机器数据采集

制造业正面临着一场划时代的变革，数字化和物联网（IoT）正在产生前所未有的海量数据。与此同时，人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术正在使以有意义的方式利用这些大量数据成为可能。

尽管制造业尚未被视为数字化的先驱，但对于那些正在转型或仍在转型的企业来说，现在却蕴藏着巨大的机遇。全球市场正在稳步增长，越来越多的公司希望挖掘数字化的潜力。77%的受访制造商表示，他们希望在数字化转型方面投入巨资。

不断变化的客户需求为制造业带来新挑战

这种变化也是由不断变化的客户需求推动的。制造业必须变得更快、更灵活、更个性化。要应对这些挑战，仅仅优化单台机器已远远不够。相反，整个公司及其生产设施–从机器到供应链–都需要数字化网络化。

目前，伴随着这种变化的往往仍然是各种各样的机器、过时的系统和繁多的接口，这使得数字化的潜力难以充分发挥：

• 系统不统一：许多公司使用不同年代和不同制造商生产的大杂烩机器。这样就很难获得和分析有意义的数据。
• 数据不完整：缺乏透明度和不完整的数据集给决策带来困难，使收集到的数据几乎毫无用处。
•  过时的系统以及不同的数据语言和数据源：将老旧机器整合到现代化的数字基础设施中给许多公司带来了重大挑战。

为了应对这些挑战，我们需要能将机器和数据相互联网，并能灵活处理不同系统和数据格式的智能解决方案。需要能够记录和解释这些数据量的智能化专业解决方案–关键词机器数据采集（MDA）

如何记录机器数据？

通过使用连接在机器上的各种传感器，可以记录温度、压力、振动或数量等数据。然后，这些数据被转换成数字格式并传输到中央系统，在那里进行存储、解释和可视化。

有哪些机器数据？

可采集的机器数据范围非常广泛，这自然取决于相关机器和数据采集的目标。基本上，数据可以分为不同的类别：

1) 运行数据：

• 生产数据：生产部件数量、生产速度、废品率、运行时间/停机时间等。
• 过程数据：温度、压力、速度、流速等。
• 状态数据：振动、噪音、部件温度等。

2) 能源数据:

• 耗电量
• 压缩空气消耗量
• 耗水量

3) 质量数据：

• 产品的尺寸精度
• 表面处理
• 错误检测

4) 材料数据：

• 材料消耗
• 物料流
• 批号

这些只是机器数据采集的几个例子，说明有多少参数会对生产率产生影响，以及通过精确记录来优化生产率的可能性有多大，最重要的是说明 MDC 系统有多么重要。

机器数据采集有哪些优势？

对机器数据的持续记录和评估为企业提供了巨大的优化潜力和竞争优势：

1) 提高透明度和效率：

• 实时洞察：机器数据采集可实现对生产流程的实时无缝监控。这样就能全面了解单台机器的性能、物料流和整体设备效率 (OEE)。
• 减少停机时间：通过监控机器状态，可以提前计划维护工作（预测性维护）。因此，可最大限度地减少造成高成本的计划外停机时间t.
• 优化生产规划：收集的数据可用于更好地规划生产流程，及早发现并消除瓶颈。

2) 提高产品质量:

• 持续质量控制：通过对整个生产过程中的相关参数进行监控，可以及早发现和纠正偏离标准的情况。
• 无缝追溯：在出现质量问题时，机器数据采集可实现生产数据和批次的无缝追溯。

3) 降低成本：

• 更有效地利用资源：通过优化生产流程和减少浪费，最大限度地降低资源（材料、能源）消耗。
• 降低维护成本：预测性维护可以优化维护工作，避免代价高昂的计划外停机。

4) 提高灵活性和可扩展性：

• 快速应对市场变化：机器数据采集可实现灵活敏捷的生产，对新要求和市场变化做出快速反应。
• 简单的可扩展性：数据采集可随时适用于新的机器和系统，并可灵活扩展。

AC4DC 还具有其他优势：

• 绿地和棕地异质资产的数字化
• 硬件要求低，可扩展
• 更快、更灵活地实施和使用
• 增强数据主权和网络安全
• 弹性：通过缓冲提供稳定的数据

智能工厂：互联互通是基础

机器数据采集是通往智能工厂的必经之路，在智能工厂中，机器和系统可以相互通信，在某些情况下还可以自主运行。所有生产单元的联网形成了工厂的数字 “镜像”，为以数据为驱动的所有流程优化奠定了基础。

不同系统之间的连接以及传感器、软件和云解决方案的无缝集成至关重要。这是实时交换数据和高效控制流程的唯一途径。解决方案的可扩展性是另一个重要因素，以便随着公司基础设施的日益复杂而 “成长”。AC4DC 解决了当今制造业面临的所有这些挑战，为更智能、更网络化和更高效的生产铺平了道路。