产线数据采集，是数字孪生系统中的数据基础。在机加工、焊接、冲压、装配等制造业领域中，结合IOT设备进行深度数字孪生数据采集，已成为对应产线的智能化前提。
对应生产线数字孪生系统，其诞生之初，定位于解决行业用户如下痛点：
（1）无生产设备实时数据的可视化展现，对应生产过程不透明、生产管理滞后；
（2）缺乏数据采集，对应生产设备出现故障后，无法及时发现，影响生产与品质；
（3）缺乏生产数据集中监控、分析、管理的设备，生产人员工作量大；
（4）MES系统无数据采集基础数据支撑，无法达到最佳管理效果。
生产线数字孪生系统，对数据采集从及时性、稳定性、完整性，多方面提出了较高的要求。在建设完成后，可建立起高度智能化的数据平台，在设备数据采集、设备数据展现、故障报警与推送、报表查询与导出、设备管理，多方面进行生产线数字孪生系统监控，实现产线设备管理的高度智能化。
数字孪生数据采集系统总体架构，基于最新的工业互联网技术（IIOT），结合制造业数字化工厂中的设备集中监控、应用场景分析，对各类数据进行深度挖掘与处理。从生产设备、监视与控制、企业信息化系统、大数据分析，多角度进行深度数字孪生数据采集。共包含如下三类数据层：
（1）设备数据采集层
获取设备运行状态、工艺参数、质检结果，通过通讯协议与自动化设备控制系统进行信息交互，实现设备参数、工艺参数的数字孪生数据采集。其次，开发各设备的通讯接口，实现工艺参数、生产过程参数的实时数字孪生数据采集。将产线设备的数据通讯方式、网络进行改造，转换为工厂内部局域网，同时组建高性能服务器集群，保证系统的可靠性。
（2）数字孪生数据监视与控制层
对应数字孪生系统的核心，根据现场设备可自主配置通讯驱动，支持多通道设备数据并发采集，对应数据保存至实时数据库中；结合现场SCADA系统，实现全面的数据展示、多样化的数据统计、实时故障报警。
（3）应用管理层
对生产线数字孪生管理者来说，基于对应设备数据、生产数据的基础，实现生产、库存、质量、设备、订单的智能化管理，是对应系统的根本目标。基于采集的历史数据，进行对应分析，建立预测算法模型，最终实现预测性维护、生产过程优化、故障预测等目标。为提供完整的生产线数字孪生系统，平台应提供多类访问方式及管理终端，支持PC、手机端、大屏端的多方位展示。
现代制造模式以生产效率、产品质量、生产成本等多方面作为衡量企业制造能力和水平的主要标志。在当前制造业领域中，具有多源异构、复杂多变特征的车间制造过程数据不断增加，企业管理层对生产现场的实时性要求越来越高。数字孪生数据采集，为制造业的生产效率提高、资源利用率提升，提供了有力的数据保障。
