1. Antecedentes de la empresa y análisis de los puntos débiles
Muchas empresas tradicionales se enfrentan a numerosos problemas a la hora de recopilar datos de los equipos industriales. Estas empresas suelen contar con una gran cantidad de equipos de producción, pero la falta de métodos eficaces de recopilación de datos impide obtener de forma oportuna y precisa información sobre el estado de funcionamiento de los equipos, los datos de producción y otros datos, lo que, a su vez, afecta a la eficiencia productiva y a la calidad de la toma de decisiones de la empresa.
La intelectualización y la informatización constituyen un proceso necesario para la transformación y modernización de las empresas, así como un medio imprescindible para que estas puedan hacerse un hueco en la competencia del mercado. Aunque se enfrenten a diversas dificultades, las empresas deben superarlas.
En concreto, la recopilación de datos de los equipos industriales tradicionales se enfrenta a los siguientes problemas principales:
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: La empresa carece de un sistema profesional de tratamiento de datos y equipo de análisis, que no puede llevar a cabo una extracción y un análisis en profundidad de los datos recopilados, y resulta difícil descubrir el valor que se esconde tras los datos.
2. La solución para la recopilación de datos de equipos industriales y sus resultados tras la implementación
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. Funciones de EG Edge Gateway
Una pasarela de computación periférica es un puente que conecta los dispositivos con la nube y se utiliza principalmente para procesar y analizar datos procedentes de diferentes fuentes, así como para enviar los datos procesados a la nube o a otros dispositivos. Cuenta con las siguientes funciones principales:
Recopilación y tratamiento de datos: Una pasarela de computación periférica puede recopilar datos de diversos dispositivos y sensores, y procesarlos y analizarlos de forma local. Esto reduce los retrasos en la transmisión y el procesamiento de datos y mejora el tiempo de respuesta.
Medidas de seguridad: Las pasarelas de computación en el borde pueden cifrar y descifrar datos de forma local y proteger la seguridad de los dispositivos y los datos mediante mecanismos de seguridad SSL/TLS.
Optimización de la red: Las pasarelas de computación periférica pueden reducir la transmisión de datos y el consumo de ancho de banda mediante el filtrado, la compresión y la optimización de los datos, con el fin de mejorar el rendimiento y la eficiencia de la red.
Gestión de recursos: Las pasarelas de computación periférica pueden supervisar y gestionar dispositivos y recursos locales, coordinar y optimizar el uso y la asignación de recursos, y mejorar el rendimiento y la fiabilidad del sistema.
2. La pasarela de computación periférica EG se puede aplicar en diversos ámbitos, tales como:
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. Tras la puesta en marcha del programa, la empresa ha obtenido resultados significativos:
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.
