一、行業(ye) 背景

在當今製造業(ye) 領域，數字化轉型已成為(wei) 提升競爭(zheng) 力的關(guan) 鍵。企業(ye) 需要對生產(chan) 過程中的各種數據進行精準采集、分析與(yu) 利用，以實現生產(chan) 效率的最大化、成本的有效控製以及產(chan) 品質量的提升。傳(chuan) 統的製造企業(ye) 往往依賴人工記錄數據或者使用一些孤立的自動化設備，這些方式存在數據準確性低、實時性差以及數據難以整合等問題。例如，在生產(chan) 線上，設備的運行狀態、生產(chan) 參數、物料消耗等數據如果不能及時準確地采集並匯總分析，企業(ye) 就難以優(you) 化生產(chan) 流程、預測設備故障以及合理安排生產(chan) 計劃。

二、企業(ye) 遇到的問題

（一）數據采集效率低下

某製造企業(ye) 擁有多條大型生產(chan) 線，每條生產(chan) 線上有眾(zhong) 多不同類型的設備，如數控機床、自動化裝配機器人、檢測設備等。之前，企業(ye) 采用人工巡檢的方式記錄設備數據，包括設備的溫度、壓力、運行時長等關(guan) 鍵參數。這種方式不僅(jin) 耗費大量的人力和時間，而且數據采集的頻率低，無法及時反映設備的實時狀態。例如，一些設備可能在短時間內(nei) 出現參數異常，但人工巡檢間隔期間這些異常無法被及時發現，導致設備故障風險增加，影響生產(chan) 連續性。

（二）數據整合困難

企業(ye) 內(nei) 部不同類型的設備來自不同的供應商，這些設備的數據接口和通信協議各不相同。部分老舊設備僅(jin) 支持簡單的串口通信，而新購置的智能設備則采用以太網或者無線通信協議。企業(ye) 嚐試構建內(nei) 部的數據管理係統，但由於(yu) 數據格式和通信方式的差異，在整合這些設備數據時遇到巨大挑戰。數據無法有效整合，就難以進行全麵的生產(chan) 分析和管理決(jue) 策，各個(ge) 部門隻能獲取到部分設備數據，無法形成完整的生產(chan) 視圖。

（三）數據準確性與(yu) 可靠性不足

人工采集數據過程中，由於(yu) 人為(wei) 疏忽、記錄錯誤或者數據傳(chuan) 輸過程中的丟(diu) 失等原因，數據的準確性和可靠性大打折扣。而且，一些設備的傳(chuan) 感器本身存在一定的誤差，在沒有統一的數據校準和處理機製下，這些誤差數據被直接記錄和使用，導致基於(yu) 這些數據做出的生產(chan) 調整和決(jue) 策可能出現偏差。例如，在產(chan) 品質量控製環節，如果依據不準確的生產(chan) 參數數據進行質量分析，可能會(hui) 誤判產(chan) 品質量問題的根源，進而采取錯誤的改進措施。

三、解決(jue) 方案

（一）采用 IOT 數據采集網關(guan)

企業(ye) 引入了天拓四方的 IOT 數據采集網關(guan) 係統。該網關(guan) 具有多接口設計，能夠兼容企業(ye) 內(nei) 各種設備的數據接口，無論是串口、以太網口還是無線接口（如 Wi - Fi、4G/5G 等）。網關(guan) 內(nei) 置了強大的協議轉換模塊，可以將不同設備的通信協議統一轉換為(wei) 標準的工業(ye) 以太網協議或者其他企業(ye) 內(nei) 部數據係統可識別的協議。例如，對於(yu) 那些僅(jin) 支持串口通信的老舊設備，網關(guan) 通過串口連接後，將其數據轉換為(wei) 以太網協議，然後傳(chuan) 輸到企業(ye) 的數據服務器。

（二）數據采集與(yu) 傳(chuan) 輸優(you) 化

在數據采集方麵，網關(guan) 可以根據預設的采集策略，對設備數據進行高頻次采集。比如，對於(yu) 關(guan) 鍵設備的核心參數，可以設置每10秒采集一次，而對於(yu) 一些相對次要的數據則可以適當降低采集頻率。采集到的數據通過網關(guan) 內(nei) 置的安全加密通道傳(chuan) 輸到企業(ye) 數據中心，確保數據在傳(chuan) 輸過程中的安全性和完整性。同時，網關(guan) 具備數據緩存功能，當網絡出現短暫中斷時，數據可以暫存在網關(guan) 本地緩存中，待網絡恢複後自動續傳(chuan) ，避免數據丟(diu) 失。

（三）數據預處理

IOT數據采集網關(guan) 還集成了數據預處理功能。在數據預處理環節，網關(guan) 能夠對采集到的數據進行初步的篩選、過濾和聚合操作。比如，去除明顯異常的噪聲數據，將多個(ge) 相關(guan) 數據進行聚合計算，生成更有價(jia) 值的衍生數據（如計算設備的能耗效率等），然後再將處理後的數據傳(chuan) 輸到企業(ye) 數據係統，提高了數據的準確性和可用性。

四、應用效果

（一）生產(chan) 效率顯著提升

通過實時準確的數據采集和傳(chuan) 輸，企業(ye) 能夠及時掌握設備的運行狀態，對生產(chan) 過程中的異常情況做出快速響應。設備故障預警時間從(cong) 原來的平均2小時提升到了30分鍾以內(nei) ，大大減少了設備停機時間。生產(chan) 計劃調整的靈活性也得到增強，企業(ye) 可以根據實時的生產(chan) 數據，快速調整生產(chan) 線的產(chan) 能分配、物料配送等環節，整體(ti) 生產(chan) 效率提升了約25%。

（二）數據整合與(yu) 管理優(you) 化

IOT 數據采集網關(guan) 成功解決(jue) 了企業(ye) 內(nei) 部設備數據整合的難題。所有設備數據都能在統一的數據平台上進行展示、分析和管理。企業(ye) 各個(ge) 部門可以根據自身需求獲取完整、準確的數據，實現了生產(chan) 、質量控製、設備維護等多部門之間的數據共享與(yu) 協同工作。數據管理的效率提高了約40%，為(wei) 企業(ye) 的精細化管理提供了有力支撐。

（三）產(chan) 品質量穩步提高

借助準確可靠的數據采集和分析，企業(ye) 在產(chan) 品質量控製方麵取得了顯著成效。在生產(chan) 過程中，能夠實時監測影響產(chan) 品質量的關(guan) 鍵參數，並及時調整生產(chan) 工藝。產(chan) 品次品率從(cong) 原來的5%降低到了2%以內(nei) ，產(chan) 品質量的穩定性和一致性得到了有效保障，提升了企業(ye) 產(chan) 品在市場上的競爭(zheng) 力。

IOT 數據采集網關(guan) 在該製造企業(ye) 的應用，成功解決(jue) 了企業(ye) 在數據采集、整合、準確性等多方麵的問題，為(wei) 企業(ye) 的數字化轉型和可持續發展奠定了堅實的數據基礎。