數(shù)控機(jī)床工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案

　　數(shù)控機(jī)床工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案

 

　　近年來(lái)，我國(guó)數(shù)控機(jī)床行業(yè)發(fā)展迅速，行業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大。中國(guó)機(jī)經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，2020年，我國(guó)數(shù)控金屬加工機(jī)床產(chǎn)量為21.1萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)20.7%，數(shù)控機(jī)床產(chǎn)業(yè)規(guī)模為4405億元，同比增長(zhǎng)34.7%，預(yù)計(jì)到2026年，中國(guó)數(shù)控機(jī)床市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)6200億元。

 

　　（一）傳統(tǒng)數(shù)控機(jī)床痛點(diǎn)問(wèn)題

 

　　1.設(shè)備運(yùn)維成本高

 

　　數(shù)控機(jī)床應(yīng)用行業(yè)廣泛，設(shè)備價(jià)值較高，傳統(tǒng)數(shù)控機(jī)床運(yùn)維主要采取事后維修或定期維護(hù)，難以實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)控機(jī)床設(shè)備的溫度、電壓、壓力、振動(dòng)等各種運(yùn)行數(shù)據(jù)并準(zhǔn)確識(shí)別設(shè)備故障。一方面，容易給數(shù)控機(jī)床使用方造成停機(jī)，影響生產(chǎn)計(jì)劃且浪費(fèi)其他設(shè)備成本，造成巨額經(jīng)濟(jì)損失甚至人員傷亡；另一方面，數(shù)控機(jī)床制造商需要組建專(zhuān)門(mén)的售后工程師團(tuán)隊(duì)隨時(shí)奔赴現(xiàn)場(chǎng)，容易產(chǎn)生很高的人力成本。

 

　　2.設(shè)備利用率低

 

　　數(shù)控機(jī)床行業(yè)數(shù)字化、信息化水平較低，生產(chǎn)過(guò)程重要參數(shù)的人工統(tǒng)計(jì)、離線存儲(chǔ)等現(xiàn)象普遍存在。難以對(duì)設(shè)備的加工情況、故障情況、使用效率等方面進(jìn)行綜合分析處理。導(dǎo)致企業(yè)在生產(chǎn)、維護(hù)等環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)管控能力相對(duì)較弱。全行業(yè)內(nèi)機(jī)床資源的綜合利用率較低。

 

　　3.生產(chǎn)管理差

 

　　大量數(shù)控機(jī)床車(chē)間生產(chǎn)情況存在離線孤島問(wèn)題，部分?jǐn)?shù)據(jù)不能及時(shí)上報(bào)車(chē)間主任、廠長(zhǎng)等管理者，影響管理者即時(shí)決策。管理者無(wú)法及時(shí)獲得設(shè)備的健康狀態(tài)、產(chǎn)量信息等準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，無(wú)法結(jié)合設(shè)備的加工過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的產(chǎn)能分析或良品率分析，經(jīng)常不得不僅憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行備件管理或只根據(jù)訂單進(jìn)行粗放式排產(chǎn)。

 

　　（二）數(shù)控機(jī)床工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案

 

　　1.設(shè)備健康管理

 

　　推動(dòng)數(shù)控機(jī)床設(shè)備工業(yè)物聯(lián)改造，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，通過(guò)在物通博聯(lián)工業(yè)智能網(wǎng)關(guān)，實(shí)時(shí)采集數(shù)機(jī)床運(yùn)行數(shù)據(jù)，上次工業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)，利用邊緣計(jì)算，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)管理等可視化管理，增強(qiáng)設(shè)備管理的透明化水平。

 

　　2.設(shè)備智能運(yùn)維

 

　　綜合利用采集的數(shù)控機(jī)床設(shè)備數(shù)據(jù)，結(jié)合已有的設(shè)備故障診斷模型，對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行分析和預(yù)警，確定故障發(fā)生的部位、原因、時(shí)間，通過(guò)設(shè)備遠(yuǎn)程維護(hù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床的遠(yuǎn)程集中監(jiān)控、機(jī)床效率分析、實(shí)時(shí)故障告警、基于知識(shí)庫(kù)的故障診斷、故障預(yù)測(cè)和遠(yuǎn)程維護(hù)。

 

　　3.刀具管理

 

　　通過(guò)采集多類(lèi)異構(gòu)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確掌握刀具的健康狀態(tài)，合刀具運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，在云端基于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練刀具剩余壽命預(yù)測(cè)模型，并部署到邊緣側(cè)，實(shí)施監(jiān)測(cè)分析刀具狀態(tài)數(shù)據(jù)，智能預(yù)測(cè)斷刀、崩裂和壽命的異常情況，減少刀具異常帶來(lái)的損失。

 

　　例如，富士康基于深度學(xué)習(xí)建立的刀具壽命智能預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了從計(jì)件換刀到精準(zhǔn)換刀的轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)刀具崩刃及斷刀的即時(shí)判定準(zhǔn)確率93%，刀具壽命預(yù)計(jì)延長(zhǎng)15%，預(yù)計(jì)減少刀具成本15%，提升產(chǎn)品良率30%，節(jié)省材料成本約10%，提高生產(chǎn)效率15%。

 

　　4.生產(chǎn)能力共享

 

　　通過(guò)數(shù)控機(jī)床上云，可實(shí)時(shí)掌控機(jī)床的開(kāi)停機(jī)狀態(tài)，可有效整合機(jī)床行業(yè)閑置生產(chǎn)能力，精準(zhǔn)對(duì)接訂單需求和加工能力供給，提高整個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)效率。

 

　　物通博聯(lián)可實(shí)時(shí)收集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，分析生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)故障發(fā)生時(shí)間，實(shí)現(xiàn)設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，改進(jìn)升級(jí)設(shè)備，提升設(shè)備營(yíng)運(yùn)管理能力。

 

　　廈門(mén)物通博聯(lián)是一家領(lǐng)先的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品及工業(yè)數(shù)字化應(yīng)用方案提供商。公司成立于2011年，專(zhuān)注于為設(shè)備制造商、智能工廠及行業(yè)項(xiàng)目（水務(wù)、環(huán)保、能源、市政、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域）應(yīng)用提供物聯(lián)終端、智能網(wǎng)關(guān)、遠(yuǎn)程維護(hù)系統(tǒng)及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)等產(chǎn)品和方案，協(xié)助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)管理和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

 

　　物通博聯(lián)憑借在兩化融合、設(shè)備物聯(lián)、邊緣計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析建模的核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)和沉淀，產(chǎn)品得到國(guó)內(nèi)外頂級(jí)客戶(hù)（三一重工、富士康、京東方、寧德時(shí)代等）及廣大中小企業(yè)的青睞！ 物通博聯(lián)，助您開(kāi)啟工業(yè)4.0的未來(lái)！