数据采集与调度:智能制造升级中的隐形瓶颈
随着制造业迈向智能化、柔性化和透明化,工厂的生产设备、质量检测系统、仓储物流系统、MES/WMS 平台之间的数据交互呈指数级增长。 然而在实际落地中,制造企业普遍面临以下挑战: 数据源多样且复杂:设备协议、PLC 数据、MES/WMS 系统、边缘侧采集系统等格式各异,难以统一调度。 跨系统、跨工厂协同困难:不同工厂、产线、系统之间数据传递链条长、实时性要求高。 工业调度逻辑复杂:任务依赖多、链路长,传统任务调度工具在工业领域难以胜任。 可视化与可追溯能力不足:工业数据采集链路无法透明化,排查困难。 数据采集质量难保证:一旦出现异常,往往难以定位、难以恢复。 在工业数字化全面推进的今天,越来越多的企业开始思考:能否有一套高可靠、高可观察性、支持跨系统协作的工业级数据调度系统? Apache DolphinScheduler 的出现,为制造业数据采集与调度提供了全新的可能。 Apache DolphinScheduler 在制造业的数据采集实践 为了帮助更多制造企业更好地理解 Apache DolphinScheduler 在工业场景中的落地方式,本期我们邀请来自深圳某大型制造业集团的智能...