实战 | 我的智慧工厂搭建之路：边缘计算 + MQTT，打通设备“最后一公里”

实战 | 我的智慧工厂搭建之路：边缘计算 + MQTT，打通设备“最后一公里”

还记得第一次踏进工厂车间，机器轰鸣、PLC在“眨眼”、看板一片红黄绿，那场面真的让我有种“现代工业的浪漫”——但这种浪漫，很快就被现实拍得粉碎。

因为设备数据取不出来，通信协议五花八门，厂区网络不稳定，采集端CPU负载高，最后搞个平台还只能看个“数字大屏”……说白了，我们不是没数据，而是“不会用”“拿不到”“传不上”！

所以今天这篇文章，我就想和你聊聊——我是怎么一步步用边缘计算 + MQTT，搭建起一个可跑、可扩展、能上线的工业物联网平台原型系统，帮企业真正走上“智能制造”的第一步。

一、思路：设备千奇百怪，通信必须“去中心+解耦”

这项目一开始老板就说：“数据一定要实时，不能全靠云；工厂断网还得能采集本地数据。”这就明确一个事儿：

云平台只是展示，核心要靠“边缘”来抗压。

于是我锁定的架构模型是：

设备层（PLC/传感器）
      ↓ Modbus、CAN、485
边缘计算网关（边缘容器+MQTT Client）
      ↓ 本地计算、缓存、协议转换
MQTT Broker（Eclipse Mosquitto）
      ↓ Pub/Sub 解耦
云端 IIoT 平台（Web可视化 + MongoDB）

关键点：

• 本地部署边缘网关，降低对云依赖；
• 全部设备数据用 MQTT 解耦发布订阅；
• 边缘端支持缓存、规则计算，先处理再上传。

二、第一步：MQTT Broker 上线，搭建通讯心脏

我这里选用的是轻量级、易部署、社区成熟的 Eclipse Mosquitto，部署在一台树莓派上（也可以是边缘主机），启动超简单：

sudo apt install mosquitto mosquitto-clients
sudo systemctl enable mosquitto

然后用客户端测试一下发布订阅：

mosquitto_pub -t factory/temp -m "36.5"
mosquitto_sub -t factory/temp

只要你能在订阅端看到 "36.5"，恭喜，你已经有了数据流的心跳线！

三、第二步：边缘设备“翻译官”上线（Python + Paho-MQTT）

我们工厂的设备协议五花八门，有 Modbus、OPC-UA、甚至自定义串口协议。我的做法是写了个边缘采集脚本，用 Python 做数据采集，用 paho-mqtt 负责“发布”。

👇 举个 Modbus RTU 的例子：

import minimalmodbus
import paho.mqtt.client as mqtt

# 建立串口连接
instrument = minimalmodbus.Instrument('/dev/ttyUSB0', 1)
instrument.serial.baudrate = 9600

# 连接 MQTT Broker
client = mqtt.Client()
client.connect("localhost", 1883)

# 循环采集并发布
while True:
    temp = instrument.read_register(100, 1)  # 读取温度
    client.publish("factory/temperature", temp)

这个脚本的好处是：

• 非常轻量，可以跑在网关或者嵌入式板上；
• MQTT 的 QoS 和 Retain 功能可以保障数据可靠性；
• 你可以扩展到多个设备同时采集。

四、第三步：云端数据落地与可视化

MQTT 上来的数据，咱不能让它“漂浮不定”，得落地。这里我用了 Node.js + MQTT 客户端 + MongoDB 把数据写入数据库：

const mqtt = require('mqtt');
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;

const client = mqtt.connect('mqtt://localhost');
const url = 'mongodb://localhost:27017';

client.on('connect', () => {
  client.subscribe('factory/temperature');
});

client.on('message', async (topic, message) => {
  const temp = parseFloat(message.toString());
  const now = new Date();

  const mongo = await MongoClient.connect(url);
  const db = mongo.db('iot_data');
  db.collection('temperature_logs').insertOne({ temp, time: now });
});

前端我用了简单的 Echarts 折线图，把温度曲线实时渲染出来。虽然不高级，但 足够清晰、够实时、能跑起来！

五、一点“失败的教训”，也得讲出来

项目中也踩了不少坑，分享几个血泪经验：

• 🌐 工厂内网很复杂，MQTT 一定要配置心跳机制与断线重连，否则网络闪断就全掉线；
• 🔌 不要指望每个PLC都有开放协议，你得准备好“抓协议+写转换”的苦活；
• 🧠 边缘计算不能只“转发数据”，你要加点规则、缓存、甚至异常报警，比如：

if temp > 80:
    client.publish("factory/alert", f"温度异常：{temp}°C")

这才叫“智能”工厂，不是“傻转”工厂。

六、总结：智能制造的门槛不在于设备，而在于连接

很多人以为“智能制造”就得买MES、SCADA、AI模型，其实真不是。

我一直的观点是：

智慧工厂，不是买出来的，而是“连出来”的。

设备是死的，协议是旧的，环境是乱的，但我们用 MQTT + 边缘计算 + 开源组件，就能搭建一个可用、可扩展、能上线的 IIoT 系统。

哪怕你没几百万预算，也可以一步步迭代，把“黑灯工厂”做出来。

Echo_Wish 的碎碎念

有时候我觉得，做 IIoT 的人不光要懂技术，更要有点“折腾精神”。

你要敢去问厂长：“这台设备能不能暴露Modbus接口？”

你要敢去追踪报文：“这玩意儿到底是BigEndian还是LittleEndian？”

你要愿意深夜改脚本，第二天早上去看设备上了线、数据流起来，那一刻，你就会觉得这一切都值了。