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如何进行工业生产设备的数据采集

发布时间:2024-12-20 21:08:26

㈠ 数小二┃关于工业设备“数据采集”的那些事儿(一)

实现工业4.0,需工业化与自动化深厚基础,漫长过程。工业大数据为各国制造业创新战略实施关键,德国工业4.0、美国工业互联网及《中国制造2025》皆以搜集与特征分析工业大数据,构建未来制造无忧环境为基。数据采集,作为生产核心需求,是工业4.0先决条件。

数字化工厂并非无人化,复杂、多变产品配置与制造流程需人工参与。数字化工厂中,工人更多处理异常情况,调整设备。数据采集是制造工厂传统难题,自动化设备种类繁多,数据接口各异,且国外支持有限。即使采集了产量停机数据,数据完整性仍受限于人工参与环节。

工业数据采集类型包括基础数据、半结构化用户行为数据、社交关系数据、文本或音频用户反馈、周期性设备和传感器数据、互联网数据以及未来潜在意义数据。主要类型有:海量Key-Value数据、文档数据、信息化数据、接口数据、视频数据、图像数据、音频数据及其他数据。

数据采集方法在大数据时代发生质变,传感器与RFID技术突破传统方法限制。传感器监测生产过程,反馈异常,作为底层数据采集系统。RFID技术自动识别物品,连接互联网,结合大数据挖掘,发挥强大威力。

当前制造业数据采集难点在于:依赖手工记录,效率低且易出错;引入技术手段但系统不匹配,信息采集实时性、精确性与延伸性不足,导致信息断层。技术难点包括数据量巨大、工业数据协议不标准、视频传输带宽大、采集原有系统数据困难及安全性考虑不足。

数小二·工业数据采集方案通过设备数据采集与统计分析系统(MDC),解决机械加工行业数据采集难题,优化设备利用率,提升管理决策效率。系统实时收集设备信息、运行参数、刀具管理等数据,提供详实制造数据与过程分析,支持决策。

为快速拓展市场,提高品牌知名度,推出数小二·工业数据采集管理系统“免费使用软件”活动。有需求的生产或服务企业可扫描下方二维码报名,了解产品使用详情与合作方式。

㈡ 智能制造工厂生产车间无线数据采集系统包括哪些解决方案他们是各自怎么工作的

1、设备信号采集,即配置XL60智能测装置,采集机器设备的运行信号,通过2.4GHz或433MHz方式上传,实现生产制造设备的信号采集。
2、设备控制器的数据采集,即选配XL66智能转换器,读取机器设备控制装置及现场监控仪表采集的信号,通过2.4GHz或433MHz等方式接入传感网络。
3、管道压力、温度,车间环境、仓储环境的气体浓度、温湿度采集,即选配XL61系列智能传感器,采集管道压力、温度,车间环境、仓储环境的气体浓度、温湿度,通过无线上传,并在需要的通道,出、入口设置声光报警器,或启动紧急设备。
4、其他信号采集,即选配XL60智能测控装置,及XL68智能环境监测装置,采集火灾探测器、噪音传感器,光照传感器,液位变送器,压力变送器等等设备,以及系统原配的仪表数据。

㈢ 工业数据采集的五种方法

工业数据采集的几种方式
1、传感器
传感器是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将检测感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。在生产车间中一般存在许多的传感节点,24小时监控着整个生产过程,当发现异常时可迅速反馈至上位机,可以算得上是数据采集的感官接受系统,属于数据采集的底层环节。

传感器在采集数据的过程中主要特性是其输入与输出的关系。其静态特性反映了传感器在被测量各个值处于稳定状态时的输入和输出关系,这意味着当输入为常量,或变化极慢时,这一关系就称为静态特性。我们总是希望传感器的输入与输出成唯一的对照关系,最好是线性关系。一般情况下,输入与输出不会符合所要求的线性关系,同时由于存在这迟滞、蠕变等因素的影响,使输入输出关系的唯一性也不能实现。因此我们不能忽视工厂中的外界影响。其影响程度取决于传感器本身,可通过传感器本身的改善加以抑制,有时也可以加对外界条件加以限制。

2、条码技术
条码技术是实现POS系统、EDI、电子商务、供应链管理的技术基础,是物流管理现代化的重要技术手段。条码技术包括条码的编码技术、条码标识符号的设计、快速识别技术和计算机管理技术,它是实现计算机管理和电子数据交换不可少的前端采集技术。

二维条码是用某种特定的几何图案按一定规律在平面分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的,在代码编制上巧妙的运用计算机内部逻辑基础的“0”“1”概念,使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息,通过图像输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理。二维条码具有条码技术的一些共性:每个码制有其特定的字符集,每个字符占有一定的宽度,具有一定的校验功能等。同时还对不同行的信息具有自动识别功能与处理图形旋转变化等特定。

