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赋能金属加工——以设备物联自主管理平台驱动生产智造升级

返回列表 来源: 发布日期: 2021.06.23

金属加工现场一直是制造现场管理和追溯最复杂的场景,常规的纸张作业模式经常出现档案不清,传递不明的状况。研华推出的金属加工入门套餐Metalworks帮助企业实现生产管理指标的优化需求,该套餐包括了WISE-Paas平台和MetalWorks应用程序。

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赋能金属加工

在MetalWorks应用程序包含工单管理(WIP)设备稼动管理(Avail)和异常管理(Andon),可监控工单状态、设备稼动率并驱动异常预警等,帮助管理者提高生产力,减少生产损失,快速实现数位化智能工厂

搭上企业自主管理快车

为了加速企业的数字化转型速度,研华提供了数据快速上云到应用的一站式方案:

第一步 设备接入和管理,研华在边缘端的长期积累,通过这些采集软件支持上百种工业协议的数据采集接入和设备管理数据的收集,这些软件和平台的数据传输已做过无缝整合。

第二步 当数据在边缘端接入之后即刻直接送达到云端DataHub中进行集中管理存储和访问。

第三步 当收集了大量数据后进一步应用,IoTSuite又提供低代码的数据可视化工具Dashboard 和SaaS Composer,用户只需要通过简单的拖拽,配置,即可快速制作可视化的应用,无需进行编码,并可灵活快速调整各种想要的显示样式,真正的帮助企业方便解决数据上云,数据管理,数据应用的问题,使企业可专注在行业本身应用开发和创新上。

优秀的IoT平台基底应具有“从轻量化导入到规模化迁移”的弹性。Metalworks以弹性灵活的部署形式为企业用户提供了多种产品方案,包括:智能边缘一体机、WISE-STACK私有云、部署于企业自建数据中心的企业专有云、以及 研华自营数据中心提供的托管云服务方案。企业用户可以根据自身的业务需求,选择最合适的轻量化方案导入,进而再选择适合于生产环境的产品方案进行规模化无缝迁移或扩展延伸为边云协同的方案。

研华将这些企业自主化管理的应用关键浓缩至60分钟直播活动内,希望可以通过这次直播,为大家打开数字化快车的门槛。

打通融合技术与金属加工应用场景

研华金属加工Metalworks方案在去年也曾为某航天研究所提供相关服务。该航天研究所具备等铝、镁、钛多种材料铸造能力,同时兼具设计、机加、表面处理、检测等全产业链的能力。这使得该所对于金属加工场景信息化管理需求进一步提高。

为满足企业需求,研华提供了Metalworks的精益化生产管理+物联网全套解决方案。据介绍,Metalworks针对金属加工典型业务应用场景,集成了大量的行业domain know-how。其中包含几个模块,可实现多项功能:数据采集、数据分析处理、工单生产管理、异常管理、设备稼动管理和人员绩效管理。在此基础上,可以通过应用模块将现场完全管控起来。

研华

在这一场景中,研华选择与金属加工垂直行业的优秀解决方案商西格数据共同协作。

“从功能的角度来讲,一方面是设备的数据采集,另外一方面是机加工设备的程序传输。通过各种协议、网络传输跟设备完成对接后,把它规范到一个统一的标准的接口,发自研华的上层应用Metalworks中去。”西格数据运营总监姚建国介绍。西格数据是这次与研华合作,落地此金属加工项目的集成商伙伴。

“举例而言,刀具智能管理模块可基于边缘计算技术对刀具加工过程进行实时的监控与分析,将刀具负载数据对应到到位号、主轴号,实时掌握刀具使用情况,进而节省人力成本、提高刀具管理效率。“研华工业物联网事业群项目咨询顾问高亮介绍,Metalworks可以向用户提供成熟的应用模块、丰富的业务场景,帮助客户快速梳理业务逻辑。

研华工业物联网事业群产品经理顾振华指出,由于该所的行业特殊性,应用场景是本地端的,而Metalworks是云端的。因此,本次项目也采用了一些云到端的技术,将云端的程序移植到本地端,还原了云端运营环境。同时,项目采用了微服务技术架构,可以动态新增程序,同时支持集群和管理,动态分配各自程序所占用的资源, “Metalworks具备开放型接口,可以针对客户需求进行二次开发,从而达到客制化的效果。”

总体而言,利用Metalworks,能够将采集的设备底层数据实时动态展示,让用户实现设备的实时监测预警。借用大量的模型微服务实现设备的故障识别、预测性维护、能耗分析,扩展潜力无限。

“比如,研华的金属加工软件Metalworks,本身就包括看板功能,我们直接利用了这个工具,就避免再完全从底层开始做代码堆积,进行可配置性的展示工具。” 前述负责人补充道。

对未来,该所还有着许多期许。该负责人介绍,本次项目的合作只是第一步,考虑到产能分步提升的规划,后期公司其他的外地部门和子公司还有更多的设备联网等需求,希望能继续携手研华进行合作。

“数据采集与设备链接只是完成了第一步,未来还需要实现‘数据决策’的科研生产模式转型升级,真正为企业实现价值。”该负责人说。

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