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机床行业解决方案

来源:    发布日期:2019-02-01 10:57:45   访问量:

简介

本方案重点围绕机械行业中的机床产业进行服务,机床行业是工业之母,是国家战略性支柱产业,机床广泛应用于汽车、铸造、工程机械等行业,关乎企业生产制造命脉。本方案以浪潮云In-Cloud工业互联网平台为基础,围绕机床行业设计、生产、交付运行、后服务市场四个方面,以机床生产设备和机床产品联网为基础,通过采集机床设计、工艺、运行、状态、备品备件、物流、能耗等数据,研发三维协同设计、智慧机床管理系统、智慧能源管理系统等云化软件和工业APP,帮助企业降本增效,推动机床智能化产业升级,打造“机床云” 数字经济生态产业集群,完善“工业数据商品化”运营体系。

方案架构

1 机床行业解决方案架构图

2 海淘网解决方案系统架构

应用场景

1为客户提供一套包括机床联网通讯,数控程序编辑仿真,制造文件管理系统和机床生产监控分析的完整云化解决方案。系统能够对这类设备进行联网、通讯、管理、数据采集以及控制,具备异构数据标准化集成能力,采用智能大数据分析方法和智能的决策支持能力。提供设备运行监控、机床健康管理、运营数据分析、智能刀具补偿、设备远程运维等云化能力。

2“海淘网”作为机床云的门户,通过聚合机床厂商、配件商、服务商、机床用户,致力于打通机床的设计、生产、销售和后服务的全链条,逐步完善围绕机床全生命周期的数据和应用服务。围绕门户网站、电商平台、和机床工业互联网平台、机床指数建设以及机床联网建设展开应用。

方案优势

1平台和边缘网关工业协议协同解析技术

机床分类复杂,涉及modbusopc ua等各类协议,国产机床厂商协议更加不标准。由于缺乏行业通用的标准体系与关键标准,使得不同厂家不同类型设备的通信接口与功能参数各不相同,且装备与制造管理系统也缺乏统一的集成机制,造成设备与设备、设备与系统之间互联互通操作困难,数据接口、格式标准不统一导致数据采集难。本方案通过云平台和边缘网关实现工业协议的协同解析,边缘网关不仅可通过连接云平台智能下载相应的工业协议解析算法,而且支持离线工业协议算法导入。

2)基于云平台的工业机理模型分析技术

机床行业在关键部件的磨损、伺服电机的运行精度、能源消耗等方面,有大量的工业机理可以借助大数据技术进行分析利用,实现制造能力平台化,通过云平台实现制造资源的全面数据化、模型化。本方案通过数据模型的加工、组合、优化以及模块制造能力的平台化部署和在线交易实现工业机理模型的精确、快速迭代和经验传播。通过云平台提供的机器学习模型与传统工业机理模型的融合,例如SVM机器学习技术,即使在样本数量比较少的情况下,也能表现出良好的外推能力。但是和所有数据驱动模型一样,仍然需要一定量的数据支撑。而工业设备的健康监测,往往无法做到提前精确预警。通过将设备健康检测机理模型产生的数据提供给SVM模型进行训练的方法,反哺机理模型,进而提高工业机理模型的预测精度。

3)通过工业互联实现备品备件后服务市场创新

本方案实现机床设备的联网,采集机床设计、工艺、运行、状态、远程诊断、故障报警、能耗等数据。基于工业互联数据,实现机床设备后服务市场模式创新,为机床行业提供各种服务,主要包括机床维修、整机采购、备品备件更换等业务,实现机床供给侧电商模式,加快与完善机床企业供应链建设。

4)以标识解析为核心的产品信息流转追溯

本方案基于工业互联网平台,实现以标识解析为核心的产品全生命周期追溯。通过对设备数字化联网改造,赋予产品身份信息,实现一物一码,基于主动型产品动态防伪追溯技术,提供可信质量服务。标识解析体系应用于生产制造、运营管理、产品服务的实时采集、集成和分析,推动涉及生产全要素、全流程、全产业链、产品全生命周期管理的各类资源优化配置。

解决的痛点问题

1非计划停机

利用机床的历史数据进行训练和调整预测算法,对机床采集的实时数据进行分析,按照算法模型预测故障发生概率,提前进行设备维护和保养,减少了非计划停机的次数,提高了机床的有效运行时间,提高设备运行效率。

2信息孤岛与信息断层

车间主任、厂长等管理者能通过三维仿真实时掌握车间所有设备的总体情况,设备的故障情况,单台设备的实时运行情况以及各类健康指标。实现了数字化车间,辅助管理人员及时做出决策。

3运维周期过长、运维成本高

采集机床的报警履历、运行状态和关键工艺参数,在本地缓存同时也实时上传到用户服务云平台。在云平台上采用大数据技术和人工智能技术对采集到的参数进行训练、计算和存储,实现数控机床的远程集中监控、机床效率分析、实时故障告警、基于知识库的故障诊断和故障预测,远程分析和维护,从而减少运维人员的出差,快速服务客户,减少备品备件库存和帮助用户提高机床使用效率。

4)供应链建设不完善。

本方案通过机床云汇集产业集群,建立机床供给侧电商模式机制,快速、精准的反馈市场需求,加快与完善机床企业供应链建设。

客户案例

滕州机床海淘网