LoRa fiable pour la santé des machines industrielles - IOTROUTER
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LoRa fiable pour la santé des machines industrielles

Ce cas démontre que LoRa pour la santé des machines industrielles utilise ET2110 et ET1010 pour la surveillance en temps réel et la détection prédictive des défauts._smart Factory_IOTRouter

LoRa pour la santé des machines industrielles

70%

Minimiser les temps d'arrêt

35%

Réduire les coûts de maintenance

10%

Améliorer l'efficacité de la production

Contexte

Le système de prédiction et de diagnostic des défaillances des équipements d'une usine textile doit surveiller en temps réel l'état de fonctionnement des équipements, la vitesse, la température, la tension et d'autres données. Grâce à l'analyse des données, il prédit efficacement les défaillances des équipements, en fournissant des informations complètes pour une gestion intelligente de l'usine et en réduisant le taux de défaillance.

Exigences du client

Acquérir des données telles que le signal d'impulsion de la vitesse de la machine textile, la température et la tension.

Surveillez l'état de la machine textile en temps réel 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, en prévoyant les défaillances de l'équipement et l'état de la production.

Solution technique

Application de LoRa à la prédiction et au diagnostic des pannes des équipements industriels01

Le système utiliseles nœuds LoRa ET2110 et ET1010 basés sur une détection personnalisée des impulsions. ET2110 prend en charge 1*RS485, 4*DI, et 4*DO interfaces, et prend en charge la transmission/le relais transparent.
L'ET2110 adopte la dernière technologie d'étalement du spectre LoRa, prenant en charge une transmission de données plus longue, plus rapide et plus sûre. Il présente lescaractéristiques suivantes :

1. Prend en charge l'indication de l'intensité du signal RSSI, ce qui permet d'évaluer la qualité du signal et d'améliorer le réseau de communication. 2. Peut être utilisé pour l'acquisition efficace de données, la transmission sécurisée de données, la mise en réseau de relais, la transmission point à point et la transmission point à multipoint.
3. Prend en charge le réglage de 8 broches logiques, permettant le suivi à distance DO DI, le suivi à distance AO AI, et d'autres fonctions de suivi IO. 4. La conception en cascade tête à queue permet d'étendre facilement les interfaces IO.
5. Qualité industrielle, antistatique, résistant aux surtensions, large plage de tension, et prend en charge un fonctionnement stable de -40℃ à 80℃.
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Fonctions du système

1. Acquisition des données

Le nœud LoRa ET1010 acquiert les données du capteur d'impulsion de vitesse de la machine textile via le port série et transmet les données à l'ET2110 via la communication sans fil LoRa.

2. Tableau de bord des données

Affichage en temps réel de l'état en ligne de toutes les machines textiles, du nombre d'impulsions, de l'intensité du signal, de la vitesse, de la température, de la tension et d'autres données, ainsi que de l'état de tous les nœuds LoRa ET2110 et ET1010, ce qui facilite la surveillance unifiée.

3. Gestion des opérations et de la maintenance

Le concentrateur transmet les données à la plateforme en nuage via un réseau 4G en utilisant le protocole MQTT. Le personnel O&M peut rapidement prendre les mesures nécessaires en fonction de l'état de la machine en temps réel affiché sur la plateforme.

4. Mécanisme d'alarme

La prise en charge des alarmes hors ligne et des alarmes basées sur des seuils permet d'éviter les pannes d'équipement inattendues et les temps d'arrêt.

Avantages et valeur

Après la mise en service du système de surveillance des gaz combustibles/toxiques a été mis en place, le temps de réponse aux alarmes est passé d'une moyenne de plus de 30 minutes à moins d'une minute ; le taux d'accidents de sécurité causés par des fuites de gaz a chuté de plus de 90%.

L'utilisation de la technologie LoRa permet la mise en réseau en étoile et point à multipoint avec un déploiement rapide et facile. Elle permet également une faible consommation d'énergie, ce qui réduit les coûts d'exploitation.

Il permet de surveiller à distance et en temps réel le fonctionnement des machines, notamment la température, la tension, les pannes, l'état de la maintenance, etc. Grâce à l'analyse des big data, le système peut prédire efficacement les défaillances potentielles de l'équipement.

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