数字化转型背景下机床数据采集与治理的探索

一、引言

数字化转型正深刻改变制造业生产模式，机床作为核心设备产生的大量数据为智能制造提供了重要基础。如何高效获取高质量数据并进行安全管理，成为推动制造企业智能升级的关键。本文旨在探讨数字化转型背景下机床数据采集技术及其治理体系建设，为实现智能制造和数据驱动决策提供理论和实践参考。

二、机床在智能制造中的作用

随着数字化转型的推进，传统机床逐步向智能化、网络化方向发展，不仅承担着零部件的高精度加工任务，还成为智能制造数据采集的重要节点。智能机床通过集成传感器和数控系统，能够实时采集加工过程中的各类数据，如：切削力、振动、温度和位置等，为生产过程的监控和优化提供基础数据支持。同时，机床的数据与企业的制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）等信息系统互联互通，实现设备状态的远程监控、预测性维护和自动调节，从而显著提升生产效率、加工质量和资源利用率。

三、机床数据采集技术

（一）机床数据的类型与来源

机床数据是智能制造的重要基础，其类型多样且来源广泛，涵盖了机械加工全过程中的各类信息。机床状态数据包括主轴转速、进给速度、刀具磨损情况、振动和温度等，这些数据直接反映机床设备的运行状态和健康水平。工艺数据主要涉及加工参数，如：切削力、切削深度、切削速度等，反映加工过程的动态特征。还包括环境数据，如车间温湿度、粉尘浓度等，对加工精度和设备寿命具有重要影响。数据来源主要来自机床内置的传感器、控制系统以及外部监测设备，通过多种数据接口和通信协议采集，形成多维度、多层次的数据体系。

（二）传感器与数据采集设备

传感器是机床数据采集的核心硬件设备，种类繁多，功能各异。常用的传感器包括温度传感器、压力传感器、加速度传感器、振动传感器和位移传感器等，这些设备能实时感知机床的物理状态和加工环境。现代数控机床通常内置多种高精度传感器，确保数据采集的准确性和可靠性。除此之外，数据采集设备还包括信号调理模块、数据采集卡和工业通讯设备，它们负责将传感器采集的模拟信号转换成数字信号，并通过工业以太网、现场总线等通讯方式传输到数据处理系统。

（三）数据采集方法与系统架构

机床数据采集方法多样，主要分为集中式和分布式两种架构。集中式数据采集系统通常通过统一的控制器或服务器进行数据采集、传输和处理，便于集中管理和分析，但在大规模生产环境下，易受网络延迟和单点故障影响。分布式采集系统则将采集功能分散到各个机床或车间节点，通过边缘设备实现局部数据处理和预处理，减轻主系统负担，提高系统的鲁棒性和实时性。典型的数据采集系统架构包括传感层、网络层、数据处理层和应用层，层层递进实现数据的获取、传输、存储与应用。

（四）实时数据采集与边缘计算

实时数据采集是智能制造中保证生产过程高效、稳定的关键。机床加工过程中，切削参数和设备状态的快速变化要求数据采集系统具备低延迟、高速响应的能力。为此，边缘计算技术被引入机床数据采集系统中，实现数据的本地化处理和分析。边缘计算节点位于机床或车间现场，能实时过滤、分析和预处理采集到的海量数据，仅将关键数据或异常信息上传到云端或中心服务器，极大减少了网络带宽压力和数据传输延迟。

四、机床数据治理体系建设

（一）数据治理的概念与目标

数据治理是指对企业数据资源进行规范化管理和控制的全过程，旨在确保数据的准确性、完整性、安全性和可用性。在机床数据治理体系中，数据治理不仅关注数据的采集与存储，更强调数据的标准化、分类管理和持续优化。其核心目标是实现机床数据的高质量管理，促进数据在制造流程中的共享和有效利用，为智能制造提供坚实的数据支撑。

（二）机床数据质量管理

机床数据质量是数据治理的重要组成部分，直接影响智能制造的效果和决策的准确性。机床数据质量管理包括数据的准确性、一致性、完整性、及时性和可追溯性等方面。为确保数据质量，企业需建立完善的数据采集标准和规范，配置高精度传感器和可靠的数据采集设备，避免数据采集过程中的误差和丢失。同时，采用自动校验和数据清洗技术，及时剔除异常数据和重复数据，保障数据的真实性和完整性。数据质量管理还要求实现多源数据的融合与统一，解决数据格式不一致和信息孤岛问题，实现数据的标准化和结构化存储。

（三）数据安全与隐私保护

随着机床数据量的不断增长和工业互联网的普及，数据安全与隐私保护成为数据治理体系中不可忽视的重要环节。机床数据涉及企业核心技术和生产信息，其泄露或篡改可能导致经济损失和竞争力下降。因此，必须采取多层次的安全防护措施，包括数据加密、访问控制、身份认证和安全审计等，确保数据在采集、传输、存储和使用全过程中的安全性。与此同时，针对机床数据中可能涉及的个人隐私信息，企业应严格遵守相关法律法规，制定隐私保护政策，防止隐私泄露。

（四）数据标准化与统一接口

数据标准化是机床数据治理体系建设的重要环节，它通过统一数据格式、定义数据字段和规范数据传输协议，解决不同设备和系统之间数据不兼容的问题。机床制造商和软件供应商往往采用各自的标准，导致数据孤岛和信息孤立，严重制约了数据的共享与应用。通过制定统一的数据标准，如：基于工业互联网协议（IIoT）和开放通讯标准（如 OPC UA、MTConnect），可以实现机床数据的无缝集成和互操作性。标准化和统一接口不仅促进跨平台数据共享，还为实现智能制造的端到端数字化打下坚实基础，是推动制造企业数字化转型的关键保障。

（五）数据存储与管理技术

随着机床数据量的爆炸性增长，数据存储与管理技术成为保障数据有效利用的基础。传统的本地存储方式已难以满足海量、多样化数据的管理需求，云计算、大数据平台和分布式存储技术逐渐成为主流解决方案。云存储具备弹性扩展和高可用性，支持跨地域的数据访问与协同，而分布式存储则增强了数据的可靠性和容错能力。与此同时，采用数据库管理系统对机床数据进行分类存储和高效检索，提升数据管理效率。数据管理技术还包括数据备份、归档与恢复机制，确保数据安全和业务连续性。

五、结论

机床数据采集与治理在数字化转型过程中发挥着关键作用。通过先进的传感技术和边缘计算实现实时数据采集，结合严格的数据质量管理和安全保护，构建标准化、统一的数据接口和高效的数据存储体系，能够有效提升机床运行效率和生产质量。未来，随着技术进步和治理体系完善，机床数据将更好地支撑智能制造发展，助力制造业实现数字化、智能化和可持续发展目标。

参考文献

[1]关静.基于大数据技术的机械机床制造数字化平台设计[J].现代信息科技,2023,7(24):21-24.

[2]王伟,张振族,黄璞,等.从数字化到智能化——数控机床先进制造技术研究进展[J].电子机械工程,2022,38(5):11-17,32.

[3]从共享机床到数据开放共享经济迈向产业纵深处[J].中国经贸导刊,2020(27):34-35.