数字工厂中自动化设备联网与数据采集分析

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2023-02-14 来源:新工业网
当前的时代背景极大地推动了工业物联网的飞速发展,并且使设备自动化的程度逐渐提高,但由于工业物联网所需设备的物理链路不同或者受到各种条件的制约,导致绝大多数数据无法通过联网的方式实现相连相通,同时即使具备了相应的数据库,也难以适应工业物联网的发展特点,导致工厂的效率比较低下。因此,要运用数据采集的方法来解决数字工厂中产生的各种问题,借助这种方式的数据采集可以不用再依赖具体的硬件设施,会对企业以及物联网的发展具有一定的启示意义。
 
1 数字工厂的相关叙述
 
数字工厂就是企业具备了信息化、数字化以及网络化的发展特点,其中包含产品开发、准备生产以及营销数字化等多个阶段,因此数字工厂在发展过程中由于结合了网络科技,因此可以通过模拟建模以及虚拟仿真来对各个环节进行检测,还可以根据相关的结果结合数字工厂实际的发展状况进行重新规划与运用。
 
通过对数字工厂中相关的工业数据进行实时采集与整理,不但降低了企业单位在自动化设备改造方面的投入,还为企业数字化工厂的发展奠定了一定的基础。但是由于数字工厂的员工在使用之前没有提前了解生产系统及其功能,导致质量难以保障,不仅需要花费的时间与精力比较大,还难以将可靠性等功能完全发挥出来。此外,数字工厂整体的布局对其发展也有一定的影响,从数字工厂的各个环节以及不同的层次,乃至整个工厂的设计、仿真、分析以及优化等过程,都需要合理地应用相关的自动化设备来完成产品的制造与仿真过程的模拟,从而进一步提高产品的质量,促进数字工厂的可持续发展。
 
2 加强工业设备的数据采集
 
工业数据的发展比较缓慢,当前仍然处于起步阶段,传感器以及硬件设备的数量不太充足、采集的数据受到的制约因素比较多、相关协议导致各设备之间的联系不太紧密,精度或者效率比较低下以及数据的安全方面也存在一定的隐患。
 
其中,最基础的就是工业设备联网的效率比较低下,只有连接到网络才能使数字工厂进行下一步的操作,但实际上根据工业网或者相关企业提供的数据显示,一方面由于相关的企业单位对其重视程度不高,投入的资金比较少,进而降低了联网所需要的成本,导致只能用低端的、不需要联网的设备来维持数字工厂的正常运行;另一方面企业为了适应物联网环境下数字工厂的发展趋势,盲目的引进了大量先进的设备,员工对于各设备不仅缺乏了解,在操作方面也没有受到专业化的培训以及实践的演练,在对设备进行联网的环节中,经常发生连接不上、或者由于操作不当导致断网情况的发生,严重阻滞了工厂的发展进度,并且数字工厂的正常发展离不开数据采集工作的配合。
 
工业数据采集的目的就是为了利用先进的网络电子技术对多台数字设备、不同结构或者不同来源的设备、运行的环境以及员工用户等信息进行实时高效的收集,进而使其在终端进行汇聚,数字工厂通过利用物联网技术,对涉及到的各种设备通过数字化的控制,将各个环节涉及到的重要数据进行记录与传输,最终汇集到终端,这就完成了数据的采集过程。同时工业数据的采集包含2种类型:一类为在数字工厂内部设备的数据收集,另一类为数字工厂外部其余自动化设备的数据采集,两者的工作流程在整体上比较相似,但还是存在一定的差异。
例如,对于数字工厂内部设备的信息采集主要运用相关的通信网络来完成,包含工厂内部的总线路、太网或者光纤网等,首先,其可以根据合理预算,引进大量先进的专用采集设备,即传感器、变送器以及采集器等,通过加大投入力度保障基础设备的完善,进而引入PTU或者安装镶嵌模式的系统等负责控制的设备来实现相关数据的采集,还可以通过AI智能机器人或者数字化机床等主动采集数据的设备,根据数字化工厂的实际需求来选择合适的采集方法,并制定智能化的解决策略,进而使其实现可视化以及可持续化的发展。
 
