老旧生产设备如何实现数据自动采集?
许多传统工厂仍在使用服役多年、缺少标准网络接口的生产设备,但这并不意味着它们无法实现数字化。本文围绕PLC数据读取、RS-232/RS-485、Modbus、工业网关、外加传感器及非侵入式采集等技术,系统梳理老旧设备的数据采集路径,并分析企业如何兼顾原有生产稳定性、OT网络安全和改造成本,逐步建立可靠的工业数据基础设施。
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聚焦实验室智能化、产线智能化升级与工程交付，讨论从系统设计到现场落地的关键问题。
研发与实验
UPDATED / 2026.09实验室设备数据如何自动采集?从仪器连接到数 据库的完整技术路线
实验室设备品牌多、接口复杂、数据格式各异,自动采集远不只是“把仪器连上电脑”。本文从API、OPC UA、Modbus、串口和文件型仪器等不同接入方式出发,系统梳理实验室设备数据采集、实验上下文绑定、时间同步、原始数据保存和数据库设计的完整技术路线。
传统制造企业智能化升级,应该从哪里开始?
传统制造企业智能化升级不应从购买平台开始。本文从真实生产问题、试点场景、可靠数据、业务上下文与效果验证出发,梳理一条可落地、可分阶段扩展的实施路径。
实验室智能化的核心,不是多装几套软件
实验室智能化并不等同于设备联网或无纸化。真正的数据驱动实验室,需要把设备接入、实验上下文、数据治理、LIMS/ELN、分析模型和实验执行连接成可追溯的数据闭环。
工业智能化落地的关键：把设备数据变成可执行的业务闭环
工业现场真正需要的不是更多看板，而是让设备、工艺、质量和业务系统围绕同一条数据链路协同工作。
数字化实验室如何提升材料研发效率：从样品管理到结果复用
材料研发的效率提升不只来自更快的设备，也来自样品、实验流程、设备数据和分析结果之间更稳定的连接。
材料研发从实验室走向规模化：如何搭建可追溯的放大流程
从小试结果走向中试与生产，关键不是简单放大设备尺寸，而是让关键参数、过程差异和质量结果持续可追溯。
实验室设备数据采集：从“能连上”到“可用数据”的五个关键层级
设备联网只是起点。真正可用的数据采集系统，还需要解决语义、质量、上下文、追溯与持续运维问题。