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IOT數據采集網關在某制造企業的應用

天拓四方 ? 來源:bjttsf ? 作者:bjttsf ? 2025-02-11 15:01 ? 次閱讀

一、行業背景

在當今制造業領域,數字化轉型已成為提升競爭力的關鍵。企業需要對生產過程中的各種數據進行精準采集、分析與利用,以實現生產效率的最大化、成本的有效控制以及產品質量的提升。傳統的制造企業往往依賴人工記錄數據或者使用一些孤立的自動化設備,這些方式存在數據準確性低、實時性差以及數據難以整合等問題。例如,在生產線上,設備的運行狀態、生產參數、物料消耗等數據如果不能及時準確地采集并匯總分析,企業就難以優化生產流程、預測設備故障以及合理安排生產計劃。

二、企業遇到的問題

(一)數據采集效率低下

某制造企業擁有多條大型生產線,每條生產線上有眾多不同類型的設備,如數控機床、自動化裝配機器人檢測設備等。之前,企業采用人工巡檢的方式記錄設備數據,包括設備的溫度、壓力、運行時長等關鍵參數。這種方式不僅耗費大量的人力和時間,而且數據采集的頻率低,無法及時反映設備的實時狀態。例如,一些設備可能在短時間內出現參數異常,但人工巡檢間隔期間這些異常無法被及時發現,導致設備故障風險增加,影響生產連續性。

(二)數據整合困難

企業內部不同類型的設備來自不同的供應商,這些設備的數據接口通信協議各不相同。部分老舊設備僅支持簡單的串口通信,而新購置的智能設備則采用以太網或者無線通信協議。企業嘗試構建內部的數據管理系統,但由于數據格式和通信方式的差異,在整合這些設備數據時遇到巨大挑戰。數據無法有效整合,就難以進行全面的生產分析和管理決策,各個部門只能獲取到部分設備數據,無法形成完整的生產視圖。

(三)數據準確性與可靠性不足

人工采集數據過程中,由于人為疏忽、記錄錯誤或者數據傳輸過程中的丟失等原因,數據的準確性和可靠性大打折扣。而且,一些設備的傳感器本身存在一定的誤差,在沒有統一的數據校準和處理機制下,這些誤差數據被直接記錄和使用,導致基于這些數據做出的生產調整和決策可能出現偏差。例如,在產品質量控制環節,如果依據不準確的生產參數數據進行質量分析,可能會誤判產品質量問題的根源,進而采取錯誤的改進措施。

三、解決方案

(一)采用 IOT 數據采集網關

企業引入了天拓四方的 IOT 數據采集網關系統。該網關具有多接口設計,能夠兼容企業內各種設備的數據接口,無論是串口、以太網口還是無線接口(如 Wi - Fi、4G/5G 等)。網關內置了強大的協議轉換模塊,可以將不同設備的通信協議統一轉換為標準的工業以太網協議或者其他企業內部數據系統可識別的協議。例如,對于那些僅支持串口通信的老舊設備,網關通過串口連接后,將其數據轉換為以太網協議,然后傳輸到企業的數據服務器。

(二)數據采集與傳輸優化

在數據采集方面,網關可以根據預設的采集策略,對設備數據進行高頻次采集。比如,對于關鍵設備的核心參數,可以設置每10秒采集一次,而對于一些相對次要的數據則可以適當降低采集頻率。采集到的數據通過網關內置的安全加密通道傳輸到企業數據中心,確保數據在傳輸過程中的安全性和完整性。同時,網關具備數據緩存功能,當網絡出現短暫中斷時,數據可以暫存在網關本地緩存中,待網絡恢復后自動續傳,避免數據丟失。

(三)數據預處理

IOT數據采集網關還集成了數據預處理功能。在數據預處理環節,網關能夠對采集到的數據進行初步的篩選、過濾和聚合操作。比如,去除明顯異常的噪聲數據,將多個相關數據進行聚合計算,生成更有價值的衍生數據(如計算設備的能耗效率等),然后再將處理后的數據傳輸到企業數據系統,提高了數據的準確性和可用性。

四、應用效果

(一)生產效率顯著提升

通過實時準確的數據采集和傳輸,企業能夠及時掌握設備的運行狀態,對生產過程中的異常情況做出快速響應。設備故障預警時間從原來的平均2小時提升到了30分鐘以內,大大減少了設備停機時間。生產計劃調整的靈活性也得到增強,企業可以根據實時的生產數據,快速調整生產線的產能分配、物料配送等環節,整體生產效率提升了約25%。

(二)數據整合與管理優化

IOT 數據采集網關成功解決了企業內部設備數據整合的難題。所有設備數據都能在統一的數據平臺上進行展示、分析和管理。企業各個部門可以根據自身需求獲取完整、準確的數據,實現了生產、質量控制、設備維護等多部門之間的數據共享與協同工作。數據管理的效率提高了約40%,為企業的精細化管理提供了有力支撐。

(三)產品質量穩步提高

借助準確可靠的數據采集和分析,企業在產品質量控制方面取得了顯著成效。在生產過程中,能夠實時監測影響產品質量的關鍵參數,并及時調整生產工藝。產品次品率從原來的5%降低到了2%以內,產品質量的穩定性和一致性得到了有效保障,提升了企業產品在市場上的競爭力。

IOT數據采集網關在該制造企業的應用,成功解決了企業在數據采集、整合、準確性等多方面的問題,為企業的數字化轉型和可持續發展奠定了堅實的數據基礎。

審核編輯 黃宇

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