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賦能金屬加工——以設備物聯自主管理平臺驅動生產智造升級

返回列表 來源: 發布日期: 2021.06.23

金屬加工現場一直是制造現場管理和追溯最復雜的場景,常規的紙張作業模式經常出現檔案不清,傳遞不明的狀況。研華推出的金屬加工入門套餐Metalworks幫助企業實現生產管理指標的優化需求,該套餐包括了WISE-Paas平臺和MetalWorks應用程序。

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賦能金屬加工

在MetalWorks應用程序包含工單管理(WIP)設備稼動管理(Avail)和異常管理(Andon),可監控工單狀態、設備稼動率并驅動異常預警等,幫助管理者提高生產力,減少生產損失,快速實現數位化智能工廠

搭上企業自主管理快車

為了加速企業的數字化轉型速度,研華提供了數據快速上云到應用的一站式方案:

第一步 設備接入和管理,研華在邊緣端的長期積累,通過這些采集軟件支持上百種工業協議的數據采集接入和設備管理數據的收集,這些軟件和平臺的數據傳輸已做過無縫整合。

第二步 當數據在邊緣端接入之后即刻直接送達到云端DataHub中進行集中管理存儲和訪問。

第三步 當收集了大量數據后進一步應用,IoTSuite又提供低代碼的數據可視化工具Dashboard 和SaaS Composer,用戶只需要通過簡單的拖拽,配置,即可快速制作可視化的應用,無需進行編碼,并可靈活快速調整各種想要的顯示樣式,真正的幫助企業方便解決數據上云,數據管理,數據應用的問題,使企業可專注在行業本身應用開發和創新上。

優秀的IoT平臺基底應具有“從輕量化導入到規模化遷移”的彈性。Metalworks以彈性靈活的部署形式為企業用戶提供了多種產品方案,包括:智能邊緣一體機、WISE-STACK私有云、部署于企業自建數據中心的企業專有云、以及 研華自營數據中心提供的托管云服務方案。企業用戶可以根據自身的業務需求,選擇最合適的輕量化方案導入,進而再選擇適合于生產環境的產品方案進行規模化無縫遷移或擴展延伸為邊云協同的方案。

研華將這些企業自主化管理的應用關鍵濃縮至60分鐘直播活動內,希望可以通過這次直播,為大家打開數字化快車的門檻。

打通融合技術與金屬加工應用場景

研華金屬加工Metalworks方案在去年也曾為某航天研究所提供相關服務。該航天研究所具備等鋁、鎂、鈦多種材料鑄造能力,同時兼具設計、機加、表面處理、檢測等全產業鏈的能力。這使得該所對于金屬加工場景信息化管理需求進一步提高。

為滿足企業需求,研華提供了Metalworks的精益化生產管理+物聯網全套解決方案。據介紹,Metalworks針對金屬加工典型業務應用場景,集成了大量的行業domain know-how。其中包含幾個模塊,可實現多項功能:數據采集、數據分析處理、工單生產管理、異常管理、設備稼動管理和人員績效管理。在此基礎上,可以通過應用模塊將現場完全管控起來。

研華

在這一場景中,研華選擇與金屬加工垂直行業的優秀解決方案商西格數據共同協作。

“從功能的角度來講,一方面是設備的數據采集,另外一方面是機加工設備的程序傳輸。通過各種協議、網絡傳輸跟設備完成對接后,把它規范到一個統一的標準的接口,發自研華的上層應用Metalworks中去。”西格數據運營總監姚建國介紹。西格數據是這次與研華合作,落地此金屬加工項目的集成商伙伴。

“舉例而言,刀具智能管理模塊可基于邊緣計算技術對刀具加工過程進行實時的監控與分析,將刀具負載數據對應到到位號、主軸號,實時掌握刀具使用情況,進而節省人力成本、提高刀具管理效率。“研華工業物聯網事業群項目咨詢顧問高亮介紹,Metalworks可以向用戶提供成熟的應用模塊、豐富的業務場景,幫助客戶快速梳理業務邏輯。

研華工業物聯網事業群產品經理顧振華指出,由于該所的行業特殊性,應用場景是本地端的,而Metalworks是云端的。因此,本次項目也采用了一些云到端的技術,將云端的程序移植到本地端,還原了云端運營環境。同時,項目采用了微服務技術架構,可以動態新增程序,同時支持集群和管理,動態分配各自程序所占用的資源, “Metalworks具備開放型接口,可以針對客戶需求進行二次開發,從而達到客制化的效果。”

總體而言,利用Metalworks,能夠將采集的設備底層數據實時動態展示,讓用戶實現設備的實時監測預警。借用大量的模型微服務實現設備的故障識別、預測性維護、能耗分析,擴展潛力無限。

“比如,研華的金屬加工軟件Metalworks,本身就包括看板功能,我們直接利用了這個工具,就避免再完全從底層開始做代碼堆積,進行可配置性的展示工具。” 前述負責人補充道。

對未來,該所還有著許多期許。該負責人介紹,本次項目的合作只是第一步,考慮到產能分步提升的規劃,后期公司其他的外地部門和子公司還有更多的設備聯網等需求,希望能繼續攜手研華進行合作。

“數據采集與設備鏈接只是完成了第一步,未來還需要實現‘數據決策’的科研生產模式轉型升級,真正為企業實現價值。”該負責人說。

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