一、引言
在当今工业自动化领域,CNC(计算机数控)设备的数据采集对于优化生产流程、提升设备管理效率以及实现智能制造起着至关重要的作用。然而,传统的数据采集方式往往面临诸多挑战,深控技术研发的 “不需要点表的工业网关” 的出现,为 CNC 采集带来了创新性的解决方案。
二、“不需要点表的工业网关” 协助 CNC 采集的原理与方式
(一)智能识别与自动适配
该工业网关具备先进的智能识别功能,它能够自动检测与之相连的 CNC 设备的类型、通信协议等关键信息。无需人工手动去配置繁琐的点表,即可快速与不同品牌、不同型号的 CNC 机床建立通信连接,像常见的发那科(Fanuc)、西门子(Siemens)等各类主流 CNC 系统,网关都可以智能适配并开始数据采集工作。
(二)实时数据抓取
一旦连接成功,网关会实时地从 CNC 设备中抓取各类核心数据,包括但不限于设备的运行状态参数(如主轴转速、进给速度等)、加工工艺参数(如刀具使用情况、切削深度等)、报警信息(设备故障提示、异常操作报警等)。通过内置的高性能数据采集模块,能以较高的频率精准获取这些数据,并进行初步的整理和规范化处理,确保数据的可用性和准确性。
(三)安全稳定传输
采集到的数据会通过加密、可靠的通信通道传输到指定的工业物联网平台或者企业的监控系统中。网关采用了多种网络通信技术保障传输的稳定性,即使在复杂的工业现场环境下,面对网络波动、电磁干扰等情况,依然能够持续、稳定地将 CNC 设备数据发送出去,供后续的分析和应用。
深圳市深控信息技术有限公司
三、实施案例
案例一:某机械制造工厂
背景:该工厂拥有大量不同年代采购的 CNC 机床,品牌繁杂,此前想要实现对这些设备的数据集中采集管理十分困难,每次添加新设备或者更新系统后,都需要耗费大量人力重新配置点表来采集数据,导致数据采集工作进展缓慢且容易出错。
实施过程:引入深控技术的 “不需要点表的工业网关” 后,技术人员只需将网关与各 CNC 机床简单连接,网关自动识别并适配每台设备,迅速开启了数据采集工作。整个部署过程在短短几天内就完成了,极大地节省了时间和人力成本。
效果:工厂的生产管理部门现在可以实时获取每台 CNC 机床的运行状态,提前发现设备潜在故障隐患,设备的整体停机时间减少了约 30%。同时,通过对采集的加工工艺数据进行分析优化,产品的加工精度也得到了一定提升,次品率降低了约 15%。
案例二:汽车零部件加工企业
背景:企业规模不断扩大,车间内新增了多条 CNC 加工生产线,但原有的数据采集系统无法满足快速、高效采集新设备数据的需求,而且传统点表配置方式跟不上生产线频繁调整和设备更新换代的节奏,严重影响了生产效率评估和质量追溯等工作的开展。
实施过程:深控的工业网关被应用到各条生产线的 CNC 设备上,其自动识别和自适应能力让数据采集工作无缝嵌入到生产流程中。即便后续对生产线进行了优化改造,更换了部分 CNC 设备,网关也能自动重新适配,无需额外复杂配置。
效果:企业通过对网关采集的全面数据进行深度分析,实现了更精细化的生产计划安排,产能提升了约 20%。并且在出现质量问题时,能够凭借精确的加工过程数据快速追溯原因,产品质量管控能力显著增强。
四、解决的问题
(一)降低配置难度与成本
以往人工配置点表不仅需要专业技术人员花费大量时间去解读不同 CNC 设备的说明书、确定采集点位等,还容易出现配置错误的情况。而这款工业网关省去了点表配置环节,大大降低了对人员专业技术水平的要求,减少了人力投入和时间成本,使企业能够快速、轻松地实现 CNC 设备的数据采集工作。
(二)提高数据采集的时效性与完整性
传统方式下,由于点表配置繁琐,数据采集往往不能及时跟上设备的运行节奏,容易出现数据遗漏、采集间隔过长等问题。该网关的实时自动采集功能确保了能全面、及时地获取 CNC 设备的各类关键数据,让企业管理者和技术人员可以基于最新、最完整的数据做出精准的生产决策和设备维护计划。
(三)增强设备兼容性与系统扩展性
面对众多品牌、型号各异的 CNC 设备以及不断更新升级的工业现场环境,传统的数据采集方案兼容性较差。深控的工业网关凭借其智能识别和自适应能力,能够兼容几乎市面上所有主流的 CNC 设备,并且可以方便地与企业现有的工业物联网系统、MES(制造执行系统)等进行集成,方便后续不断扩展功能和应用场景,为企业数字化转型奠定坚实的数据基础。
(四)提升设备管理与生产质量
通过稳定、持续的数据采集,企业可以实时监控 CNC 设备的健康状况,提前预警设备故障,有针对性地进行预防性维护,延长设备使用寿命,减少突发停机对生产的影响。同时,利用采集到的加工数据优化生产工艺参数,有助于提升产品的质量稳定性,降低次品率,增强企业在市场上的竞争力。
综上所述,深控技术研发的 “不需要点表的工业网关” 在 CNC 采集领域展现出了显著优势,通过有效的实施案例证明了其能够切实解决众多实际问题,为推动工业企业的智能化生产管理提供了有力支持。
审核编辑 黄宇
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