银瑞.数据库在玻璃工厂中的应用[J].玻璃,2025,52(5):49-51+57.

[4]邹洪英. 玻璃制品行业数字化转型中的品牌营销策略研究 [J]. 营销界, 2024(23): 101-103.