工业物联网组件的无缝集成，包括物联网硬件、软件和通信协议对制造商来说已经发生了递增的步骤。
早期的工业自动化系统是基本的传感器、限位开关和其他直接将数据输入打印输出或人机界面的设备，这些设备几乎没有分析。数据仍然需要输入到管理级别的独立软件平台。简单软件和企业级系统之间存在互操作性问题，系统处理数据的速度和深度也受到限制。可用的可视化通常仅限于机器级别的人机界面。
自20世纪70年代以来，工业自动化系统经常依赖于plc。云平台已经发展到一定程度，它们被设计为在标准化协议下与这些plc工作。plc可以将数据传输到云平台。数据分析并交付给系统和人员，以提高生产力，促进流程改进，减少浪费，并为用户提供可操作的见解。
plc和云平台是工厂监控系统和物联网分析平台所需要的两个截然不同的部分。对于现代工业物联网自动化和监控系统来说，它们在应用上有很大的不同，并且相互依赖。了解它们的区别将有助于用户理解如何将数据从PLC发送到云端。
可编程逻辑控制器，或plc，被开发用于自动化系统。早期的模型能够实现基本的控制功能，但没有先进的分析或计算能力。
它们还缺乏数据结构，使用专有编程，必须通过PLC柜上的笔记本电脑完成，并且受限于特定的通信协议。
这些限制迫使IT部门创建内部的、由重叠组件、硬件和设备配置组成的特别系统，以创建定制的方法。这些自制系统很容易出现安全漏洞，维护成本昂贵，而且几乎没有物联网连接．对于许多资金和技术资源稀缺的小公司来说，这些公司通常是无法企及的。
当前的plc可以接受这两种OT和IT协议．大多数都有内置的安全性，或者可以作为集成的工业物联网平台的一部分加以保护。随着功能的进步，plc也被授权作为边缘设备，帮助将OT数据移动到it领域，最常见的驻留在云平台。
来自东芝的Type1 Light S - PUM11 CPU。［源］
数据的爆炸产生于边设备， plc、物联网技术和其他数据采集设备的进步为收集数据并利用其价值提供了机会。然而，增加物理服务器、维护它们以及保证它们的安全的成本可能会让许多公司不堪重负。
云代表了概念通过互联网分散的数据存储和访问．不需要在本地服务器中管理公司数据，数据可以从多个来源流到云端，并远程存储。公司还可以访问高级的分析平台和服务，这在内部托管时是不可用的。
数据的存储、清理、组织和分析都是通过与云的互联网连接进行的。返回的数据(以洞察、计算指标、可视化或简单的原始统一数据的形式)通过互联网传输到终端、笔记本电脑、平板电脑或机器级人机界面。
了解更多:云计算制造商指南
设备在产生时产生的数据量足以压倒传统IT和内部服务器。试图维护传统系统的公司可能会错失机会、丢失数据，或者无法充分分析数据以供使用，因为他们无法以成本有效地存储所有数据。
随着越来越多的制造设备被嵌入工业物联网技术和先进的plc，这带来了一个兼具实用性和经济性的竞争问题。PLC和云平台具有商业意义。
使用云技术可以让公司获得即时的软件更新，显著降低昂贵的IT基础设施成本和维护，并让制造商获得由AI支持的高级分析和机器学习算法。
云数据解决方案，例如MachineMetrics工业物联网平台，为制造商提供显著的好处，改善多个领域的业务，无论你是在车间，还是在家里。
在云中发送和更新数据可以通过实现标准协议或使用云适配器来完成。这种传输对于从多个来源(如人机界面、PC、笔记本电脑和平板电脑)访问数据和用户友好控制至关重要。
最常见的云协议是MQTT。MQTT在设备之间来回传输消息，适合在有限的带宽上进行远程访问。它通常与TCP/IP一起运行，但可以运行在任何结构化的双向连接上。
MQTT协议允许传感器或传感器集合(MQTT客户机)与MQTT代理之间进行通信。代理充当交通警察，接收所有消息并将其路由到正确的目的地—例如另一个MQTT客户机、边缘计算设备或云。
使用标准化协议(如MQTT)的优点是它是众所周知的、结构化的，并且允许简单地移动到云上。但是，将plc配置为MQTT很棘手，如果连接失败，数据可能会丢失。
在许多类型的工厂自动化中，通过本地现场总线协议(如Modbus、BACnet等)进行通信需要配置ioiot网关．它们不是为直接的云通信而构建的，并且打开直接通信端口会产生安全风险。
云适配器在现场采集所有数据，然后将数据传输到云上。一旦建立了云连接，数据就会被充分加密并发送。与使用MQTT协议丢失连接不同，云适配器缓冲数据，以便在需要时可以恢复数据。
如果您可以轻松地连接机床、plc和传感器，自主标准化数据，并使用开箱即用的报告、可视化和工作流来采取行动，会怎么样?并且不需要手动的数据标签映射? MachineMetrics是一个机器数据平台，可实现与任何制造设备的即插即用连接，并为制造商提供他们所需的可行见解，以做出更好、更快的决策。减少浪费，优化流程，释放隐藏产能。今天就预定一个演示。 |
