物联网全连接工厂:实现生产过程数据采集及智能管理

本文介绍如何利用工业智能网关实现物联网全连接工厂,通过数据采集、智能报警等功能,实现生产过程的实时监控,帮助企业实现智能管理和数字化转型。

物联网全连接工厂是以数据为基石,将工厂内各种设备连接到一起,实现数据采集、在线监控、智能报警等等功能,从而打造高性能、成本可控、可复制的物联网解决方案,有效解决制造企业在智能管理中面临的挑战和难题,助力企业的数字化转型。

 

如何打造物联网全连接工厂

通过工业智能网关可以实现工业生产设备的数据采集、智能报警等功能,实现对生产、运行过程的实时监控,从而在云平台提供可视化图表,有利于企业将生产情况和经营策略相结合,实现工厂的智能管理,主要解决以下问题。

1、怎样和设备通信

作为物联网的“中枢”,工业智能网关支持丰富通信协议(MQTT、OPC、Modbus、PPI、HTTP等),具备多样串口网口(RS485/RS232、5G/4G/WIFI/以太网),可以兼容到企业现有软硬件系统,消除信息孤岛问题。优势在于不必更换设备,在设备现场直接安装,减少成本支出。

2、获取什么数据

PLC、仪器仪表、数控机床、传感器、工业机器人等设备都是可以直接接入网关的,通过实时数据采集,获取振动、位移、位置、速度、温湿度、电流、能耗、液位、压力等等数据,在云平台实现实时监控,随时获取设备状态,对于生产管理有着重要帮助。

3、辅助工厂智能管理

通过数据可视化就能分析整个生产流程,了解设备状态,进行智能分析,如运行率、故障率、生产率;同时也能智能报警,通过监控设备的异常数据和故障信息,可以快速发现设备故障并进行维护,保证生产计划不受干扰。

将物联网数据采集技术应用于智能工厂转型升级,为各行各业提供多样实用方案,有效降低生产成本、节能降耗、优化工艺流程,是制造向智造的必然选择。

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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