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收集和分析机器数据的 3 个好处

Edge Computing-Collect and analzye machine data Large

在工厂车间收集和分析机器数据是当今许多公司的普遍做法,特别是向工业 4.0 转型的组织。边缘计算简化了这一转型过程,这一做法更加容易,因为此技术使数据处理更接近数据收集设备(“边缘”)。边缘计算的好处是,可以消除将数据上传到云端并等待指令返回带来的延迟,从而减少网络拥堵并提高可靠性。

然而数据收集的目标不仅仅是捕获数据,而是利用数据来更好地了解设备性能,获得对工厂车间潜在问题的洞察力。果利用得当,数据可以帮助公司了解问题发生的原因以及如何好地解决它们。

康耐视 Edge Intelligence 是用于监控系统性能的软件平台,可以帮助收集和分析机器数据,以保持工厂车间的顺利运行—下面我们将概述其 3 个主要优点。

1:跟踪设备趋势和性能历史

通过长期收集和分析设备数据,可以开始跟踪趋势和性能历史在潜在的设备问题影响整个生产线之前解决这些问题。例如,您可以评估整体设备性能,了解每个单元是否完成了工作,是否需要整,或需要更换。

Edge Intelligence 性能仪表板以时间序列绘制数据点,帮助操作员、质量经理和控制工程师确定趋势,并在性能下降时迅速进行干预。

以读码器为例,用户可以查看读取率趋势,分析未读代码的图像,并对设备性能进行并列比较。

如果您想让设备数据更进一步,Edge Intelligence 可以灵活地将数据转发给第三方软件,以进行额外的分析和图形呈现。数据收集和分析机器数据是向工业 4.0 转型的重要组成部分。Edge Intelligence 让“边缘”完成数据处理,让您可以进行系统性能监测,并提前采取纠正措施。

相关参考:Edge Intelligence 数据表

2:诊断并确定性能问题的根本原因

收集数据并意识到设备或性能问题是一回事。但使用这些数据来排除故障,确定问题的根本原因,并采取行动来解决,防止今后出现问题,则更有价值。

例如,如果您的读码器收集到异常数量的无读取情况,您可以探究相关的数据,如条形码的粘贴位置、打印质量、可能的损坏以及读码器的内部相机性能。藉此,您可以看到错印的标签是由打印机低墨量造成的,在打印任何更多的条形码之前进行必要的打印机维护。

无读取最终审查 
 
或者比方说您发现生产线上读码器的性能出现了下滑。通过 Edge Intelligence 的 Results Explorer,您可以访问读码器采集的所有图像存档,从这些存档中您可以探究一些问题,例如:

  • 条码质量有问题吗?也许打印过程、条码粘贴有问题或油墨褪色。
  • 物理设置是否有问题?也许有东西限制了读码器的视线,有照明问题、或者有眩光导致无法读取。
  • 配置上有问题吗?也许有曝光问题或目标失焦。
从这些问题中,您可以得出结论,找出问题的根本原因。在此情况中,您发现一个操作员在前一天改变了几个读码器的设置。
更广泛地说,Edge Intelligence 可以作为代理,在问题影响您的生产运营之前,主动识别更大的问题。

3:优化性能

通过定期收集设备的数据,如读码器或视觉检测相机,您可以很容易地监测性能,并在性能水平下降时进行干预。确保设备的性能达到其最高潜力很重要,因为如果性能开始下降,可能会减缓生产并导致产品质量下降。

读取率表

Edge Intelligence 可以帮助您在几个层面上评估设备性能,包括:

  • 设备目前的实时性能如何

  • 设备在一段时期内的表现如何

  • 与其他设备相比,某设备的表现如何

例如,如果您注意到生产线上出现了低性能,您可以参考 Edge Intelligence 的可视化性能仪表板,查看历史日志、时间戳和配置比较工具。
一旦确定了根本原因,您可以使用 Edge Intelligence 来进行纠正,如:

  • 通过 Edge Intelligence WebHMI 调整和重新配置读码器

  • 解决机器或流程问题,例如确保操作员经过适当培训,不会意外地做出未经授权的更改

有关康耐视 Edge Intelligence 的更多信息,请查看此视频。

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