Derzeit denken immer mehr Manager mittlerer und großer Industrieunternehmen über die digitale Transformation ihres Unternehmens nach. Jedes Unternehmen ist bestrebt, einen Ansatz zur Produktionsoptimierung zu finden, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Für Industrieunternehmen könnte dieser Ansatz eine digitale Transformation sein, die die Ideen von Industrie 4.0 verwendet. Die digitale Transformation eines Unternehmens ist ein komplexer und vielfältiger Prozess, der nahezu alle Produktionsebenen betrifft. Dieser Prozess basiert auf Daten sowohl über den Betrieb einzelner Geräte als auch über die gesamte Produktion, die gesammelt, gespeichert, aggregiert und auf verschiedene Ebenen übertragen werden müssen. Die Datenerfassung kann mit verschiedenen Tools sowie bewährten Technologien durchgeführt werden.B. OPC (Open Platform Communications) und Verwendung moderner Lösungen (z. B. MT Connect-Technologie, API-Steuerungssysteme usw.).
Möglichkeiten, das Problem zu lösen
Jedes Jahr erscheinen immer mehr Systeme zum Sammeln von Daten aus technologischen Geräten, wie zum Beispiel MDC-Systeme (MDC - Machine Data Collect). Diese Systeme sind zwar eine Unterklasse von SCADA-Systemen, lösen jedoch eine hochspezialisierte Aufgabe - das Sammeln von Daten für die analytische Forschung oder das Bereitstellen eines begrenzten Satzes notwendiger Daten für den Betreiber technologischer Geräte. Der Gegenstand der Anwendung von MDC-Systemen sind häufig numerische Steuergeräte, während der folgende Datensatz erfasst wird: Ausführungszeit des Steuerprogramms, verbrauchte Ressourcen (z. B. elektrische Energie), Fehler, die während des Betriebs auftreten, und vieles mehr.Mit diesem Datensatz können Sie den Betrieb einer Maschine oder sogar einer gesamten Werkstatt analysieren, um die Gründe für Ausfallzeiten und das Auftreten unregelmäßiger Situationen zu ermitteln. Wir sehen die Aussichten für die Entwicklung von MDC-Systemen jedoch breiter. Zu den möglichen Aufgaben gehören: Datenerfassung von speicherprogrammierbaren Steuerungen, PAC-Systemen und Sensoren unter Verwendung der IoT-Technologie; Übertragen von Daten auf leistungsstarke Analyseplattformen (z. B. Azure, AWS, Bosch IoT usw.). Basierend auf den Ergebnissen der Arbeit ist es auch möglich, aggregierte Daten in einem Format zu verarbeiten und bereitzustellen, das für die visuelle Wahrnehmung geeignet ist, wodurch das Problem der optimalen Implementierung der Schnittstellen des Bedieners für technologische Geräte weiter gelöst wird.Sammlung von Daten von speicherprogrammierbaren Steuerungen, PAC-Systemen und Sensoren unter Verwendung der IoT-Technologie; Übertragen von Daten auf leistungsstarke Analyseplattformen (z. B. Azure, AWS, Bosch IoT usw.). Basierend auf den Arbeitsergebnissen ist es auch möglich, aggregierte Daten in einem Format zu verarbeiten und bereitzustellen, das für die visuelle Wahrnehmung geeignet ist, wodurch das Problem der optimalen Implementierung der Schnittstellen des Bedieners für technologische Geräte weiter gelöst wird.Sammlung von Daten von speicherprogrammierbaren Steuerungen, PAC-Systemen und Sensoren unter Verwendung der IoT-Technologie; Übertragen von Daten auf leistungsstarke Analyseplattformen (z. B. Azure, AWS, Bosch IoT usw.). Basierend auf den Ergebnissen der Arbeit ist es auch möglich, aggregierte Daten in einem Format zu verarbeiten und bereitzustellen, das für die visuelle Wahrnehmung geeignet ist, wodurch das Problem der optimalen Implementierung der Schnittstellen des Bedieners für technologische Geräte weiter gelöst wird.Dies wird das Problem der optimalen Implementierung der Bedienerschnittstellen für technologische Geräte weiter lösen.Dies wird das Problem der optimalen Implementierung der Bedienerschnittstellen für technologische Geräte weiter lösen.
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