其次,当用户或者操作人员在使用数据采集系统时,要提前安装好可以支持用户使用的自动化设备,可以通过制定用户能够使用的通信协议来满足用户的基本需求,对于口头协议,操作人员可以引进一些比较高级的口音读取设备或者安装相关的程序来支持口头约定,但是由于缺乏明确性的文件来支持,导致口头约定经常出现不会兑现、作废的现象,因此为了满足用户的体验需求,应当制定系统详细的配置文件,进而增强用户的使用感,不会出现迷惑或者窘况,因此系统可以选择一定的配置格式,既方便用户阅读和修改配置,还能够对数据进行读取与解析。最后,对于工厂之外产品的数据采集可以合理的利用工业物联网中远程控制与接入以及数据采集的功能,采集的数据主要是设备在运行过程中关键性的指标数据,包括对电流、电压以及电池电量或者通信流量等。还可以是用户在使用过程中重点要求的数据,便于带来更好的体验感。
 
3 工业数据采集的应用措施
 
在工业数据采集领域,由于会使用到各种电子设备来实现数据的采集,因此会签订许多的协议,包括文件下达的统一的通信标准或者企业的私人协议,这就导致了自动化通信设备的协议标准比较多,在实际情况中由于会涉及到多样化的企业电子化通信协议的相关准则,使得各类销售自动化设备的生产商会根据市场的发展以及数字工厂的实际购买情况制定不同私有的工商协议,可能会在原有协议的基础上附加条件,并且跟数字工厂合作的企业单位也不尽相同,导致协议的标准可能会出现不统一的现象,进而无法达到兼容的效果。
 
此外,很多设备或者系统由于某种条件的制约,数据不能大范围的进行开放,即无法实现信息的共享,同时数据的开放口比较缺乏以及文档缺乏明确的说明与标注,导致员工在使用相关的设备时,由于自己的专业知识比较薄弱,没有完全掌握数据的联网技术,或者没有全方面的学习数据的收集与传送,使得数字工厂内部的绝大多数设备始终由于操作方法不当而无法与设备的终端进行联网,只能以一种独立的形式存在,导致每台运行设备的重要数据都无法及时上传到终端设备的数据库或者备份中,无法实现数据的互通互联,进而无法满足数字工厂运行全过程中相关数据的收集、记录以及自动化发展的需求。企业内数据的采集主要是借助相关的物联网技术来实现应用,还能以一种可视性的方式呈现,并通过制定相关的技术方案来满足用户的数据采集的需求。
 
数字工厂在市场上的竞争比较激烈,经常会出现重要数据被盗取或者丢失的现象,这是由于工业数据采集涉及到的信息绝大多数都比较重要,不但包括重要的工业数据还包括许多用户的个人隐私,因此在传送或者收集的过程中要加大对其的保护力度。但实际上,由于企业的领导人自身思想不到位,导致市场上以及企业之间出现了恶性竞争。此外,数字工厂涉及到的环节比较多,无论是生产、优化还是在仿真等环节中都会测量出大量的数据,但是由于没有明确的制定相关的流程体系以及数字公司经营发展的制定,导致在工作过程中某些部分被遗忘漏掉,导致该过程的数据被丢失,即使之后将数据进行采集与备份,但是由于其完整性以及准确性难以保障,导致数据在安全性以及准确性等方面存在一定的隐患。
 
