一、行業(yè)背景

在當今制造業(yè)領(lǐng)域，數字化轉型已成為提升競爭力的關(guān)鍵。企業(yè)需要對生產(chǎn)過(guò)程中的各種數據進(jìn)行精準采集、分析與利用，以實(shí)現生產(chǎn)效率的最大化、成本的有效控制以及產(chǎn)品質(zhì)量的提升。傳統的制造企業(yè)往往依賴(lài)人工記錄數據或者使用一些孤立的自動(dòng)化設備，這些方式存在數據準確性低、實(shí)時(shí)性差以及數據難以整合等問(wèn)題。例如，在生產(chǎn)線(xiàn)上，設備的運行狀態(tài)、生產(chǎn)參數、物料消耗等數據如果不能及時(shí)準確地采集并匯總分析，企業(yè)就難以?xún)?yōu)化生產(chǎn)流程、預測設備故障以及合理安排生產(chǎn)計劃。

二、企業(yè)遇到的問(wèn)題

（一）數據采集效率低下

某制造企業(yè)擁有多條大型生產(chǎn)線(xiàn)，每條生產(chǎn)線(xiàn)上有眾多不同類(lèi)型的設備，如數控機床、自動(dòng)化裝配機器人、檢測設備等。之前，企業(yè)采用人工巡檢的方式記錄設備數據，包括設備的溫度、壓力、運行時(shí)長(cháng)等關(guān)鍵參數。這種方式不僅耗費大量的人力和時(shí)間，而且數據采集的頻率低，無(wú)法及時(shí)反映設備的實(shí)時(shí)狀態(tài)。例如，一些設備可能在短時(shí)間內出現參數異常，但人工巡檢間隔期間這些異常無(wú)法被及時(shí)發(fā)現，導致設備故障風(fēng)險增加，影響生產(chǎn)連續性。

（二）數據整合困難

企業(yè)內部不同類(lèi)型的設備來(lái)自不同的供應商，這些設備的數據接口和通信協(xié)議各不相同。部分老舊設備僅支持簡(jiǎn)單的串口通信，而新購置的智能設備則采用以太網(wǎng)或者無(wú)線(xiàn)通信協(xié)議。企業(yè)嘗試構建內部的數據管理系統，但由于數據格式和通信方式的差異，在整合這些設備數據時(shí)遇到巨大挑戰。數據無(wú)法有效整合，就難以進(jìn)行全面的生產(chǎn)分析和管理決策，各個(gè)部門(mén)只能獲取到部分設備數據，無(wú)法形成完整的生產(chǎn)視圖。

（三）數據準確性與可靠性不足

人工采集數據過(guò)程中，由于人為疏忽、記錄錯誤或者數據傳輸過(guò)程中的丟失等原因，數據的準確性和可靠性大打折扣。而且，一些設備的傳感器本身存在一定的誤差，在沒(méi)有統一的數據校準和處理機制下，這些誤差數據被直接記錄和使用，導致基于這些數據做出的生產(chǎn)調整和決策可能出現偏差。例如，在產(chǎn)品質(zhì)量控制環(huán)節，如果依據不準確的生產(chǎn)參數數據進(jìn)行質(zhì)量分析，可能會(huì )誤判產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題的根源，進(jìn)而采取錯誤的改進(jìn)措施。

三、解決方案

（一）采用 IOT 數據采集網(wǎng)關(guān)

企業(yè)引入了天拓四方的 IOT 數據采集網(wǎng)關(guān)系統。該網(wǎng)關(guān)具有多接口設計，能夠兼容企業(yè)內各種設備的數據接口，無(wú)論是串口、以太網(wǎng)口還是無(wú)線(xiàn)接口（如 Wi - Fi、4G/5G 等）。網(wǎng)關(guān)內置了強大的協(xié)議轉換模塊，可以將不同設備的通信協(xié)議統一轉換為標準的工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議或者其他企業(yè)內部數據系統可識別的協(xié)議。例如，對于那些僅支持串口通信的老舊設備，網(wǎng)關(guān)通過(guò)串口連接后，將其數據轉換為以太網(wǎng)協(xié)議，然后傳輸到企業(yè)的數據服務(wù)器。

