以下是一些常見的質量控制器數據采集物聯網解決方案：

基于工業智能網關的解決方案

方案介紹：以物通博聯工業智能網關為例，其具備多協議支持、邊緣計算、高可靠性、安全機制和遠程管理等特點。通過接入電池檢測儀等設備，可實時采集電池重量、隔膜拉伸強度、電解液粘度、水分等關鍵參數，并通過以太網和MQTT協議對接到QMS質量管理系統，實現數據采集通信的安全與穩定，為質量管理提供全面可靠的數據支持。

功能應用：

實時監控與預警：實時采集生產線數據傳輸至QMS，當檢測到異常數據時觸發預警機制，及時采取糾正措施，避免質量問題。

數據可視化：與數據可視化平臺集成，以圖表、報表等形式展示生產數據，幫助管理者快速了解生產狀態和質量趨勢。

告警管理：支持靈活設定告警閾值與通知方式，監測到異常數據時自動告警，并通過微信、短信、郵件等方式通知管理人員。

基于冶金工業互聯網平臺的解決方案

方案介紹：構建基于工業互聯網架構的質量管控大數據平臺，從企業生產過程的控制系統中采集大量工藝與質量數據，同時與信息化系統進行數據交互，突破多源異構海量數據清洗、治理與存儲等技術難點，實現跨工序各類數據間的邏輯匹配，開發可擴展的應用大數據平臺框架與微服務、組件化技術。

功能應用：

過程監控與判定：對鋼鐵生產全流程進行實時監控，實現對斷面、尺寸、溫度等類別的自動判定，判定準確率大于99.8%，提高質檢效率和準確性。

數據追溯與分析：通過數據采集與融合，串聯煉鋼、連鑄、熱軋、冷軋、成品質量及客戶反饋異常質量等重要信息，實現全工序關系型數據追溯、工藝曲線追溯等多種追溯方式，為質量問題的排查和解決提供有力支持。

質量預測與協同：利用數據驅動與機理模型相結合的產品質量預測技術，對難以在線測量的質量變量進行預測，同時滿足定制需求的多維產品質量在線精準評判與封鎖技術，提高產品質量的穩定性和一致性。

DCS數據采集到MES系統的一體化解決方案

方案介紹：在DCS系統部署物通博聯數據采集終端，實時采集設備運行狀態、工藝參數等數據，通過Wi-Fi、4G/5G、以太網等通訊技術實現數據的實時上傳，并在網絡傳輸層部署防火墻、加密傳輸等安全措施。以MES系統為核心構建一體化數據管理與應用平臺，通過數據接口適配層兼容多種DCS系統的數據協議，實現數據的無縫對接與交互。

功能應用：

實時數據采集與傳輸：實現對DCS系統數據的高頻次、實時采集與傳輸，確保數據的及時性與準確性，即使網絡出現短暫故障，也能通過數據緩存與重傳機制避免數據丟失。

設備狀態監測與預警：實時監測設備運行數據，利用數據分析算法評估設備狀態，當設備運行參數異常時立即發出預警信息，通知相關人員及時處理，避免設備故障導致生產中斷。

生產過程優化：MES系統借助采集的生產數據，對生產過程進行全面監控與分析，發現生產瓶頸、不合理工藝及能源浪費點等問題，并制定針對性的優化措施，提高生產效率、降低成本、提升產品質量。

儀器儀表智能工廠數據采集解決方案

方案介紹：通過接入物通博聯工業智能網關，實現對產線上PLC自動化控制設備的數據采集，實時監測設備溫度、壓力、流量、電壓、電流等關鍵參數，并通過5G/4G/WIFI/以太網等方式將數據對接到云平臺或本地上位機中。

功能應用：

邊緣計算與故障告警：支持智能采集、數據過濾、報警計算等邊緣計算功能，監測到異常數據時自動通過微信、短信、郵件等方式通知相關人員，確保設備故障得到及時維護。

可視化展示與數據分析：將復雜數據轉化為直觀的圖表和報表，通過大屏幕或移動終端呈現給管理者，方便決策者掌握生產動態，對數據進行深入挖掘和分析，從而優化生產工藝，提高產品質量。

基于傳感器網絡與云計算的解決方案

方案介紹：在生產現場部署各類傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器、位移傳感器等，實時采集與產品質量相關的數據，并通過無線通信技術將數據傳輸到附近的邊緣計算節點。邊緣計算節點對數據進行預處理和篩選，去除噪聲和冗余信息后，再將有效數據上傳到云計算平臺。

功能應用：

質量監控與分析：云計算平臺利用強大的計算能力和存儲資源，運行復雜的數據分析算法和機器學習模型，對采集到的質量數據進行深度分析，實時監控產品質量狀況，及時發現質量問題和潛在的質量風險。

質量預測與預防：通過對歷史質量數據和生產過程數據的挖掘和分析，建立質量預測模型，對產品質量趨勢進行預測，提前采取預防措施，避免質量問題的發生，提高產品質量的穩定性和可靠性。

審核編輯 黃宇