工业物联网 数据采集结构化描述规范 GB/T 38619-2020
发布时间：
2021-05-22
本标准规定了工业物联网数据采集中的数据源识别、数据构成、数据关联关系、数据展示以及数据操作的描述方法。
前言
本标准按照GB/T 1.1-2009 给出的规则起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。
本标准由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归口。
本标准起草单位:无锡物联网产业研究院、中国电子技术标准化研究院、安微德诺科技股份公司、
同济大学、上海汇环信息科技有限公司、江苏理工学院、富泰华工业(深圳)有限公司、常州信息职
业技术学院、北京电信规划设计院有限公司、青海时代新能源科技有限公司、深圳市标准技术研究
院、中国计量大学、重庆邮电大学、上海集成通信设备有限公司、宜科(天津)电子有限公司、深圳
赛西信息技术有限公司、西安开元电子实业有限公司。
本标准主要起草人:李建慧、陈德基、吴昊、吴亮、徐春丽、李孟良、陶为戈、王永星、肖淑艳、
张学琴、陆海空、李家京.石欣欣、米伟、张旭杰、洪涛、张晖、杨宏、徐冬梅、吴明娟.陈书义、
王公儒、邓钦元、熊飞、付根利、柏文彦、顾强、邢涛、张鑫、王孝强、余晖、于琴。
工业物联网数据采集结构化描述规范
1范围
本标准规定了工业物联网数据采集中的数据源识别、数据构成、数据关联关系、数据展示以及数据
操作的描述方法。
本标准适用于工业物联网系统数据采集模块的设计和开发。
2规范性引用文件
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文
件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。
GB/T 4754-2017 国民经济行业分类
GB/T 7408-2005 数据元和交换格式 信息交换 日期和时间表示法
3缩略语
下列缩略语适用于本文件。
BLOB二进制大对象
CRM客户资源管理
DCS分布式控制系统
ERP企业资源计划
FCS现场总线控制系统
FTP文件传输协议
HTTP超文本传输协议
ID身份标识号
IT信息技术
JDBC Java 数据库连接
JSON Java 脚本对象简谱
MES制造执行系统
MongoDB巨大数据库
MQTT消息队列遇感传输
OPC用于过程控制的对象连接与嵌人技术
OPC UA OPC 统一架构
OT运行技术
PLC可编程逻辑控制器
SCADA数据采集与监视控制
SQL结构化查询语盲
4概述
4.1工业物联网系统架构
工业物联网是物联网在工业领城中的应用,其通过工业资源的网络互连、数据互通和系统互操作，
实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应,达
到资源的高效利用,从而构建服务驱动型的新工业生态体系,具有智能感知、泛在互联、精准控制、
数字建模、实时分析、迭代优化等特征。工业物联网数据采集是从工业物联网系统数据源,即产生
数据的组件或系统,获取数据并提供给相关组件或子系统使用的过程。工业物联网系统架构主要分
为3层,包括上厂OT网络、工厂内IT网络和工厂外IT网络,如图1所示。
工厂OT网络是通过采用现场总线、工业以太网等技术连接现场传感器、控制器(如PLC、DCS、FCS
等)、监控设备等组件；工厂内IT网络主要由工厂内IT系统构成,通过工业物联网网关和工厂级网关
等实现与工厂OT网络及工厂外互联网的安全隔离;工厂外IT网络由工厂外互联网、移动通信网、专
网等构成,通过IP网络连接。
4.2工业物联网数据采集
工业物联网数据采集主要分为两类,如图2所示。
第一类是指产生工厂内部OT网络时序数据的数据源,由工业现场感知控制设备(如传感器、仪器仪
表、PLC等)组成,从工业生产资源(如原料、生产装备、环境等)中实时采集设备运行参数、工况状
态参数、运行环境参数等数据,这此数据通过现场总线或工业以太网传输至工业网关,再通过OPC
UA、MQTT、HTTP等协议实现与实时数据库的通信的过程;第二类是指产生工厂内IT网络以及工厂外
IT网络与企业生产经营相关的业务管理数据的数据源，主要由企业信息系统(如MES、 ERP、CRM、
工业云平台等)组成,其产生的大量网页、文档或视频等数据酒过HTTP、FTPJDBC、MongoDB等协议进
行抽取,再通过HTTP、MQTT等协议将抽取转换后的数据存储到SQL、BLOB等数据库中的过程。
4.3数据采集描述
针对以上工业物联网系统数据采集过程,对其数据源及其数据的描述可分为两层,一是对采集数据源
及其数据的静态描述,包括数据源识别描述和数据构成描述;二是对采集过程中数据使用者和数据源
之间交互的动态描述,包括数据操作,如图3所示,分述如下:
a)数据源识别描述:对数据源的基本属性的描述,如数据源名称、ID等。
b)数据基本描述:对数据源中数据基本构成的描述,包括:
1)数据构成:对数据源中数据组和数据的基础属性进行描述;
2)数据关联关系:对数据组之间的数据或数据组内部数据关联关系进行描述;
3)数据展示:对采集数据通过交互界面、表格、图等形式进行展示,该功能为可选,在图3中用虚线表示。
c) 数据操作描述:对数据采集过程中相关数据进行操作的描述,包括对数据及数据组进行读、写以及对数据源的重置、自检、诊断等操作。
第5章~第9章将对以上采集过程分层进行,包括数据源识别、数据构成、数据关联关系、数据展示、数据操作等。
5.数据源识别
数据源识别描述是对数据源基本属性的描述，如表1所示。
表1中属性名称、数据类型表示、属性描述等用于描述的属性元素说明详见附录A。
以下用JSON格式给出数据源描述的示例。
6数据构成
一个数据源中可包含若干个数据组,一个数据组中可包含若干个数据，一个数据中包含若干个数据
属性。数据组和数据的具体属性描述如下:
a)数据组
数据组是逻辑上实现某种功能的数据集合,其属性的数据类型表示和描述如表2所示。
表2中属性名称、数据类型表示、属性描述等用于描述的属性元素说明详见附录A。
以下用JSON格式给出数据组描述的示例。
b)数据
数据描述如表3所示。
表3中属性名称、数据类型、属性描述等用于描述的属性元素说明详见附录A。
以下用JSON格式给出数据描述的示例。
7数据关联关系
数据关联关系是数据组之间或数据组内部数据之间具有的相关关系,可包含:
a)联合:一组数据作为整体,一旦该组数据中的任意一个数据被修改,联合内的所有其他数据都需要
被刷新。数据联合关系的描述如表4所示。
表4中属性名称、数据类型表示、属性描述等用于描述的属性元素说明详见附录A。
以下用JSON格式给出数据关联关系描述的示例。
b)条件：一组数据的有效性受另一组数据影响，数据条件关系的描述如表5所示。
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