以两化融合为特点的工业4.0发展如火如荼。智能工厂的建设是从管理顶层到设备底层的系统集成和数据贯通,将数据结合人工智能发挥优势,深度挖掘数据内涵,才能逐步形成智能化的应用。全面实现数字化是通向智能制造的必由之路,数据采集与系统集成关系到数字化工厂的质量、效率和效益,也是迈向智能制造的重要环节。
对此,数之能提供数字化工厂数据采集与系统集成解决方案。实现PLC、仪器仪表、传感器、工业机器人、数控机床、水电表等设备接入,实时数据采集与实时监控,并提供远程监控、远程控制、远程维护、故障报警、数据分析等手段,助力数字化工厂的建设。
一、数字化工厂数据采集
数据采集是数字化工厂的基础。在数据采集过程中,传感器、执行器等设备通过物联网技术将各种生产数据实时传输到数据中心。这些数据包括设备运行状态、生产过程参数、产品质量等信息。通过数据采集,企业可以实现对生产过程的全面监控,为后续的数据分析提供基础数据。
二、数字化工厂系统集成
数字化工厂系统集成是指将各种信息化系统、工业控制系统、设备等有机地整合在一起,实现数据的互通互联和共享。通过系统集成,企业可以实现生产过程的可视化、可控制化和可优化化,提高生产效率和质量。常见的系统集成包括ERP、MES、PLC、工业互联网等系统的集成。
三、数字化工厂数据采集与系统集成的实现
数字化工厂数据采集与系统集成的实现需要综合运用物联网、云计算、大数据等技术。其中,物联网技术是实现数据采集的关键,云计算技术可以实现数据的高效处理和存储,而大数据技术则可以对海量数据进行深入分析和挖掘。此外,为了实现系统集成,企业还需要建立统一的接口和标准,以确保不同系统之间的数据交互和共享。
四、数字化工厂数据采集与系统集成的应用
数字化工厂数据采集与系统集成的应用广泛,例如在能源管理领域,企业可以通过对能源数据的采集和分析,实现能源的优化利用和降低成本;在生产管理领域,企业可以通过对生产数据的采集和分析,实现生产过程的优化和质量控制;在设备管理领域,企业可以通过对设备运行数据的采集和分析,实现设备的预防性维护和降低故障率。
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