3、RFID技术
RFID(Radio Frequency Identification,射频识别)技术是一种非接触式的自动识别技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据信息。利用射频方式进行非接触双向通信,达到识别目的并交换数据。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,操作快捷方便。在工作时,RFID读写器通过天线发送出一定频率的脉冲信号,当RFID标签进入磁场时,凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(Passive Tag,无源标签或被动标签),或者主动发送某一频率的信号(Active Tag,有源标签或主动标签);阅读器对接收的信号进行解调和解码然后送到后台主系统进行相关处理;主系统根据逻辑运算判断该卡的合法性,针对不同的设定做出相应的处理和控制,发出指令信号控制执行机构动作。

4、其他采集工具

受限与生产环节的复杂性与环境的苛刻,在除了RFID、条码和传感器的采集模式之外,还包含着利用人机交互的形式直接读取数据、利用现场设备如PLC和仪器仪表直接采集数据的模式。

㈣ 如何让生产一线的数据采集工作更为高效和轻松

MDC™ (Manufacturing Data Collection & Status Management)是一套用来实时采集、并报表化和图表化车间的详细制造数据和过程的软硬件解决方案。

盖勒普MDC™ 通过多种灵活的方法获取生产现场的实时数据(包括设备、人员和生产任务等),将其存储在Access , SQL 和 Oracle 等数据库,并以国内外先进的精益制造(Lean Manufacturing)管理理念为基础,结合系统自带的近100种专用计算、分析和统计方法,以25,000多种报告和图表直观反映当前或过去某段 时间的生产状况,帮助企业生产部门通过反馈信息做出科学和有效的决策。

为何需要使用 MDC系统?

MDC™ 可以帮助公司负责生产和设备管理部门的决策者回答很多现时制造方面的疑难问题,从而帮助改善和优化生产工艺过程。这些问题诸如:

◆ 现时生产中正在进行的是哪些工作或生产哪些部件?

◆ 有多少零部件在生产过程中已经报废?

◆ 谁在进行零部件的生产?哪一班?

◆ 零部件的生产时间如何?

◆ 零部件当前正在哪一台机器上制造?设备是在加工中、故障还是空闲着?

◆ 生产停止的原因是什么

◆ 产量是由于哪些原因下降?

◆ 停工时间的成本怎样?

◆ 生产绩效分析。

◆ 等等

所有这些问题的答案都可以从任何一台计算机上显示出来,并且可以衍生到企业任何一个管理层的细节。例如,一个位于上海总公司的生产主管,可以第一时间 看到苏州分厂每台设备的生产状况,包括处于何种状态,在加工和组装哪个零部件,哪个人员在操作,正在完成哪个工单以及客户信息等。这些数据或近期结果都可 以和原来的工作运行情况作对比。生产的实时信息反馈是企业走向全球化的标志之一;实时生产细节的信息,有助于企业的管理,快速决策和提高生产效率。

主要功能

生产数据采集:盖勒普MDC™ (Manufacturing Data Collection)可以根据您的工作、人员及机器设备这三大主要资源的数据进行收集和生成相应的报表。当有关数据被采集后的几秒钟内,所有盖勒普MDC™ 产生的报表或图表都能精确地反映生产车间当前的运作状态 , 并同时向整个企业提供相关的信息资料。例如, 企业MDC联网的机器 (CNC等) 运行状态报告可以显示出当前每台机器的工作状态:包括可知道是否空闲、状态设置如何、正在运行中或是出了故障了等等。除此以外,它还可以显示当前执行任务 的信息和机器的操作者。每一台计算机上安装的盖勒普MDC™ 最多能够同时监测 4096 台数控机床设备。

强大的数据采集和设备监控:将盖勒普MDC™与您的盖勒普DNC™ 结合起来,可以使您现存的 DNC 网络对机器设备实现自动的监测。您现有的条形码读码器、DNC 交换机、Flex 系列交换机和 Grizzly 专用网络电缆会支持 盖勒普MDC™ 的运行。盖勒普MDC™ 分别支持基于软件和硬件的机器设备监测或支持同时基于软件和硬件的混合监测方法。基于软件的 盖勒普MDC™ 机器监测方法可以解决很多基于硬件的机器监测方法(如 PLC 装置)所遇到的问题。盖勒普MDC的解决方案是开放式的,它很容易安装,消除你对过度修改 CNC 控制器、失去保修和对未来维护方面的担心。自动数据采集不但提高了数据的精确度,还极大地将生产人员所需输入的数据量降到最低。

MDC采集手段:

◆ 纸质表格

◆ 专用工业自动化数据采集仪

◆ 数控设备控制器

◆ 网络上的终端PC(触摸式和非触摸式)

◆ 条码输入终端

◆ 设备端的工控机界面

◆ PLCs

◆ NC宏指令

◆ 无线PDA/PPC终端

◆ SPC实时数据输入

◆ 在线检测终端 ……

通过上述MDC采集手段单独使用或结合多种方式,以满足用户所制定的MDC采集分析需求。

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