虹科分享 | 如何基于IO-Link wireless方案实现工厂数据采集和状态监测

数据和数字化是工业4.0变革的关键驱动因素。从整个工厂的传感器获取数据,除了优化制造计划和流程外,还能实现强大的分析和决策。目前,基于数据的应用正在催生更多智能解决方案,以提高制造业的灵活性和敏捷性,进而提高效率和降低成本。

数据采集在工业环境中通常被认为是不具备成本效益或不可行的。一个传感器必须被放置在数据所在的地方,这些位置通常是具有挑战性或难以到达的地方,比如机器的零件内部、快速移动或旋转的平台上,或在远程的位置。

为了克服这些电缆部署的限制并支持灵活性需求,必须在工厂车间集成OT级无线技术。这种技术需要专为工业自动化而设计,而不能依赖如Zigbee、WiFi或蓝牙等为商业物联网应用而设计的传统无线技术。因为工厂中嘈杂的环境、对通信低延迟的要求和对可扩展性的需求,使得工业无线技术有着更高的标准。

1. IO-Link wireless:电缆级工业无线通讯技术

作为IO-Link标准的扩展,IO-Link Wireless专为工业应用而设计。它是一种确定性无线协议,可确保5毫秒的低延迟自动化操作。其具有内置的抗干扰和抗噪能力,可将PER(数据包错误率)控制在1e-9的极低水平,比其他普通技术可靠性高出6个数量级(一百万倍)。该技术有着以下优势:

  • 符合工业标准:低延迟,电缆级的可靠性
  • 适用于快速旋转和移动的部件
  • 可安装在偏远和难以到达的区域
  • 不受射频和环境噪声影响
  • 可在单个工作单元或机器区域内扩展至数百个单元
  • 支持高级配置和监控,与IO-Link兼容

在这里插入图片描述

2. 应用案例

SKF是行业领先的轴承、密封件、机电一体化部件和润滑系统提供商,1907年建立于瑞典,具有非常高的国际知名度和市场占有率。在位于法国的SKF轴承制造厂中,压缩空气的所需的电力消耗占总电力消耗的很大一部分,为了节约成本,SKF需要在整个工厂的范围内监控所有使用压缩空气的机器,以确保最佳流量、防止泄露并减少浪费,而从机器到网络,大量传感器的布线十分复杂且成本高昂,使得这一项目十分具有挑战性。

SKF最终采用了虹科IO-Link无线解决方案,来实现每台机器上的流量传感器的无线连接。在这个项目中,虹科IO-Link无线网桥连接到每个现成的工业流量传感器,而IO-Link无线主站则通过无线的方式与无线网桥进行通信,并将机器中的数据中继到虹科TigoInsights(一款可视化软件)而无需重新配置PLC。除了流量数据外,系统还传达机器的运行和可用性状态。通过结合分析实时流量数据和操作数据,可以检测泄露和非最佳流量。虹科TigoInsights使得SKF能够在工厂的任何地方查看并分析数据,并接收实时警报。

在这里插入图片描述

虹科IO-Link无线解决方案是一种将设备无线连接到云的安全方式,“SKF无线传感器的实施提高了我们的监控质量,减少能源消耗带来的高昂成本,降低部署的复杂性,减少了手动操作,并实现了更频繁的数据采集,从而提高了运营水平并减低了风险”,SKF的负责人Claudinei Marchetto Reche如此评价道。

使用IO-Link无线基础设施不仅可以无线部署数据监控,还可以进行无线实时控制。因此,工厂不仅可以获得有关其机器和过程的知识,还可以通过实时无线自动化采取行动来改进和优化生产,即享受监控和控制领域的最佳效果。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/18779.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

B端原型设计太复杂?看这一篇轻松入门

近年来,B端市场前景展现广阔,B端产品经理也成为了炙手可热的高薪岗位。作为负责管理和推动B端产品开发和生命周期的负责人,B端产品经理在企业市场中发挥着重要作用,因此他们往往也是具备全局能力框架的专业人员。 然而&#xff0…

服务端研发提测模板

test环境分支自测通过 提测邮件标注test环境分支 【xxxxxx需求】服务端研发提测了,快去测试吧!

