智慧工厂数据采集解决方案
工业数据采集应用解决方案
工业互联网数据采集与应用解决方案采用’端-边-云’架构,提供设备接入、边缘计算、云端服务等全栈能力。支持海量设备高并发接入, 灵活适配各类工业协议。边缘侧提供数据采集、清洗、存储、分析、控制等就近计算处理。云平台提供设备管理、应用开发、数据服务等PaaS能力。为工业客户实现设备全生命周期管理,助力工业数字化转型。
近年来，中国制造业深刻贯彻“中国制造2025”战略，充分借鉴“工业4.0”的创新理念，加速推进制造企业的智能化和数字化转型。这股数字化浪潮已在汽车、电子信息和装备制造等多个行业掀起，力图通过收入结构优化和成本削减提升全球竞争力。然而，在这场大规模的行业升级中，传统制造企业普遍面临着一些关键挑战：
生产数据的孤岛效应：
在大多数制造企业中，信息技术（IT）与操作技术（OT）系统之间尚未建立有效的沟通机制，设备与系统各自为战，导致信息交互不畅，这严重制约了企业的统筹管理和科学决策。
设备综合效率（OEE）低下的问题普遍存在：
设备运转的精确度和有效性无法实时捕捉和分析，从而无法实现生产效率的持续改善。
生产过程的透明度不足：
质量追溯困难，人工统计的低效率和高误差率，也给管理层的监控与决策造成困扰。
智能化解决方案
为了应对这些挑战，思为交互科技提供的工业数据采集解决方案，以“端—边—云”架构为基础，构建了全面覆盖数据采集、处理和应用的智能化平台，为企业数字化转型提供全方位支持。
1. 设备数据采集与连接管理系统：
该系统以异构设备的广泛兼容及快速接入为特长，支持包括OPC UA、Modbus和PLC直连在内的200多种工业协议。通过标准化的数据接入流程，确保实时、准确地获取设备数据，为后续的数据处理打下稳固基础。
2. 边缘计算单元：
边缘侧部署的数据采集、清洗和处理设备，凭借无缝对接各类工业协议的能力，进行就近计算处理，减少数据传输的延迟和带宽需求。它还支持AI算法的部署，进而实现设备的预测性维护与故障预警，显著减少设备停机时间并提升可用率。
3. 云端设备管理与数据平台：
此功能模块将设备的实况运行数据汇集到云端，形成一个设备资产的全生命周期管理体系。管理者可以通过可视化操作界面，随时查看设备运行状态，结合BI决策平台进行数据驱动的生产决策。
4. 可视化数字孪生与生产看板：
通过构建企业数字孪生模型，直观地显示各类生产数据及其动态变化，促使管理者及时识别生产环节中的效率瓶颈。同时，数字孪生可反映设备运作的细致变化，为未来生产策略提供重实际数据支持。
系统有效性与亮点
– 生产全要素真实透明化：
产生的监控数据实时上传至云平台，保证了生产全要素的信息透明化及可靠性。
– 跨部门协同效率改善：
基于云平台的协作工具，部门间的数据壁垒被打破，沟通效率显著提升。
– 精益化能耗管理：
通过系统监控能源使用情况，实现精细化能耗管理，协助企业兑现绿色可持续发展承诺。
– 全流程质量追溯能力：
从原材料到成品的全过程追溯，提供更高水准的产品品质保障和对客户的质量承诺。
未来，制造企业将愈加依赖于数据驱动的智能决策与全面的资源整合能力，为智能制造的实现和产业的数字化转型创造更多能量。工业数据采集解决方案不仅解决了生产管理中长期存在的痛点，更将赋能企业在激烈的竞争中通过技术升级实现转型与成长。通过技术创新与全面覆盖，工业数据采集解决方案助力企业从容应对数字化转型挑战，并进一步推动制造业向数字化、智能化迈进。
