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IOT数据采集网关在某制造企业的应用

天拓四方 ? 来源:bjttsf ? 作者:bjttsf ? 2025-02-11 15:01 ? 次阅读
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一、行业背景

在当今制造业领域,数字化转型已成为提升竞争力的关键。企业需要对生产过程中的各种数据进行精准采集、分析与利用,以实现生产效率的最大化、成本的有效控制以及产品质量的提升。传统的制造企业往往依赖人工记录数据或者使用一些孤立的自动化设备,这些方式存在数据准确性低、实时性差以及数据难以整合等问题。例如,在生产线上,设备的运行状态、生产参数、物料消耗等数据如果不能及时准确地采集并汇总分析,企业就难以优化生产流程、预测设备故障以及合理安排生产计划。

二、企业遇到的问题

(一)数据采集效率低下

某制造企业拥有多条大型生产线,每条生产线上有众多不同类型的设备,如数控机床、自动化装配机器人、检测设备等。之前,企业采用人工巡检的方式记录设备数据,包括设备的温度、压力、运行时长等关键参数。这种方式不仅耗费大量的人力和时间,而且数据采集的频率低,无法及时反映设备的实时状态。例如,一些设备可能在短时间内出现参数异常,但人工巡检间隔期间这些异常无法被及时发现,导致设备故障风险增加,影响生产连续性。

(二)数据整合困难

企业内部不同类型的设备来自不同的供应商,这些设备的数据接口通信协议各不相同。部分老旧设备仅支持简单的串口通信,而新购置的智能设备则采用以太网或者无线通信协议。企业尝试构建内部的数据管理系统,但由于数据格式和通信方式的差异,在整合这些设备数据时遇到巨大挑战。数据无法有效整合,就难以进行全面的生产分析和管理决策,各个部门只能获取到部分设备数据,无法形成完整的生产视图。

(三)数据准确性与可靠性不足

人工采集数据过程中,由于人为疏忽、记录错误或者数据传输过程中的丢失等原因,数据的准确性和可靠性大打折扣。而且,一些设备的传感器本身存在一定的误差,在没有统一的数据校准和处理机制下,这些误差数据被直接记录和使用,导致基于这些数据做出的生产调整和决策可能出现偏差。例如,在产品质量控制环节,如果依据不准确的生产参数数据进行质量分析,可能会误判产品质量问题的根源,进而采取错误的改进措施。

三、解决方案

(一)采用 IOT 数据采集网关

企业引入了天拓四方的 IOT 数据采集网关系统。该网关具有多接口设计,能够兼容企业内各种设备的数据接口,无论是串口、以太网口还是无线接口(如 Wi - Fi、4G/5G 等)。网关内置了强大的协议转换模块,可以将不同设备的通信协议统一转换为标准的工业以太网协议或者其他企业内部数据系统可识别的协议。例如,对于那些仅支持串口通信的老旧设备,网关通过串口连接后,将其数据转换为以太网协议,然后传输到企业的数据服务器。

(二)数据采集与传输优化

在数据采集方面,网关可以根据预设的采集策略,对设备数据进行高频次采集。比如,对于关键设备的核心参数,可以设置每10秒采集一次,而对于一些相对次要的数据则可以适当降低采集频率。采集到的数据通过网关内置的安全加密通道传输到企业数据中心,确保数据在传输过程中的安全性和完整性。同时,网关具备数据缓存功能,当网络出现短暂中断时,数据可以暂存在网关本地缓存中,待网络恢复后自动续传,避免数据丢失。

(三)数据预处理

IOT数据采集网关还集成了数据预处理功能。在数据预处理环节,网关能够对采集到的数据进行初步的筛选、过滤和聚合操作。比如,去除明显异常的噪声数据,将多个相关数据进行聚合计算,生成更有价值的衍生数据(如计算设备的能耗效率等),然后再将处理后的数据传输到企业数据系统,提高了数据的准确性和可用性。

四、应用效果

(一)生产效率显著提升

通过实时准确的数据采集和传输,企业能够及时掌握设备的运行状态,对生产过程中的异常情况做出快速响应。设备故障预警时间从原来的平均2小时提升到了30分钟以内,大大减少了设备停机时间。生产计划调整的灵活性也得到增强,企业可以根据实时的生产数据,快速调整生产线的产能分配、物料配送等环节,整体生产效率提升了约25%。

(二)数据整合与管理优化

IOT 数据采集网关成功解决了企业内部设备数据整合的难题。所有设备数据都能在统一的数据平台上进行展示、分析和管理。企业各个部门可以根据自身需求获取完整、准确的数据,实现了生产、质量控制、设备维护等多部门之间的数据共享与协同工作。数据管理的效率提高了约40%,为企业的精细化管理提供了有力支撑。

(三)产品质量稳步提高

借助准确可靠的数据采集和分析,企业在产品质量控制方面取得了显著成效。在生产过程中,能够实时监测影响产品质量的关键参数,并及时调整生产工艺。产品次品率从原来的5%降低到了2%以内,产品质量的稳定性和一致性得到了有效保障,提升了企业产品在市场上的竞争力。

IOT数据采集网关在该制造企业的应用,成功解决了企业在数据采集、整合、准确性等多方面的问题,为企业的数字化转型和可持续发展奠定了坚实的数据基础。

审核编辑 黄宇

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