导语： 今天有幸拜访了一家颇具创新精神的精密加工企业。他们不仅面临着市场竞争的激烈挑战，还急切地寻求提高生产效率的方法。在这次拜访中，我将分享如何利用物联网技术来采集机床加工数据，通过OEE指标优化负荷时间和设备时间开动率，从而提高生产效率，保持竞争力。在这个数字时代，机床的智能化将为制造业带来翻天覆地的改变，让我们一起看看吧！
诊断： 在企业现场拜访中，我发现该精密加工企业的焦点问题是生产设备的综合效率（OEE）。在经济环境不稳定和竞争压力加大的情况下，他们迫切需要提高设备利用率和生产效率，以确保市场竞争力，并且降低成本。
方案描述：
- 引入数字化技术和OEE指标：
- 稼动率提升（Availability）： 利用物联网技术进行设备状态的实时监控，快速发现并预防设备故障，减少非计划停机时间。
- 性能效率优化（Performance）： 通过数据分析找出生产过程中的瓶颈，提高生产效率，确保设备以最大速度运行。
- 质量管理改进（Quality）： 引入在线监测和自动化检测技术，提高产品质量，降低次品率。
- 机床加工时间的物联网采集： 将机床设备联网，实现对机床加工时间、生产速度等参数的数据采集。通过分析这些数据，企业可以优化生产流程，预测设备性能下降迹象，实现预防性维护，确保生产的连续性。
- 负荷时间和设备时间开动率的优化：
- 负荷时间计算与机床数据关联： 制定详细的计划停机时间，将停机事件与物联网采集的机床数据关联，进行设备例行保养和调整，提高设备的稳定性和性能。
- 设备时间开动率计算与实时数据对比： 通过实时监控的机床数据，准确计算设备的实际运行时间相对于负荷时间的比率，找出设备开动前的准备时间，进行优化。
- 机床加工时间的物联网采集与设备状态实时监控： 制造业数字化转型的核心在于利用先进的物联网技术，将设备智能化、网络化。首先，通过引入边缘网关，我们能够实现对工厂内各种设备的实时监控。这个边缘网关负责连接设备和云端，是物联网系统的关键组成部分。在这个过程中，PLC（可编程逻辑控制器）发挥着重要作用，作为设备控制的核心，PLC负责采集机床的各种运行数据。当机床加工时，PLC会实时读取机床的运行状态、温度、振动等数据，并通过边缘网关将这些数据传输到云端服务器。在云端，这些数据会被存储并进行深入分析。借助物联网技术，我们能够做到以下几点：
- 实时监控设备状态： 物联网技术能够使管理者在任何时间、任何地点实时监控机床的运行状态。这种实时性的监控可以帮助企业发现设备异常，及时采取措施，避免生产中断。
- 精准数据采集： PLC和边缘网关的结合，能够确保机床运行数据的高质量采集。这些数据包括加工时间、速度、温度等多个参数。这些数据不仅有助于生产过程的监控，还为进一步的数据分析提供了高质量的数据源。
- 设备健康预测： 借助机器学习算法，对机床数据进行分析，可以预测设备的健康状况。通过分析振动数据等信息，可以提前发现设备的潜在问题，进行预防性维护，避免因设备故障带来的生产中断和维修成本。
通过引入这些数字化技术和OEE指标的运用，以及结合物联网采集的机床加工数据，该企业将全面提升生产设备的效率，减少停机损失和质量损失，提高生产线的稳定性和生产效率。这不仅有助于企业在竞争激烈的市场中更好地应对挑战，保持竞争力，实现可持续发展，也为今日投标提供了一个有力的参考方案。
