工厂自动化的数据

工厂自动化的数据

行业发展动态

大部分的工厂自动化,主要的困难并不在于说使用什么模型,或者如何做分析,反而是很多时候,因为数据的采集,而造成的对于关键资料的收集困难。10/29总部有一个很有趣的网上视频讨论,主要是讲关于在工厂自动化中所碰到的问题和解决方案。其中特别有意思的是对于一些传统工厂中如何做数据收集做出演示。

这个视频,其中最主要讲的并不是在于如何去分析数据,而更多的是在如何收集和整理数据之上。我们整理了视频,提供下面几个应用的场景,在不同需求下如何收集数据的问题。

案例一:空间位置判断
视频中第一个案例,是讨论在工作流程之中,可能因为不同的岗位,他所需要的时间或是顺序不同而造成的可能质量的差别或者是产品的优劣。所以如何能有效的确认工作人员和机器的位置,并且形成可以分析的数据,之前都是使用复杂昂贵的传感器,但是在这个视频之中很方便的使用简单的摄像头,就可以判断操作员在岗位和机器之间相互的关系。

第一图:用厨房做一个工作流程的模拟,演示人员的位置和机器的关系


第二图:通过每30秒的一个照片集,RM使用神经网路做成分析判断


第三图:判断之后,可以看出在不同时间决定是否有人在这个岗位

案例二:影像处理 
第2个案例是讨论如何把一个老旧的数据仪器,比如说压力计,不需要安装特别复杂昂贵的数字化感应装置,通过图形判断直接的收集数据。这个部分的应用范围可以非常的广,无论是何种的测量仪器,或是特殊造型的产品,简单的安装之后就可以开始得到数据。

第四图:使用摄影头直接截取图片


第五图:用简单的RM 流程将图片中的压力计数据读出来


第六图:可以输出一个连续压力值的数据,作为之后的分析

案例三:音频处理
第3个案例是讨论如何使用声音作为判断机器运行状况的依据,使用一个简单的麦克风,就是随处可买到的最简单的装置,然后经过一段时间的数据采集,就可以作为分析的依据。整个部分也不需要用客制化的复杂装置,并且可以经过简单的频率过滤,就可以得到目标数据。

第七图:使用简单便宜的RaspberryPi 和 麦克风来读取数值


第八图:将数据使用RM 之后读入资料库中


第九图:AI-Hub服务器可以从资料库中实时判断运行状况

案例四:数据来源 
此案例是关于使用数据的连接,工厂内部通常也有很多的数据源,分布在不同地方或是不同的格式,之前可能用很多的Excel表格来做人工处理或者是对于特别复杂的系统进行导出导入,但是RM可以直接使用内建连接(Connection),读取数据,而不需要特别的编程。

第十图:在业界中有很多的规范或是标准来定义数据


第十一图:但是可以直接建立连接之后读取/写入数据

案例五:新旧双赢 
最后一个案例是讨论一个关于如何把多年经验的工作人员和学有专精的数据分析家做一个良好的结合。其中使用的案例是对于一个啤酒制造厂,如果单纯的使用机器作为分析依据,很多时候会忽略掉其中特别的实际状况,而这些状况只有在经验丰富的老操作员才能知道,所以将2个最好的操作能力结合在一起是一个对于工厂自动化里面必要的考量。

第十二图: 整个工作流程和要分析的项目


第十三图:其中的特别考量


第十四图:实际建议的结果

关于精铭数据公司
精铭数据公司是国内大数据建模,具有多位国内外专家,致力于数据分析的实用化和相关咨询培训。公司对于数据营销、渠道管理、工业自动化、物联网等行业有实际业务提供专业的服务。