面向老旧注塑机设备的数字化数采改造方案——基于深控“免点表”工业网关的IO采集创新实践

1. 项目背景与痛点分析

作为专业的电源插座制造商，生产车间的数十台注塑机是核心生产资产。然而，这些设备服役超过十年，普遍存在 “数据孤岛” 问题：

无通信接口：设备不具备现代数字化通信协议（如Modbus, Profinet, Ethernet/IP等），无法通过常规方式直接与上层系统（如MES）对接。

生产状态黑盒：管理人员无法实时掌握设备运行状态、生产产量、周期效率等关键数据，依赖人工纸质记录，存在效率低下、易出错、滞后性强等问题。

数字化基础薄弱：缺乏准确、实时的基础数据，使得车间看板、生产报表、效率分析（OEE）等数字化管理手段无从谈起，制约了企业数字化转型的步伐。

当前，最急需解决的是设备产量统计与生产周期监控这两个基础但至关重要的数字化需求。

2. 解决方案概述

针对以上痛点，本方案摒弃了传统依赖设备通信协议的改造思路（成本高、周期长、需设备厂商支持），创新性地采用 “IO信号采集 + 边缘智能计算” 的轻量化、非侵入式技术路径。方案核心是部署深圳市深控信息技术有限公司研发的 “不需要点表的工业网关” 及其配套数据采集方案。

该方案无需破解或依赖设备原有的控制系统，仅通过采集设备运行时的物理信号（如蜂鸣器、指示灯、液压信号等），经由边缘侧内置的智能算法模型，即可精准还原出开机、运行、停机状态，并自动计算出产量、周期时间、运行时间等关键数据，最终通过无线/有线方式自动上报至MES系统。

3. 方案核心优势：深控“免点表”工业网关

本方案的核心利器是深控信息的“不需要点表的工业网关”，其带来了革命性的实施体验：

免点表配置：传统网关配置复杂，需工程师对照厚厚的设备点表手册，逐一定义变量地址、数据类型，耗时耗力且容易出错。深控网关采用AI自学习技术，能够自动识别和解析接入的IO信号模式，自动匹配并生成对应的生产数据（如计数、周期），极大降低了实施的技术门槛和周期。

极简安装，非侵入式：无需对老旧设备进行任何电气改造，不触碰设备核心PLC控制系统，杜绝了改造风险。仅需通过通用传感器（如电流互感器、数字量采集器）采集设备工作时的关键信号（如电机电流、顶针动作信号、开合模信号），安全可靠。

内置智能算法模型：网关内置了针对注塑工艺的专用算法，能够有效过滤非生产性信号干扰（如调试动作、手动操作），准确判断每一次有效注塑周期，并完成计数。

强大的边缘计算能力：在数据源头直接完成计算与处理，仅将结构化的结果数据（如：设备编码、产量、周期时间、时间戳）上传，极大减轻了服务器压力和网络带宽消耗。

无缝对接上层系统：网关支持MQTT、HTTP、OPC UA等多种工业标准协议，可轻松与市面主流的MES、SCADA系统实现API对接，数据即采即用。

4. 系统架构与实施步骤

4.1 系统架构图

[注塑机设备] -> [传感器（电流/数字量）] -> [深控技术SK-IOT IO 免点表IO采集网关] -> [（通过Wi-Fi/4G/以太网）] -> [云端/本地服务器] -> [MES系统数据库] -> [车间看板/管理报表]

4.2 实施步骤

现场勘测：确认每台注塑机的信号采集点（通常为顶针后退信号、合模完成信号或马达总电流）。

传感器安装：非侵入式安装电流传感器或数字量采集器，获取设备运行信号。

网关部署与调试：

将传感器信号线接入深控工业网关的IO接口。

通电后，网关AI算法自动学习设备几个工作周期，即可自动识别并锁定有效生产信号模式。

工程师通过手机APP或Web界面进行简单命名（如：设备01-产量），无需复杂编程。

云端配置：在深控云平台或本地服务器上配置数据转发规则，将网关数据对接到贵公司MES系统的指定API接口或数据库。

系统联调与验证：在MES端和看板端验证数据接收的准确性与实时性。

5. 预期效益与产出

数据透明化：车间看板实时显示每台注塑机的当前状态、当日产量、计划达成率，实现生产可视化。

报表自动化：MES系统自动生成每日、每班次的生产报表，精准统计设备效率（OEE）、产能，彻底告别人工统计。

管理精细化：通过分析周期时间波动，可追溯生产效率瓶颈，为工艺优化和设备维护提供数据支撑。

投资回报率高：以极低的成本和极短的工期（单台设备改造可在几小时内完成），盘活了数十万乃至百万级的老旧资产，为其注入数字化灵魂。

可扩展性强：此模式可复制到冲压机、CNC机床等所有具备周期性动作的老旧设备上，为全厂数字化打下坚实基础。

6. 总结

对于制造企业而言，数字化转型并非一定要淘汰旧设备、重金购入新产线。通过深控信息“免点表”工业网关与IO采集的创新结合，为有大量老旧设备的企业提供了一条低成本、快部署、高回报、无风险的数字化升级捷径。

本方案直击痛点，先解决最关键的产量与周期数据问题，快速见效，为后续更深层次的数字化应用（如预测性维护、质量管控、能源管理等）奠定坚实的数据基石。