Matplotlib---3D图

1. 3D图 # 3D引擎 from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D fig plt.figure(figsize(8, 5)) x np.linspace(0, 100, 400) y np.sin(x) z np.cos(x)# 三维折线图 axes Axes3D(fig, auto_add_to_figureFalse) fig.add_axes(axes) axes.plot(x,y,z) plt.savefi…

在vite创建的vue3项目中使用Cesium加载czml路径信息和无人机模型

在vite创建的vue3项目中使用Cesium加载czml路径信息和无人机模型 用到的区域文件、地图标记文件、路径信息文件、模型文件 提取码:99jq 使用vite创建vue3项目 npm create vitelatestcd到创建的项目文件夹中 npm install安装Cesium npm i cesium vite-plugin-cesium…

AI智能语音机器人的功能和作用都有哪些?

智能语音机器人是一种能够使用自然语言处理技术和人工智能算法,通过声音与用户进行交互的机器人。它可以回答用户提出的问题、处理用户的投诉、提供产品或服务的相关信息等等。 实现一个智能语音机器人需要涉及多个技术领域,包括自然语言处理、语音识别…

CSS 沿着同一个方向旋转

主要解决旋转360后倒转的问题&#xff0c;沿着一个方向旋转&#xff0c;而不是倒回去重新开始。 效果 源码 <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"utf-8"><title>同方向旋转</title><script src"https://dp.rc1…

[QT编程系列-3]:C++图形用户界面编程,QT框架快速入门培训 - 2- QT程序的运行框架:HelloWorld、常见控件、对象树原理

目录 2. QT程序的运行框架 2.1 Hello World程序框架 2.2 QT Designer初识 2.3 用QT Designer设计用户登录界 2. QT程序的运行框架 2.1 Hello World程序框架 上述示例代码中&#xff0c;首先根据应用程序的需求使用 QCoreApplication 或 QApplication 定义 app 对象。如果你…

前端框架Layui的使用讲解(Layui搭建登录注册页面)

目录 一、前言 1.什么是Layui 2.Layui的背景 3.为什么要使用Layui 4.Layui的模块化 二、Layui使用讲解 1.初识Layui 2.搭建登录页面 静态效果图​ 封装引入文件页面&#xff08;公用页面&#xff09; jsp页面搭建 userDao编写 Servlet页面编写 xml文件配置 3.搭…

BM68-矩阵的最小路径和

题目 给定一个 n * m 的矩阵 a&#xff0c;从左上角开始每次只能向右或者向下走&#xff0c;最后到达右下角的位置&#xff0c;路径上所有的数字累加起来就是路径和&#xff0c;输出所有的路径中最小的路径和。 数据范围: 1≤n,m≤500&#xff0c;矩阵中任意值都满足 0≤ai,j…

GEE:多元线性回归

作者:CSDN @ _养乐多_ 本文记录了在NDVI、EVI和LAI作为自变量,precipitation作为因变量的条件下,使用linearRegression函数进行线性回归分析的代码,代码在Google Earth Engine(GEE)平台上实现。具体而言,该函数可以计算NDVI、EVI和LAI对precipitation的影响关系。通过线…

IDEA+springboot+ssm+layui+mysql高校宿舍管理系统源码

IDEAspringbootssmlayuimysql高校宿舍管理系统源码 一、系统介绍1.环境配置 二、系统展示1. 管理员登录2.宿舍列表3.预分配宿舍4.宿舍分配信息5. 留校管理6. 报修管理7. 留言管理8.卫生管理9.我的宿舍10.我的报修11.卫生检查记录12.离校登记13.留校申请14.返校登记15.留言板16.…

Spring Boot单元测试

前言&#x1f36d; ❤️❤️❤️SSM专栏更新中&#xff0c;各位大佬觉得写得不错&#xff0c;支持一下&#xff0c;感谢了&#xff01;❤️❤️❤️ Spring Spring MVC MyBatis_冷兮雪的博客-CSDN博客 Spring Boot 中进行单元测试是一个常见的做法&#xff0c;可以帮助你验证…