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Web组态网关HMI1001-ARM-4G产品在制造业的应用案例

 

 

摘要:
本文将介绍迅饶(型号:HMI1001-ARM-4G)网关的产品在制造业中的应用案例。迅饶网关配合组态编辑软件X2View可实现现场数据采集,并直接转为组态画面进行数据实时监控。采用4G全网通,方便实现串口数据到微信、短信等的转换,满足客户远程数据传输的需求。用户无需购买组态软件,只需用电脑、手机、iPad或自带浏览器功能的设备即可登录组态画面进行监控,实现远程监控设备启停、运行等操作,给用户带来良好的操作体验。同时具有微信报警、钉钉报警、邮件报警、短信报警、电话报警(选配)功能;还可以转发为BACnet服务器、Modbus服务器、IEC61850服务器、OPC UA服务器、MQTT服务器,开放HTTP WEB服务被第三方的系统集成。通过一个真实的案例,我们将看到迅饶网关如何帮助制造企业完成上级监管部门的任务,提高生产效率、优化设备维护和实现智能化生产,实现企业数字化工厂建设。

 

一、案例背景
安庆市某铝业制造有限公司是一家中型制造企业,专注于利用废旧金属生产标号铝锭,属循环经济产业,现有500T和180T压铸机,抛丸机、车床、铣床等设备数十台套,生产各种类汽油机缸头和汽油发动机箱体。公司直接或间接成为海尔、江淮、奇瑞等配套厂家,许多产品远销国外市场。
由于安庆市城市一体化建设的需要,各企业所涉及的监管设备需要接入到市级云中台,项目建设之初也没有规划专用网络用于企业的数据传输,本着实用、易维护、低成本的原则,准备采用4G无线传输;该企业之前尚未接入过智能化采集网关产品,且企业的智能化系统由本公司承建,通过调研和选型,最终选型:迅饶HMI1001-ARM-4G型网关。

 

二、问题分析
某铝业制造有限公司数据接入面临以下几个问题:
1. 实时数据分析需求:缺乏对设备生产线作业关联性的实时数据分析,缺乏对机器运作各个环节的状态及作业落成规则的了解。
2. 传感器数据采集困难:企业前期也未接入过智能化数采网关产品,且在企业做设备数据接入的过程中,设备传感器厂商不配合完成数据的采集工作,导致数采接入环节推进困难。
3. 上级平台数据对接困难:上级平台是电信上海某公司承建的平台,由于之前也未跟此平台对接过,所以对接协调存在一定难度。

 

、解决方案
为了解决上述问题,本公司给某某铝业制造有限公司引入迅饶网关产品。该产品具有以下特点和功能:
多协议支持:企业数采网关支持多种通信协议,可以与不同供应商的设备进行无缝连接和通信。
有线/4G支持:在本项目中,上级平台是云平台,企业侧与上级平台没有专用网络支持,介于成本考虑使用的是4G版网关更具有灵活性。
远程设备管理:X2View配置工程方便,可实现对设备的远程监控和管理,包括设备状态监测、配置管理和固件升级等功能。

根据以上功能特点,我们依照实际情况制定了如下解决方案:
1. 实时数据分析:迅饶网关内置传感器点位的主动读取和被动更新的机制,可以对每个传感器的实时数据进行多关联变量分析,将结果数据推送至平台然后再做二次分析,减少了上级平台数据分析的压力和复杂度。
2. 传感器数据采集:在对接传感器过程中是我司工程师根据设备实时生产中寄存器地址的不断尝试数据解析中完成。
3. 上级平台数据对接:通过使用迅饶网关的X2View配置工具,根据上级平台的格式要求以及迅饶技术工程师的配合完成了定制化的平台对接协议包,最终完美实现网关到平台的数据对接。

 

 

 

四、应用效果
引入迅饶网关后,某铝业制造有限公司获得了以下显著的应用效果:
1. 完成了市级平台接入的任务要求;
2. 完成了企业生产设备数据的实时采集,给企业数字化工厂的建设提供了数据支撑;
3. 可以通过对生产线运行情况和产品质量信息的数据监测,通过这些数据能够发现生产过程中的瓶颈和改进空间,并采取相应的措施进行优化。这种数据驱动的优化过程帮助企业提高了产品质量和工艺效率,从而增强了市场竞争力。
4. 数采网关的功能不仅限于数据采集和设备管理,它还可以与其他智能化系统和设备进行集成,实现更高级的智能化生产控制。企业将数采网关与生产计划系统和自动化设备相连接,实现了生产过程的自动化调度和优化。这使得生产线能够自动根据订单需求和资源状况进行灵活调整,提高了生产计划的准确性和生产线的灵活性。

 

总结:

通过引入迅饶网关产品,某铝业制造有限公司在制造业中取得了显著的应用效果。它不仅提高了生产效率和产品质量,还降低了设备维护成本,并实现了智能化生产控制。企业数采网关产品在制造业中的应用案例展示了它在提高生产效率、优化设备维护和实现智能化生产方面的潜力和价值。通过数据的集中管理和实时分析,制造企业能够更好地监测和控制生产过程,优化生产计划和产品质量,降低设备故障的风险和维修成本。它不仅能够帮助企业实现生产过程的数字化管理和优化,还为智能制造和工业大数据的应用提供了基础支撑。

 
 
 
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