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如何通過先進的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)收集制造數(shù)據(jù)?

如何通過先進的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)收集制造數(shù)據(jù)?

企業(yè)可通過設(shè)備管理系統(tǒng)集成物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),從設(shè)備監(jiān)控、環(huán)境感知、物流追蹤、能源管理四個維度實現(xiàn)制造數(shù)據(jù)的全面實時采集,并結(jié)合邊緣計算與智能分析優(yōu)化生產(chǎn)流程。

一、設(shè)備管理系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深度集成

設(shè)備管理系統(tǒng)作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的核心組件,通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將分散的物理設(shè)備連接至統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò),形成覆蓋生產(chǎn)全流程的“數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。其技術(shù)架構(gòu)包含四個關(guān)鍵層級:

  1. 感知層:在設(shè)備關(guān)鍵部位部署振動、溫度、壓力、電流等傳感器,實時捕捉設(shè)備運行狀態(tài)。例如,電機振動頻率異??赡茴A(yù)示軸承磨損,溫度傳感器可監(jiān)測設(shè)備過熱風險。同時,通過RFID或二維碼標識技術(shù)追蹤物料、工具和半成品的流動,實現(xiàn)生產(chǎn)流程的可視化。
  2. 網(wǎng)絡(luò)層:支持Modbus、OPC UA、Profinet等工業(yè)協(xié)議,兼容不同品牌設(shè)備的數(shù)據(jù)接入。采用5G或Wi-Fi 6提供低延遲、高帶寬通信能力,確保實時數(shù)據(jù)傳輸。例如,AGV小車的路徑規(guī)劃需依賴實時位置數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性直接影響生產(chǎn)效率。
  3. 平臺層:利用時序數(shù)據(jù)庫存儲設(shè)備運行歷史數(shù)據(jù),支持快速查詢和趨勢分析。通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建設(shè)備虛擬模型,模擬預(yù)測設(shè)備性能。例如,預(yù)測剩余使用壽命(RUL)可提前安排維護計劃,避免非計劃停機。
  4. 應(yīng)用層:提供可視化看板實時展示設(shè)備OEE(整體設(shè)備效率)、生產(chǎn)進度、質(zhì)量指標等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。智能預(yù)警系統(tǒng)在參數(shù)超出閾值時自動觸發(fā)報警,并通過企業(yè)微信或釘釘推送至相關(guān)人員。自適應(yīng)控制模塊根據(jù)數(shù)據(jù)反饋動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù),如注塑機的溫度、壓力優(yōu)化。

二、制造數(shù)據(jù)采集的核心場景與實施路徑

  1. 設(shè)備健康管理
    • 故障預(yù)測:通過振動、溫度等數(shù)據(jù)訓練機器學習模型,提前識別設(shè)備劣化趨勢。例如,某PCB工廠部署傳感器后,通過數(shù)字孿生模型模擬設(shè)備劣化過程,AI算法預(yù)測故障準確率達92%,提前2周安排維護,設(shè)備綜合效率(OEE)提升18%。
    • 維護優(yōu)化:基于設(shè)備使用強度和故障風險制定動態(tài)維護計劃。例如,從定期維護轉(zhuǎn)為狀態(tài)維護,減少停機時間30%-50%,年維護成本降低200萬元。
  2. 生產(chǎn)過程優(yōu)化
    • 工藝參數(shù)調(diào)優(yōu):分析歷史數(shù)據(jù)找出影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)。例如,某汽車零部件企業(yè)通過DOE實驗優(yōu)化焊接電流和冷卻時間,產(chǎn)品直通率從92%提升至96%。
    • 能耗管理:監(jiān)控設(shè)備能耗數(shù)據(jù),識別高耗能環(huán)節(jié)。例如,某電子制造企業(yè)通過智能調(diào)度降低空壓機待機能耗15%-20%,年節(jié)約電費超百萬元。
  3. 質(zhì)量追溯與改進
    • 全流程追溯:記錄物料批次、設(shè)備參數(shù)、操作人員等信息,實現(xiàn)問題產(chǎn)品的快速定位。例如,某食品企業(yè)通過批次追溯系統(tǒng),在某批次產(chǎn)品微生物超標時,2小時內(nèi)鎖定問題工位和參數(shù)。
    • 根因分析:結(jié)合設(shè)備數(shù)據(jù)和工藝數(shù)據(jù),利用AI算法定位問題根本原因。例如,某化工企業(yè)通過分析反應(yīng)釜溫度曲線和原料配比數(shù)據(jù),將產(chǎn)品不合格率從5%降至0.8%。
  4. 供應(yīng)鏈協(xié)同
    • 需求預(yù)測:通過設(shè)備運行數(shù)據(jù)預(yù)測產(chǎn)能,優(yōu)化原材料采購計劃。例如,某家電企業(yè)根據(jù)注塑機產(chǎn)能數(shù)據(jù)調(diào)整塑料粒子采購量,避免因缺料導致的生產(chǎn)中斷。
    • 物流優(yōu)化:實時監(jiān)控物料庫存和AGV運輸狀態(tài),動態(tài)調(diào)整配送路徑。例如,某物流企業(yè)通過物聯(lián)網(wǎng)平臺優(yōu)化倉庫揀貨路徑,訂單處理效率提升35%。

聯(lián)系方式

  • 青島:寧夏路288號青島軟件園11A
  • 濟南:天橋區(qū)歷山北路85號
  • 濰坊:濰城區(qū)東風西街7541號
  • (+86) 532-8868 5316  400-9688-658
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