例如,首先,工业数据采集在通信技术中发挥着重要的作用,因此通信技术的运营商应当结合物联网发展的方向,掌握相关的操作与技巧,进而在数字工厂日常的运行过程中能够充分发挥其的优点,并且应当将物联网的发展现状与数据采集技术两者相结合,从而形成一种以企业设备相互连接为核心的数据采集整体的应对方案,还可以将数字工厂的网络设备进行升级优化,增强网络的连接系统,使数据与设备的终端实现连接与融合,同时,制定专业化以及精度高的工业网关,从而构建一种全过程的工程连接服务系统,还可以将石墨光纤以及5G等新型通信技术引入到自动化的数字工厂中,能进一步提供大宽带、高网速的工业化以及安全可靠的网络输送解决方案,此外,还可以研发智能化、自动化以及全面升级的信息网关,进一步推动工业数据的采集。
 
其次,由于数字工厂在发展过程中已经形成了一套完整的技术框架,目的就是为了保证各个部分的设备能够维持正常的运行,但是仍然需要制定一些物联网中自动化设备运行监视与预测性维护技术方案,该方案的本质就是根据相关的设备对运行数据进行分析,进而能够对设备的状态、位置、传感器、告警以及性能等重要数据进行收集与分析进而实现设备的远程控制、遇到故障能够及时预警、预防性维护以及相关性能的优化分析等诸多功能,能进一步提高服务的质量与效率,并且绝大多数数字工厂的自动化设备实施监视与预测性维护技术方案主要包括设备的远程监控与平台的监督管理,基于大数据挖掘的设备多数使用分析系统、智能收集应用自主服务系统,因此大致可以从以下3个方面入手。
 
设备的运行监视,可以对开关的状态以及运行状态等数据等进行实时监测,最终将采集的数据以直观形象的方式展现出来,因此可以结合各种报表、标识以及发展的趋势进行详细的分析,同时自动化设备还可以安装各种不同类型的报警装置,该装置的主要作用就是能够检测到异常运行的数据并发出告警,进而提示工作人员,让其能够做出相应的调整与改动,之后还可以对自动化设备进行远程管理,通过下载专门的App或者更新工业设备的PLC程序与参数的方式来保证数据的实时性与准确性。
 
对工业的设备进行预测性的维护,即通过对数字工厂日常运行的所有设备记录及上百种数据进行采集、存储及时分析设备使用的模型以及典型操作或者异常行为,根据日常数据的记录以及对出现的问题进行分析,进而为用户提供自动化设备升级优化的解决方案以及实时高效的监控设备的基本使用情况以及综合性的服务,能够提升工作的质量与效益,在一定程度上降低了设备服务维修的成本,也提高了产品的差异化。
 
设备实施预测性技术维护系统能够满足设备在良好环境下的分析、故障预测预警、维修决策支持等方面的需求,并且借助智能制造技术、物联网技术、大数据及平台技术,实现数字工厂设备之间的数据传输与互联互通,此外相关的应用平台可以利用内部设备数据的采集方式提高效率,同时还可以借助计算法则即求取特征值或者大数据训练算法建立设备使用的模型,不仅可以实现对异常数据或者不正常情况的设备进行升级与维护,还可以实现对出现的故障进行预判与报警处理,以及预防性维护等功能。
 
总之,该方案在建立完善之后,得到了数字工厂等各类行业的积极反馈,并且绝大多数的反馈都表示赞同,因此,其被广泛的应用于各类工业设备的远程监控与维护。目前,在数字工厂的相关设备中已经被广泛应用,例如设备在安装过程中螺栓拧紧的方式及其重要的数据进行采集,可以从多个角度来判断螺栓的安装是否完全一致等成功的案例。
 
4 结语
 
数字工厂在物联网迅速发展的时代已经出现了相应的更新与升级,为了实现数字工厂的可持续性发展,本文提出了一种工业数据采集技术来促进其发展,由于其适用于工厂的发展,因此被广泛地应用于物联网环境下数字工厂的各类设备以及自动化产品的远程控制和智能化维护预防的场景中,根据对位置、状态和传感器等运行数据的采集分析,从而充分发挥物联网的各种功能,来提高数字工厂的效率与效能。
 
作者:华高数字科技有限公司 李维东
 

  

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