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工业4.0时代,机器传感器数据的价值

工业4.0,第四次产业革命,随着互联网的力量相结合的自动化机器的力量。

  高性能处理和数据存储,使智能工业设备的角色,如装配,包装,检验的出现; 其能够监视多个传感器通道,并执行实时复杂的算法,如高速多轴马达驱动器或精密定位的。仅凭这些进步已经授权生产企业作出的能力,质量和生产力方面的巨大收益。

  虽然板载功能已经变得极其复杂的,它被广泛了解,机器传感器数据的价值延伸远远超出了基本的监视和控制。云计算的力量现在提供解开这个额外价值的手段。大数据即将生产,并带给提高业务绩效前所未有的机遇。

  大数据大机遇

  有机会的两大领域。首先,云的功率可以以基本上实时的角色被使用,以使连续机优化和动态维护调度。这可以在固定的时间间隔取代传统的维护,从而有助于降低拥有成本和停机时间,并使设备供应商采取更为灵活的“作为服务”的经营模式。

  从长远来看,历史分析可以根据数据的浩大的数量,以丰富的知识和在云计算强大的数据分析功能的优势提供增值服务。机器不同,甚至是企业级计算,云可以从拍摄多年来样品万亿存储数据,并运行应用程序,以确定连接和趋势,可以为企业提供前所未有的洞察到他们的业务,以帮助优化资产和流程。

  应用程序和服务目前在市场上包括实时和从各种供应商,如艾丽思,GE,IBM,Microsoft和他人的历史分析。制造商可以使用历史的工具,例如搜索和从设备设置或过程可能已经在前面的年内的任何时间任何地点获得该组织以往的经验中学习。他们还可以比较各个资产的表现在整个机队,以帮助优化。相比较而言,专业人士,如质量圈或应用研讨会之间分享经验的传统机制,可以是不可靠的,费时,和昂贵的组织。在跨国组织,语言的差异可呈现的又一障碍。此外,基于云的服务克服了集中和组织瞬时访问和使用在未来的信息所带来的挑战。

  总之,主板上的控制和监测智能和基于云的应用程序提供了用于指示机器运行状况和工艺性能传感器数据,一个贪婪的需求。光学传感器,包括从高噪声的免疫力红外传感器,被广泛用于监控的状态和机制,如插在表面贴装送料器供料器位置(图1),用于传送带上计算的对象,或验证的内容盒或食品加工或包装设备瓶。

 

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  图1:光学传感验证正确对准

  驾驶检测与恶劣环境

  在一些行业中,环境危害可能损害光学传感器的性能和精度。这些可以包括切割在分散由食品加工机械加工工艺(图2),或基于乙醇的洗涤剂中使用的油。在光学传感器,如用于崎岖镜片材料松下 CX-400系列此类化学品提供阻力,从而防止劣化导致不准确的性能或传感器故障。这些传感器的最新版本也满足其他环境要求,与相 ??比上代最高达60%,降低了传感器的功耗修订后的综合加工。这些传感器还具有可调节远距离使用,并且还能够穿透材料用途,如检测内部纸箱内容作为包装应用的一部分的强红外光束。

 

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  图2:CX-400的传感器已测试了各种水溶性的和水不溶性的油。

  类似的式红外线传感器的是欧姆龙 E3F / R系列。这两种类型,CX-400和E3F / R,具有能够接收或输出高达100毫安,这给设备制造商的灵活性,以在各种方式如PLC将传感器连接到一个装置,例如直接的开路集电极输出到模拟输入端口或通过连接多个传感器到数字总线。

  其它健壮的和持久的传感器包括霍尔效应旋转位置传感器,其对湿气,灰尘,振动较少受到和冲击比旋转电位。霍尼韦尔 HRS系列传感器被包装在旋转电位器的形式因子,从而提供一个滴在转换,并具有可以直接连接到控制系统的电压输出。

  数据到云

  负责采集和处理传感器数据的PLC或其它机器控制情报通常具有用于连接各种传感器和致动器的多个模拟和数字I / O。以太网端口也是常见,这使得大量的设备,例如传感器被连接时,在必要时长的距离,用一个总线协议如Modbus / TCP或Profinet的。传感器的数据采集模块可以包括多个传感器,例如光学或旋转位置传感器,与其他类似的模拟器件 ADIS16223数字振动传感器内置SPI主机接口,并监控各种机器健康状况的参数和进料的数据回经由本地微处理器和Modbus接口诸如主控制器Innovasic RAPID-NI V2112的Modbus接口模块。这样的模块的阵列可以用于目的,例如多轴马达健康监测,通过单一总线接口连接到主控制器,如图3所示。

 

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  图3:Modbus提供了多轴感应和控制的有效连接。

  PLC的以太网连接,还提供了所需传输的不同点在机器上感应到云中的数据连接性。与简单的集成网络或FTP服务器,在该以太网接口是传统点或者经由局域网的远程访问 - 经由网关与适当的安全规定 - 在互联网上。以这种方式,机能使它的数据提供给一个验证的云服务。从这点来说,创新的软件开发利用云计算的高性能计算能力,并通过云服务提供商提供规模经济的,接替在通过实时和历史所捕获的数据解锁值的任务分析。

  结论

  工业4.0将使制造业企业在自己的数据的价值得到最大的优势。普遍和高度可靠检测将是关键,收集数量庞大的渠道,从数量巨大的数据养活设计产生有价值的BI/' target='_blank'>商业智能基于云的应用。这种智能将在实时机优化和降低拥有成本的基础上,广泛的历史趋势分析和深度能够更好的战略决策支持的形式,远远超越了传统的人类网络的能力交付。


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