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工业领域包括众多垂直行业,比较大的行业有制造业、运输业、能源、建筑业、采掘业等,每个行业的特性差异巨大,物联网与每个行业的结合,也都要根据行业自身特性来调整。如果把物联网在行业里的应用抽象出来,我们可以总结为四个层次:数据的采集与展示、基础的数据分析与管理、深度数据分析与应用、工业控制。这四个层次根据涉及业务流程的深度,由浅入深的总结了工业物联网目前的应用和价值,越浅层次的应用,涉及到的业务流程越少,通用性会比较强,应用领域越广。
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1、数据采集与展示
主要是将工业设备传感器上采集到的数据信息传输到云平台,并用可视化的方式将数据呈现出来。
现在的大部分工业设备,例如数控机床、风力发电机、工业车辆等,自身就带有大量传感器,并提供集中的数据接口,只有一小部分老旧设备,或者有特殊的数据需求场景,需要单独加装传感器和数据采集装置。在数据传输方面,厂房内的设备,环境比较复杂,一般会使用网线将机床设备连接到集中的数据处理装置上,再通过4G或者固网连接到云平台;厂房外的设备,比如工业车辆,则通过内置4G通信模块的终端来完成数据采集和传输。数据采集业务的难点在于,面对大量不同种类的品牌的工业设备时,设备数据协议的适配和兼容。最后的数据可视化,是客户比较核心的需求,可以通过统一的平台监控在网设备的状态,便于及时了解设备异常信息,提高管理人员效率。
2、 基础的数据分析与管理
基于云平台采集到的设备数据,进行基本的数据分析,并产生一些SaaS应用,比如设备性能指标异常的告警、故障代码查询、故障原因的关联分析等。这一层的数据分析还偏向于通用分析工具的阶段,不涉及基于垂直领域深入行业知识的数据分析,基于这些数据分析结果,也会有一些通用的设备管理功能,像设备的开关机、调整状态、远程锁机及解锁等,这些管理应用根据具体的领域需求而不同。
3、深度数据分析与应用
深度的数据分析,则涉及到具体领域的行业知识,需要特定领域的行业专家来实施,具体根据设备的领域和特性建立数据分析模型。目前比较多应用在故障预测领域,大型工业设备的故障预测一直是难以解决的问题,比如机床、风机等,一旦有大的故障发生,带来的影响以及随后产生的修复成本都是巨大的,实时采集数据并预测设备故障,可以大幅度降低设备故障带来的影响。在大量数据的基础上,使用机器学习,结合行业专家的知识,可以产生深度的行业应用,比如改进制造工艺,优化制造流程等,可以提高工业设备使用效率。
4、工业控制
工业物联网的目的就是能对工业过程实施精准控制。基于前述传感器数据的采集、展示、建模、分析、应用等过程,在云端形成决策,并转换成工业设备可以理解的控制指令,对工业设备进行操作,实现工业设备资源之间的精准的信息交互和高效协作。当前大部分场景的工业控制系统还需要部署在本地,受通信技术和处理能力的限制,工业云平台涉及工业控制的的深度还不够。5G技术可以满足工业系统对通信能力的要求,实现工业控制的目标。
工业物联网应用案例
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制造业按其产品制造工艺过程的特点,总体上可分为离散制造业和流程制造业。
离散制造业的产品往往是零部件由多道不连续的工序加工装配而成,比如3C产品、汽车、机械等,生产过程是离散的。而流程制造业则是原材料按照固定的工艺流程,经过一系列设备和装置加工而形成产品,生产流程自动化程度很高,比如石油、化工、天然气、造纸等等。
离散制造业涉及的整个生产链条很长,而生产链条上的各个环节相互独立,产能差异很大,这样就会造成各环节衔接出现问题,而影响最终产品的生产。比如手机制造领域,有时候新机发布后产能却跟不上,可能就是因为生产链条中,某个部件良品率过低导致的。因此,在离散制造业领域,提供统一的物联网平台,从信息层面把生产的各个环节联通起来,就显得非常有意义。具体到生产制造环节,大多时候涉及到的设备都是机床,目前国内也有一些公司,在机床信息联网这个方向上探索,这也是工业物联网里一个比较典型的应用