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生产过程数据采集与分析解决方案

2024/2/6 8:10:13发布14次查看
mes下位机数据监控与采集控制,主要是监控控制层(pcs)每台自动化设备的运行状态、产量、故障等信息,并将采集到的数据上传至mes上位机生产管理系统中心,构成以mes为中心的生产物联网系统,实现工厂自动化生产。由于是采集控制层设备的运行数据,因此数据的采集和控制层的设备类型,设备新旧及自动化程度有着直接的关系。
根据工厂生产设备的差异,可以简单的将下位机数据监控与采集实施分为以下3种类型:
1)全自动化生产设备(能记录工作数据,可通讯)
安装plc智能控制器或者工控电脑板,记录工作数据并提供内部运行数据可读接口(tcp/ip、modbus/rs232、profibus/rs485等); 设备有自身监控系统,时时记录设备开机时间、运行时间、运行状态、电机转速、电机电流、故障代码、产品加工型号、加工数量、合格品数量等工作信息。此时通过这台机器的内部通讯地址表,以及每个地址位数值代表的意义,那么就很轻松的监控到这台设备的工作信息。这个关键是看能否拿到设备生产厂家的开发资料,因为设备生产厂家有些会将内部通讯地址表给到他们的客户,以方便客户生产联网工作,但是有些设备生产厂家将其作为内部资料,不提供给他们的客户,因此需要看具体的设备,是否可以拿到内部数据通讯地址表。
解决方案: a、读取plc或者工控电脑板的io口数据,但是会破坏设备本身的接线结构,影响设备保修等状况;b、外扩通用数据采集控制板,等于是独立系统,对设备本身没有影响,还可以精确采集想要数据,给到mes上位机部分。
2)全自动化生产设备(不可通讯)和半自动化设备
全自动化设备(不可通讯):是指这个设备是可以完成全自动化工作,只是没有自身数据记录功能(如记录运行的状态、加工的数量、运行时间等参数),至多只有一个故障报警提示; 半自动化设备:只能完成自身的局部工作,没办法提供运行数据输出。
解决方案:
外扩通用数据采集控制板,等于是独立系统,对设备本身没有影响,可以精确采集mes上位机需要的数据;同时对半自动设备在通用数据采集控制板上增加控制功能,将半自动化设备升级为自动化,满足mes生产控制系统需求。
3)人工操作的手动设备;
人工操作的手动设备,可以根据生产的需求安装上控制器,实现设备的自动化;也可以购自动化新机,满足mes自动化生产需求;
解决方案:
a、用plc智能控制器实现设备的自动,并将需要数据输出; b、外扩通用数据采集控制板,同样在这个通用的控制板上增加功能,控制手动设备实现自动化操作,并精确采集这台设备的工作信息,供mes上位机系统控制。
总结:综合以上的3种类型,最终得出一种比较通用、方便、对本项目设备影响较小的数据监控与采集方案(参照如下方案图):
备注:每台自动化设备都安装一块数据采集控制板,分别采集到需要的数据后,然后通过工业485 总线方式统一提供给mes 控制系统pc 电脑上位机;pc 机对生产工作数据的统计,生产状态的分析等。
分析系统建设情况
数据分析系统以数据采集为基础,完成数据处理的全过程,结合大数据平台以及各类生产相关系统,开发各类适用于业务需求的工业数据分析应用。
l 应用与决策层:主要实现物联网应用逻辑和数据展现,并结合机器学习、大数据平台和未来的人工智能等高级数据分析功能。
l 数据平台层:主要实现物联网数据的采集、整理、传送、存储,数据的本地化分析以及反馈指令的传送。
l 网络连接与传感器层:主要实现从传感器/设备-到-后端分析平台之间的数据底层传输和数据产生。
平台涉及数据采集、数据本地上传、数据远端上传3个部分,功能节点包括:边缘节点、雾节点和数据中心节点。
l 现场传感器:收集设备的控制、工艺参数、质量检测等流式数据传给边缘节点
l 边缘节点:过滤聚合设备数据,设计规则并触发相关自动响应操作,如报警等。
l 雾节点:将时间序列数据存储在列式数据库,可提供本地用户看板,帮助用户更好实时决策。
l 数据中心/云:上层应用使用iot数据,大数据平台利用big data和ai工具存储数据、根据要求建立数据模型进行分析和展现。
物联网与数据分析应用的结合:结合大数据分析平台,可在后端完成数据模型训练和验证的过程,将成熟有效的模型或算法前置到雾节点和边缘节点,实现分布式数据实时处理和分析。以边缘节点为例,可将参数特征分析类功能集成到网关,当网关实时检测到特定值的参数值时,会直接触发预警消息通知相关人员或系统执行对应操作。部署架构见下图:
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