摘要：在工业4.0浪潮的推动下，制造业正经历从传统生产模式向智能化、数字化方向的深刻转型。工业设备数据采集作为这一转型的核心环节，承担着连接物理设备与数字系统的桥梁作用。通过实时采集设备运行参数、生产状态等关键数据，企业能够实现生产过程的透明化管理、设备故障的提前预
在工业4.0浪潮的推动下，制造业正经历从传统生产模式向智能化、数字化方向的深刻转型。工业设备数据采集作为这一转型的核心环节，承担着连接物理设备与数字系统的桥梁作用。通过实时采集设备运行参数、生产状态等关键数据，企业能够实现生产过程的透明化管理、设备故障的提前预警以及生产效率的优化提升。
本文将详细介绍一款工业设备数据采集系统的开发过程，涵盖项目架构、功能实现、技术选型及实际效果等内容，为工业数字化转型提供可参考的实践案例。
项目介绍项目是一套完整的工业设备数据采集与可视化管理系统，通过标准化接口实现多类型工业设备的实时数据接入，结合后端数据处理与前端可视化展示，形成覆盖数据采集、存储、分析、展示的全流程解决方案。
系统支持设备状态监控、历史数据追溯、异常报警推送等功能，可广泛应用于智能制造、能源管理、设备运维等工业场景，帮助企业降低运维成本、提升生产效率。
项目功能系统核心功能分为三大模块：
数据采集层：通过OPC UA、Modbus等工业协议实现设备通信，支持PLC、传感器、数控机床等设备的实时数据采集，采样频率可配置为毫秒级至分钟级。
数据处理层：后端服务对采集到的原始数据进行清洗、转换和存储，建立设备-参数-时间维度的数据模型，支持SQL查询与API接口调用。
应用展示层：前端看板提供设备状态实时监控、历史趋势分析、报警事件列表等功能，支持自定义报表生成与导出，满足不同层级用户的决策需求。
项目特点1、多协议兼容性
内置主流工业通信协议解析库，可快速适配不同厂商设备，降低集成成本。
实时性与可靠性：采用WebSocket长连接技术实现前端实时更新，结合消息队列机制保障数据传输的完整性。
2、可视化交互
基于Echarts构建动态数据图表，支持钻取、联动等交互操作，提升数据解读效率。
3、扩展性设计
模块化架构支持功能插件式开发，可快速响应业务需求变更。
项目技术系统采用前后端分离架构，技术栈选择兼顾开发效率与工业场景需求：
前端
VUE3+Vite构建响应式界面，TailwindCSS实现原子化样式管理，Echarts完成复杂图表渲染。通过Composition API组织业务逻辑，提升代码可维护性。
后端
C.NET Core框架开发RESTful API，SQLServer作为数据持久化层，SQLSugar ORM框架简化数据库操作。采用依赖注入控制反转设计模式，提升代码解耦程度。
通信层
基于.NET 的SignalR库实现WebSocket服务，支持设备状态变化的实时推送。
项目说明前端项目初始化终端执行以下命令完成依赖安装与开发环境启动：
npm installnpm run dev
访问地址：http://localhost:3000/
后端服务启动使用Visual Studio打开WebServer解决方案，配置SQLServer连接字符串后启动项目。
代码结构前端：src目录包含components（组件库）、views（页面）、api（接口封装）等模块
后端：Controllers（API接口）、Services（业务逻辑）、Models（数据模型）分层设计
项目效果系统首页Gitee：https://gitee.com/hguhos/device-data-collect
总结项目的成功实施验证了微服务架构在工业场景的适用性，通过标准化技术栈的选择，在保证系统稳定性的同时实现了快速开发迭代。未来计划集成AI算法实现设备预测性维护，并探索5G+边缘计算架构在低延迟场景的应用。工业数据采集系统的持续优化，将为制造业数字化转型提供更强大的数据支撑能力。
来源：opendotnet