实时数据在制造业的价值是巨大的。使用先进的机器数据平台(如MachineMetrics)在云平台中分析数据，可提供可操作的见解和更大的价值。然而，从许多设备和plc获取数据到云，和确保其标准化，对于云平台的工作至关重要。
如果没有像MachineMetrics这样的解决方案来实现机器、传感器和PLC的连接，这个过程将必须完成(和维护手动)。您可以通过以下几个步骤来确保plc的数据正确地传送到云平台。这些步骤包括:
从plc收集的数据必须有战略性的定义。此策略包括创建用于收集和存储数据的标记。这些标签可能包括来自传感器的温度，湿度或其他环境条件的输入，包括电源使用或维修振动数据．
MachineMetrics可以对设备之间产生的数据进行高级分析，实现机器监控或驱动高级用例，如预测性维护。
知道使用什么标签将有助于交付相关数据，这些数据可以通过系统、人工交互或其他自动化过程转化为行动。
在工业物联网系统中，PLC与云通信需要互联网连接。互联网接入必须是健壮的，并且由能够处理较宽IP地址范围的路由器提供动力。评估以太网连接也是必要的，因为一些设备具有这种连接，而其他设备可能需要边缘网关。
一旦数据开始涌入，就需要一个工业物联网平台来分析并向用户提供见解。MachineMetrics平台和设备开箱即用，允许启动后快速进行数据分析。
MachineMetrics可以在几分钟内连接并开始从plc和其他设备收集数据。企业可以通过互联网建立他们的工业物联网网关，并及时添加相应的路由器。
如果没有像MachineMetrics这样的连接解决方案，数据标签将不得不手动映射，以标准化设备数据。的MachineMetrics边缘设备多亏了设备上的软件，这更容易做到。
可通过PLC软件访问PLC，也可通过ping系统使用VPN连接访问。一旦连接成功，就可以对PLC进行数据配置。MachineMetrics提供了系统灵活性，允许通过以太网、Wi-Fi和蜂窝网络连接，因此可以使用多种方法访问PLC数据。
plc需要特定的协议来收集数据。这些协议包括要收集的变量以及这些变量驻留的位置。
PLC必须首先使用制造商的编程说明进行配置。它们也可以通过物联网平台的路由器进行编程。配置完成后，添加每个PLC的地址，选择PLC监控采集数据的变量。
此时，已经定义了数据，并测试了连接性。可以为每个PLC添加变量，标签可以指定如何记录每个变量。标签可以是基于时间的，以根据需要触发操作，它们也可以基于机器级别的条件更改。还可以根据通过另一个PLC的MQTT代理传递给它们的信息来触发它们。
MachineMetrics提供丰富的可视化和动态实时仪表盘。开箱即用的生产显示器可以是实时的或历史的，并能看到一个工厂的最重要的指标。
MachineMetrics平台还包括操作人员上下文化和机器级别的直接输入功能。许多MachineMetrics应用程序可以配置和定制开箱即用，在短时间内提供量身定制的体验。
基于云的物联网平台无法替代实时监控。分析从plc和其他设备接收的数据，并提供见解，提供主动警报。这些可能预示着机器停止工作，即将出现问题，缺少材料，等等。由于这些警报是基于当前的机器状态，操作人员和技术人员可以迅速采取行动，减少停机时间和浪费。管理人员还可以访问反映生产车间实时状态的数据。
工业物联网平台可以同时处理来自多个设备的数据。但是如何从使用不同协议的不同设备上获取数据呢?云适配器的使用就是一个例子覆盆子π．
树莓派是一台微型信用卡电脑，可以插在机箱上，编程后充当云适配器，接受来自多台pc的通信协议。它体积小，功耗低，编程简单，有助于弥合plc和工业物联网云平台之间的差距。
请记住:手动构建和维护这样的解决方案将非常消耗资源。这就是为什么所有设备的自动连接和数据收集如此重要的原因。选择合适的机器数据采集方案为持续改进创建了基础，不仅整个团队可以依赖，而且所有其他制造系统，从CMMS到ERP。
安装云适配器后，需要使用云服务提供商的web界面连接使用不同协议的每个PLC。每个工业物联网商业平台将通过互联网接入提供一个web界面。OPC UA是一个流行的标准，因为它可以很好地与支持具有专有协议的plc的设备一起工作。
OPC UA比OPC DA更常用，因为OPC DA安全性较差，不允许产生告警，只处理实时数据。相反，OPC UA允许访问历史数据源，并能够设置和触发警报。
一旦启用了本地数据收集，就可以将PLC变量添加到仪表板中。一旦添加它们，它们将出现在可用的可视化设备，如人机界面，并将包括在未来的数据分析中。
PLC到云通信是使工业物联网实现价值的重要组成部分。MachineMetrics提供强大、灵活、敏捷的云解决方案，将PLC数据转化为可操作的见解，改善过程控制，降低成本，提高效率。轻松连接机器、传感器和plc，提取有价值的生产数据，以便人和系统可以做出更好、更快的决策。
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