在工業 4.0 浪潮席卷全球的時代背景下,制造業正面臨著前所未有的變革與挑戰。數之能公司敏銳洞察行業發展趨勢,深刻認識到傳統工廠在數據采集與監控方面存在效率低下、信息滯后、設備管理粗放等問題,難以滿足企業精細化生產與智能化管理的需求。為此,數之能公司精心打造了基于工業物聯網的智能工廠數據采集與監控系統,旨在為企業構建一個高效、精準、智能的生產管理體系,助力企業在激烈的市場競爭中脫穎而出。


系統架構設計
數之能公司的智能工廠數據采集與監控系統采用分層架構設計,主要包括設備層、網絡層、平臺層和應用層。
1、設備層是整個系統的基礎,涵蓋了工廠內各類生產設備、PLC、機床、機械手臂、傳感器、儀表等。通過在設備上部署智能傳感器和數據采集模塊,能夠實時采集設備的運行參數、生產數據、環境數據等信息。例如,對于數控機床,可采集主軸轉速、進給速度、刀具磨損等數據;對于生產車間的環境監測,可采集溫濕度、粉塵濃度、有害氣體含量等數據。這些設備不僅具備數據采集功能,還支持協議轉換,能夠將采集到的不同格式的數據轉換為統一標準格式,以便后續處理。
2、網絡層負責數據的傳輸,采用工業以太網、5G、Wi-Fi 等多種通信技術,構建了一個穩定、高速、可靠的網絡傳輸環境。工業以太網適用于工廠內部固定設備之間的高速數據傳輸,具有傳輸穩定、抗干擾能力強的特點;5G 技術則為移動設備和遠程設備的數據傳輸提供了有力支持,實現了設備的隨時隨地聯網;Wi-Fi 則在一些對移動性要求較高的區域,如倉庫、物流通道等,發揮著重要作用。不同通信技術的協同工作,確保了數據能夠及時、準確地從設備層傳輸到平臺層。
3、平臺層是系統的核心,基于云計算和大數據技術搭建。它承擔著數據的存儲、處理、分析等重要任務。平臺層對采集到的海量數據進行清洗、過濾、分類等預處理操作,去除噪聲數據,提取有效信息。然后運用大數據分析算法和機器學習模型,對數據進行深度挖掘,發現數據背后的規律和潛在價值。例如,通過對設備運行數據的分析,預測設備故障發生的可能性,提前進行維護,避免設備停機造成的生產損失;通過對生產數據的分析,優化生產流程,提高生產效率。同時,平臺層還具備強大的數據管理功能,支持數據的備份、恢復、權限管理等操作,保障數據的安全性和完整性。
4、應用層是系統與用戶交互的窗口,為企業管理者、生產人員、技術人員等不同角色提供了多樣化的應用功能。通過 Web 界面、移動 APP 等多種方式,用戶可以隨時隨地訪問系統,獲取所需信息。應用層提供了實時監控、數據分析報表、設備管理、生產調度等功能模塊,滿足用戶在不同場景下的需求。
系統功能模塊
1、實時數據采集與監控
系統能夠實時采集工廠內各類設備和生產環節的數據,并以直觀的界面進行展示。用戶可以通過監控大屏、電腦或手機,實時查看設備的運行狀態、生產進度、質量指標等信息。當設備出現異常情況或生產數據超出設定閾值時,系統會立即發出報警信息,以聲音、彈窗、短信等多種方式通知相關人員,確保問題能夠得到及時處理。例如,當某條生產線的產品合格率低于設定標準時,系統會自動報警,提示生產管理人員及時調整生產參數或檢查設備故障。
2、數據分析與決策支持
基于平臺層強大的數據分析能力,系統為用戶提供了豐富的數據分析報表和可視化圖表。用戶可以根據自身需求,自定義生成各類報表,如生產日報、月報、設備維護報表等。通過對這些數據的分析,企業管理者能夠深入了解生產運營情況,發現生產過程中的瓶頸問題和潛在風險,為制定生產計劃、優化資源配置、改進生產工藝提供科學依據。例如,通過分析原材料消耗數據和生產效率數據,管理者可以確定最佳的原材料采購計劃和生產排程方案,降低生產成本,提高生產效益。
3、設備管理與預測性維護
系統實現了對工廠設備的全生命周期管理,包括設備檔案管理、設備運行監控、設備維護計劃制定等功能。通過對設備運行數據的實時監測和分析,系統能夠預測設備的故障發生時間,提前制定維護計劃,安排維修人員進行預防性維護。這種預測性維護模式改變了傳統的事后維修和定期維修方式,大大降低了設備故障率和維修成本,提高了設備的可靠性和使用壽命。例如,通過分析電機的振動數據和溫度數據,系統可以預測電機軸承的磨損情況,提前更換軸承,避免電機故障導致的生產線停機。
4、生產調度與協同管理
系統支持生產任務的制定、分配、跟蹤和調整,實現了生產過程的智能化調度。根據生產計劃和設備運行狀態,系統能夠自動優化生產任務分配方案,確保各生產環節的協同運作。同時,系統還可以實時監控生產進度,及時發現生產過程中的延誤情況,并自動調整生產計劃,保證生產任務按時完成。例如,當某臺關鍵設備出現故障導致生產進度延遲時,系統會自動重新分配生產任務,將部分生產任務轉移到其他設備上,確保整個生產計劃不受影響。
系統優勢
1、提高生產效率
通過實時數據采集和智能監控,系統能夠及時發現生產過程中的問題并進行調整,減少設備停機時間和生產等待時間。同時,優化的生產調度和協同管理功能,提高了生產資源的利用率,從而顯著提高生產效率。據實際應用案例統計,使用該系統后,企業的生產效率平均提升了 20% - 30%。
2、降低生產成本
預測性維護功能減少了設備的突發故障和維修成本,同時通過優化生產流程和資源配置,降低了原材料消耗和能源浪費。此外,系統提供的數據分析報表能夠幫助企業管理者發現成本控制的關鍵點,制定有效的成本控制策略,進一步降低生產成本。
3、提升產品質量
實時監控生產過程中的各項質量指標,系統能夠及時發現質量問題并進行預警,避免不合格產品的產生。同時,通過對生產數據的分析,企業可以不斷改進生產工藝和質量控制方法,提高產品的一致性和穩定性,提升產品質量和市場競爭力。
4、實現智能化管理
系統將工業物聯網技術與人工智能技術相結合,實現了生產過程的自動化、智能化管理。從數據采集、分析到決策執行,系統能夠自動完成一系列操作,減少了人工干預,提高了管理的準確性和及時性。同時,系統還支持與企業其他信息系統的集成,如 ERP 系統、MES 系統等,實現了企業信息的互聯互通和共享,為企業的智能化管理提供了全面的支持。
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