1. Общие сведения о предприятии и анализ болевых точек
Многие традиционные предприятия сталкиваются со многими болевыми точками в области сбора данных о промышленном оборудовании. Эти предприятия часто имеют большое количество производственного оборудования, но отсутствие эффективного сбора данных означает, что рабочее состояние оборудования, производственные данные и другая информация не могут быть получены своевременно и точно, что в свою очередь влияет на эффективность производства предприятия и уровень принятия решений.
Интеллектуализация и информатизация - это необходимый процесс для преобразования и модернизации предприятий, а также необходимое средство для того, чтобы предприятия заняли свое место в рыночной конкуренции. Хотя предприятия сталкиваются с различными трудностями, они должны их преодолеть.
В частности, традиционный сбор данных о промышленном оборудовании сталкивается со следующими основными проблемами:
Реверсивные способы сбора данных: Традиционные методы сбора данных часто основаны на ручном управлении, неэффективны и подвержены ошибкам, не способны удовлетворить потребности современного производства.
Серьезный феномен "силоса данных: Данные между различными устройствами не могут эффективно обмениваться, что приводит к возникновению информационных силосов, влияющих на общие возможности предприятия по анализу данных.
Недостаточная способность к обработке данных: На предприятии отсутствует профессиональная обработка данных и аналитическая группа, которая не в состоянии провести углубленный анализ собранных данных, И трудно найти ценность, скрывающуюся за данными.
2. Решение по сбору данных о промышленном оборудовании и эффект от его внедрения
Для решения вышеперечисленных проблем мы предлагаем решение по сбору данных о промышленном оборудовании на основе технологии IoT. Размещая датчики, IOTROUTER Шлюз для пограничных вычислений и других устройств, решение обеспечивает мониторинг в режиме реального времени, сбор и обработку данных о рабочем состоянии производственного оборудования, а также анализ данных с помощью платформы Digital Network Nebula.
1. Функции пограничного шлюза EG
Шлюз для граничных вычислений - это мост, соединяющий устройства с облаком и используемый в основном для обработки и анализа данных из различных источников и отправки обработанных данных в облако или на другие устройства. Он выполняет следующие основные функции:
Сбор и обработка данных: Пограничный вычислительный шлюз может собирать данные с различных устройств и датчиков, обрабатывать и анализировать их на месте. Это сокращает задержки при передаче и обработке данных и улучшает время отклика.
Защита безопасности: Пограничные вычислительные шлюзы могут шифровать и расшифровывать данные локально и защищать безопасность устройств и данных с помощью механизмов безопасности SSL/TLS.
Оптимизация сети: Пограничные вычислительные шлюзы позволяют сократить передачу данных по сети и потребление полосы пропускания за счет фильтрации, сжатия и оптимизации данных для повышения производительности и эффективности сети.
Управление ресурсами: Пограничные вычислительные шлюзы могут контролировать и управлять локальными устройствами и ресурсами, координировать и оптимизировать использование и распределение ресурсов, а также повышать производительность и надежность системы.
2. EG Edge Computing Gateway может применяться в различных областях, таких как:
Умный дом: Пограничные вычислительные шлюзы могут использоваться для управления устройствами "умного дома", такими как датчики температуры, системы освещения, дверные замки и т. д., чтобы повысить производительность и скорость реагирования систем "умного дома".
Промышленная автоматизация: Пограничные вычислительные шлюзы могут использоваться для мониторинга и управления промышленным оборудованием и производственными линиями, такими как роботы, датчики, системы управления и т.д., для повышения производительности и безопасности.
Умный город: Пограничные вычислительные шлюзы могут использоваться для мониторинга и управления городскими объектами и ресурсами, такими как уличные фонари, светофоры, мусорные баки и т. д., чтобы повысить эффективность и качество управления городом и его услугами.
3. После внедрения программы предприятие добилось значительных результатов:
Эффективность сбора данных значительно повысилась: Благодаря автоматизированному методу сбора данных сократилось ручное вмешательство, повысилась точность и эффективность сбора данных.
Обмен данными и интеграция: Обеспечивается взаимодействие данных между различными устройствами, разрушаются информационные силосы, и предприятие получает более полное представление о данных.
Добыча ценностей из данных: Используя мощные вычислительные возможности платформы Digital Network Nebula, собранные данные подвергаются глубокой обработке и анализу, что помогает предприятиям находить проблемы в производственном процессе, оптимизировать его и повышать эффективность производства.
3. Резюме и перспектива
Благодаря внедрению решений по сбору данных о промышленном оборудовании на основе технологии Интернета вещей предприятие успешно преодолело ограничения традиционных методов сбора данных и добилось сбора точных данных в режиме реального времени и их эффективной обработки. Это не только повышает производительность предприятия, но и обеспечивает мощную поддержку данных для принятия решений на предприятии.
В будущем, с постоянным прогрессом технологий и расширением сценариев применения, сбор данных о промышленном оборудовании будет играть важную роль во все большем количестве областей. Мы продолжим углублять наши исследования и оптимизировать наши решения, чтобы предоставлять более эффективные и интеллектуальные услуги по сбору данных, помогая предприятиям достичь цифровой трансформации и интеллектуальной модернизации.
