1. Antecedentes de la empresa y análisis de los puntos débiles
Many traditional enterprises face many pain points in industrial equipment data collection. These enterprises often have a large amount of production equipment, but a lack of effective data collection means that equipment operating status, production data, and other information can not be obtained in a timely and accurate obtained, which in turn affects the enterprise’s production efficiency and decision-making level.
Intellectualization and informatization are a necessary process for the transformation and upgrading of enterprises, as well as a necessary means for enterprises to occupy a place in the market competition. Although facing various pains, enterprises must overcome.
Specifically, traditional industrial equipment data collection is facing the following major problems:
Medios retrospectivos de recogida de datos: Los métodos tradicionales de recogida de datos suelen basarse en operaciones manuales, ineficaces y propensas a errores, incapaces de satisfacer las necesidades de la producción moderna.
El grave fenómeno del silo de datos: Los datos entre distintos dispositivos no pueden compartirse eficazmente, lo que da lugar al fenómeno de los silos de información, que afecta a las capacidades generales de análisis de datos de la empresa.
Insuficiente capacidad de procesamiento de datos: The enterprise lacks professional data processing and analysis team, which is unable to conduct in-depth mining and analysis of the collected data, and it is difficult to find the value behind the data.
2. The Industrial Equipment Data Collection Solution And Implementation Effect
Para abordar los problemas anteriores, proponemos una solución de recopilación de datos de equipos industriales basada en la tecnología IoT. Mediante el despliegue de sensores, IOTROUTER Pasarela Edge Computing y otros dispositivos, la solución logra la supervisión en tiempo real y la recopilación y el procesamiento de datos sobre el estado de funcionamiento de los equipos de producción, y analiza los datos a través de la plataforma Digital Network Nebula.
1. Functions of EG Edge Gateway
Edge computing gateway is a bridge that connects devices to the cloud and is mainly used to process and analyze data from different sources and send the processed data to the cloud or other devices. It has the following main functions:
Data collection and processing: edge computing gateway can collect data from various devices and sensors and process and analyze it locally. This reduces delays in data transmission and processing and improves response time.
Security protection: Edge computing gateways can encrypt and decrypt data locally and protect the security of devices and data through SSL/TLS security mechanisms.
Network Optimization: Edge computing gateways can reduce network transmission and bandwidth consumption by filtering, compressing and optimizing data to improve network performance and efficiency.
Resource management: Edge computing gateways can monitor and manage local devices and resources, coordinate and optimize the use and allocation of resources, and improve system performance and reliability.
2. EG Edge Computing Gateway can be applied in various fields such as:
Hogar inteligente: Las pasarelas Edge Computing pueden utilizarse para controlar dispositivos domésticos inteligentes, como sensores de temperatura, sistemas de iluminación, cerraduras de puertas, etc., para mejorar el rendimiento y la capacidad de respuesta de los sistemas domésticos inteligentes.
Automatización industrial: Las pasarelas de edge computing pueden utilizarse para supervisar y controlar equipos industriales y líneas de producción, como robots, sensores, sistemas de control, etc., con el fin de mejorar la productividad y la seguridad.
Ciudad inteligente: Las pasarelas Edge Computing pueden utilizarse para supervisar y gestionar instalaciones y recursos de la ciudad, como farolas, semáforos, contenedores de basura, etc., con el fin de mejorar la eficiencia y la calidad de la gestión y los servicios municipales.
3. After the implementation of the programme, the enterprise has achieved significant results:
La eficacia de la recogida de datos ha mejorado mucho: Gracias al método de recogida automatizada, se ha reducido la intervención manual y se ha mejorado la precisión y eficacia de la recogida de datos.
Intercambio e integración de datos: Se hace realidad la interoperabilidad de datos entre distintos dispositivos, se rompen los silos de información y se ofrece a la empresa una visión más completa de los datos.
Extracción de valor de los datos: Gracias a la potente capacidad informática de la plataforma Digital Network Nebula, los datos recopilados se extraen y analizan en profundidad para ayudar a las empresas a encontrar problemas en el proceso de producción, optimizarlo y mejorar su eficiencia.
3. Resumen y perspectivas
Mediante la implementación de soluciones de recopilación de datos de equipos industriales basadas en la tecnología del Internet de las cosas, la empresa ha superado con éxito las limitaciones de los métodos tradicionales de recopilación de datos para lograr una recopilación de datos precisa y en tiempo real y un procesamiento eficiente. Esto no solo mejora la productividad de la empresa, sino que también proporciona un potente soporte de datos para la toma de decisiones empresariales.
De cara al futuro, con el progreso continuo de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación, la adquisición de datos de equipos industriales desempeñará un papel importante en más campos. Seguiremos profundizando en nuestra investigación y optimizando nuestras soluciones para ofrecer servicios de recopilación de datos más eficientes e inteligentes que ayuden a las empresas a lograr la transformación digital y la mejora inteligente.
