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推出工业大数据平台大系统技术 为企业提供设备边缘大脑

发布日期:2020-10-10 17:08浏览次数:

团队方面,郭云毕业于同济大学,MBA毕业于香港大学。曾任中国商飞公司中国治理委员会委员、机器人事业部副总监。Focus团队成员也曾在IBM、通用汽车、GE等大型跨国公司工作过,在工业领域有多年经验。

为了从机器人、PLC、CNC、专机设备等终端采集和疏散工业数据,系统技术在四年时间里首次完成了工业数据访问和集成的框架,统一规模地理清了设备、过程和过程之间以及设备和过程之间的数据关系。

数据处理处罚分析部:

在业务落地方面,大支科技目前正专注于汽车行业已经开始与SAIC、上汽通用、一汽大众等汽车厂商互助的领域,并已完成POC,进入小批量销售阶段。此外,大支科技还在向其他领域扩张,如半导体设备行业和注塑行业。今年,该公司的订单收入预计将依靠近1000万元。

结合设备和过程控制以及过程质量判断,工厂将实现30%以上的效率提升。

36氪最近接触的大支科技,推出了工业大数据平台。该平台基于前端硬件edge智能机采集多维工业数据,可以对工业数据进行整合、惩罚和分析处理,进而实现设备控制、过程控制和过程质量判断等多种功能。

未来大系统技术在实现设备和过程过程控制的基础上,还将对产品质量的实现过程进行判断,最终取代企业生产过程中的质量检验过程,提高设备综合效率OEE 20%以上。

此外,与通过通用控制层收集数据的普通网关或配置软件相比,采样频率更低。边缘智能机的采样频率最多可达50Hz,采样量可达5000个数据点/秒,数据传输也具有较低的延时,仅需350 ms。

由于工业数据种类繁多,模式不规范,实现多维数据采集的主要困难是确定要采集哪些数据,如何采集和集成高质量的数据。大型科技行业大数据平台收集的高质量数据来自设备和现有系统。其中,操作数据(如焊接电流、扭矩枪扭矩、压力、温度、电压等。)和状态标识(如法国号、报警信号、启动信号、接近传感器信号等。)只能从设备中收集;设置参数(如焊接电流、目标扭矩、电机速度等。),业务信息(产品型号、产品序列号、设备组织、工艺步骤等。)和运维信息(如生产计划、人员设置、点检记录、维护记录等。)来自设备和现有系统。

采集完成后,大支科技将对这些工业数据进行校准,形成基于嵌入式操作系统的时间序列数据,并进行存储,作为后续算法模型分析和处置处罚的依据。

大型科技行业的大数据平台除了对设备进行预测性维护外,还可以对流程进行实时评估和逆向控制,从而提高企业生产的良品率。比如部分零部件厂商客户的产品良品率在85%左右,大规模技术产品的部署会增加到92%及以上。目前,大规模技术主要针对焊接、组装和喷涂三种通用工艺来实现相关效果,未来将扩展到其他工艺。

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