一、引言
在當今工業自動化領域,CNC(計算機數控)設備的數據采集對于優化生產流程、提升設備管理效率以及實現智能制造起著至關重要的作用。然而,傳統的數據采集方式往往面臨諸多挑戰,深控技術研發的 “不需要點表的工業網關” 的出現,為 CNC 采集帶來了創新性的解決方案。
二、“不需要點表的工業網關” 協助 CNC 采集的原理與方式
(一)智能識別與自動適配
該工業網關具備先進的智能識別功能,它能夠自動檢測與之相連的 CNC 設備的類型、通信協議等關鍵信息。無需人工手動去配置繁瑣的點表,即可快速與不同品牌、不同型號的 CNC 機床建立通信連接,像常見的發那科(Fanuc)、西門子(Siemens)等各類主流 CNC 系統,網關都可以智能適配并開始數據采集工作。
(二)實時數據抓取
一旦連接成功,網關會實時地從 CNC 設備中抓取各類核心數據,包括但不限于設備的運行狀態參數(如主軸轉速、進給速度等)、加工工藝參數(如刀具使用情況、切削深度等)、報警信息(設備故障提示、異常操作報警等)。通過內置的高性能數據采集模塊,能以較高的頻率精準獲取這些數據,并進行初步的整理和規范化處理,確保數據的可用性和準確性。
(三)安全穩定傳輸
采集到的數據會通過加密、可靠的通信通道傳輸到指定的工業物聯網平臺或者企業的監控系統中。網關采用了多種網絡通信技術保障傳輸的穩定性,即使在復雜的工業現場環境下,面對網絡波動、電磁干擾等情況,依然能夠持續、穩定地將 CNC 設備數據發送出去,供后續的分析和應用。
深圳市深控信息技術有限公司
三、實施案例
案例一:某機械制造工廠
背景:該工廠擁有大量不同年代采購的 CNC 機床,品牌繁雜,此前想要實現對這些設備的數據集中采集管理十分困難,每次添加新設備或者更新系統后,都需要耗費大量人力重新配置點表來采集數據,導致數據采集工作進展緩慢且容易出錯。
實施過程:引入深控技術的 “不需要點表的工業網關” 后,技術人員只需將網關與各 CNC 機床簡單連接,網關自動識別并適配每臺設備,迅速開啟了數據采集工作。整個部署過程在短短幾天內就完成了,極大地節省了時間和人力成本。
效果:工廠的生產管理部門現在可以實時獲取每臺 CNC 機床的運行狀態,提前發現設備潛在故障隱患,設備的整體停機時間減少了約 30%。同時,通過對采集的加工工藝數據進行分析優化,產品的加工精度也得到了一定提升,次品率降低了約 15%。
案例二:汽車零部件加工企業
背景:企業規模不斷擴大,車間內新增了多條 CNC 加工生產線,但原有的數據采集系統無法滿足快速、高效采集新設備數據的需求,而且傳統點表配置方式跟不上生產線頻繁調整和設備更新換代的節奏,嚴重影響了生產效率評估和質量追溯等工作的開展。
實施過程:深控的工業網關被應用到各條生產線的 CNC 設備上,其自動識別和自適應能力讓數據采集工作無縫嵌入到生產流程中。即便后續對生產線進行了優化改造,更換了部分 CNC 設備,網關也能自動重新適配,無需額外復雜配置。
效果:企業通過對網關采集的全面數據進行深度分析,實現了更精細化的生產計劃安排,產能提升了約 20%。并且在出現質量問題時,能夠憑借精確的加工過程數據快速追溯原因,產品質量管控能力顯著增強。
四、解決的問題
(一)降低配置難度與成本
以往人工配置點表不僅需要專業技術人員花費大量時間去解讀不同 CNC 設備的說明書、確定采集點位等,還容易出現配置錯誤的情況。而這款工業網關省去了點表配置環節,大大降低了對人員專業技術水平的要求,減少了人力投入和時間成本,使企業能夠快速、輕松地實現 CNC 設備的數據采集工作。
(二)提高數據采集的時效性與完整性
傳統方式下,由于點表配置繁瑣,數據采集往往不能及時跟上設備的運行節奏,容易出現數據遺漏、采集間隔過長等問題。該網關的實時自動采集功能確保了能全面、及時地獲取 CNC 設備的各類關鍵數據,讓企業管理者和技術人員可以基于最新、最完整的數據做出精準的生產決策和設備維護計劃。
(三)增強設備兼容性與系統擴展性
面對眾多品牌、型號各異的 CNC 設備以及不斷更新升級的工業現場環境,傳統的數據采集方案兼容性較差。深控的工業網關憑借其智能識別和自適應能力,能夠兼容幾乎市面上所有主流的 CNC 設備,并且可以方便地與企業現有的工業物聯網系統、MES(制造執行系統)等進行集成,方便后續不斷擴展功能和應用場景,為企業數字化轉型奠定堅實的數據基礎。
(四)提升設備管理與生產質量
通過穩定、持續的數據采集,企業可以實時監控 CNC 設備的健康狀況,提前預警設備故障,有針對性地進行預防性維護,延長設備使用壽命,減少突發停機對生產的影響。同時,利用采集到的加工數據優化生產工藝參數,有助于提升產品的質量穩定性,降低次品率,增強企業在市場上的競爭力。
綜上所述,深控技術研發的 “不需要點表的工業網關” 在 CNC 采集領域展現出了顯著優勢,通過有效的實施案例證明了其能夠切實解決眾多實際問題,為推動工業企業的智能化生產管理提供了有力支持。
審核編輯 黃宇
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