（二）數據采集與傳輸優(yōu)化

在數據采集方面，網(wǎng)關(guān)可以根據預設的采集策略，對設備數據進(jìn)行高頻次采集。比如，對于關(guān)鍵設備的核心參數，可以設置每10秒采集一次，而對于一些相對次要的數據則可以適當降低采集頻率。采集到的數據通過(guò)網(wǎng)關(guān)內置的安全加密通道傳輸到企業(yè)數據中心，確保數據在傳輸過(guò)程中的安全性和完整性。同時(shí)，網(wǎng)關(guān)具備數據緩存功能，當網(wǎng)絡(luò )出現短暫中斷時(shí)，數據可以暫存在網(wǎng)關(guān)本地緩存中，待網(wǎng)絡(luò )恢復后自動(dòng)續傳，避免數據丟失。

（三）數據預處理

IOT數據采集網(wǎng)關(guān)還集成了數據預處理功能。在數據預處理環(huán)節，網(wǎng)關(guān)能夠對采集到的數據進(jìn)行初步的篩選、過(guò)濾和聚合操作。比如，去除明顯異常的噪聲數據，將多個(gè)相關(guān)數據進(jìn)行聚合計算，生成更有價(jià)值的衍生數據（如計算設備的能耗效率等），然后再將處理后的數據傳輸到企業(yè)數據系統，提高了數據的準確性和可用性。

四、應用效果

（一）生產(chǎn)效率顯著(zhù)提升

通過(guò)實(shí)時(shí)準確的數據采集和傳輸，企業(yè)能夠及時(shí)掌握設備的運行狀態(tài)，對生產(chǎn)過(guò)程中的異常情況做出快速響應。設備故障預警時(shí)間從原來(lái)的平均2小時(shí)提升到了30分鐘以?xún)?，大大減少了設備停機時(shí)間。生產(chǎn)計劃調整的靈活性也得到增強，企業(yè)可以根據實(shí)時(shí)的生產(chǎn)數據，快速調整生產(chǎn)線(xiàn)的產(chǎn)能分配、物料配送等環(huán)節，整體生產(chǎn)效率提升了約25%。

（二）數據整合與管理優(yōu)化

IOT 數據采集網(wǎng)關(guān)成功解決了企業(yè)內部設備數據整合的難題。所有設備數據都能在統一的數據平臺上進(jìn)行展示、分析和管理。企業(yè)各個(gè)部門(mén)可以根據自身需求獲取完整、準確的數據，實(shí)現了生產(chǎn)、質(zhì)量控制、設備維護等多部門(mén)之間的數據共享與協(xié)同工作。數據管理的效率提高了約40%，為企業(yè)的精細化管理提供了有力支撐。

（三）產(chǎn)品質(zhì)量穩步提高

借助準確可靠的數據采集和分析，企業(yè)在產(chǎn)品質(zhì)量控制方面取得了顯著(zhù)成效。在生產(chǎn)過(guò)程中，能夠實(shí)時(shí)監測影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵參數，并及時(shí)調整生產(chǎn)工藝。產(chǎn)品次品率從原來(lái)的5%降低到了2%以?xún)?，產(chǎn)品質(zhì)量的穩定性和一致性得到了有效保障，提升了企業(yè)產(chǎn)品在市場(chǎng)上的競爭力。

IOT 數據采集網(wǎng)關(guān)在該制造企業(yè)的應用，成功解決了企業(yè)在數據采集、整合、準確性等多方面的問(wèn)題，為企業(yè)的數字化轉型和可持續發(fā)展奠定了堅實(shí)的數據基礎。