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软件概述

数据采集系统从软硬件方面帮助客户快速建立车间现场数据采集网络,实时获取车间现场的数据信息,为生产及决策提供实时的数据依据,实时收集生产过程中的各类信息、数据,然后汇集到数据库中,作数据分析及供管理层查询。如何高效的采集车间的各类数据,是决生产管控的重要环节。



功能模块

数据实时采集:是指当数据采集系统接收到数据源更新或新增的数据后,可以在几乎同时将这些新数据实时采集下来并融入到整个数据处理流程中
数据实时采集包括:设备状态、称重信息、设备温度、电流参数、电压参数等,实时采集可以满足数据实时处理和应用的需求,为企业的决策支持、运营管理等提供有力支撑。

生产制程监控:是指在生产过程中,通过采集制程数据来进行监控与分析,以保证生产的质量和效率达到最优状态
生产制程监控包括:生产制程实时监控、动态反馈物料流向、自定义异常预警阈值、报警等级划分管理、报警级别自动升级等,利用采集的制程数据,可以进行模型建立、数据挖掘和预测分析,对生产过程进行优化和调整,提高生产效率和质量水平,降低生产成本,为企业的可持续发展提供有力支撑。

现场监控与数据孪生:是指对生产现场各种数据进行实时收集、监测和分析的过程。而数据孪生则是指通过数字化技术将物理世界中的实体、工艺、设备、产品等信息与其相应的数字化副本连接起来,以实现实时监控和分析
现场监控与数据孪生包括:MT-MES支持监控对接、实现视频联动监控、数字孪生可视化等,可以帮助企业更加精准地了解生产现场的情况,并能够更加迅速地发现异常情况并进行处理。

生产历史视频回放:是指在数据采集系统中储存并记录了生产现场的历史数据和视频信息,可以在需要的时候进行回放和查看,以便了解生产过程中的各种细节和问题
生产历史视频回放包括:全方位查询追踪、精准自动调取回放历史视频、根据摄像头ID查询等,数据采集系统的生产历史视频回放需要综合考虑技术、硬件和软件等多个方面的因素,以实现高效、可靠和安全的数据回放。

监控中心:指对生产过程中采集的数据进行实时监控、管理和分析的控制中心
监控中心包括:提供监控中心驾驶舱管理、全面化、多维度展示车间实时动态、报警与预警、控制与调整等,监控中心在生产过程中发挥着重要的作用,可以提高生产线的效率和质量,并为企业提供可靠的数据支持和决策依据。


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技术架构


      采集层:负责从生产过程中获取各类数据的采集设备、传感器和数据接口等。这个层次需要根据不同的业务需求,对采集方式、采集频率、数据格式和连接协议等进行设置和优化。
      传输层:负责将采集到的数据进行传输和处理,包括数据的压缩、转换、加密和分发等。这个层次需要根据数据量、网络带宽、传输速度和可靠性等因素,选择合适的传输协议、中间件和数据通信工具等。
      存储层:负责存储采集到的各种数据,以便日后进行查询、分析和应用。这个层次需要考虑数据的类型、格式、存储容量和访问速度等因素,选择合适的数据库、文件系统和存储设备等。
      处理层:负责对采集到的数据进行处理、分析和挖掘,以发现数据背后的规律和价值。这个层次需要使用数据分析、机器学习和人工智能等技术,对数据进行处理和建模,并生成可视化报表或其他形式的结果。
      应用层:负责将数据应用到不同的业务场景中,以实现生产调度、质量管理、预测分析等功能。这个层次需要根据不同的业务需求,对数据进行进一步处理和再挖掘,从而提取出更有用的信息和洞察力。


业务流程
      数据采集系统的业务流程可以分为采集计划制定--数据采集--数据传输--数据存储--数据处理--数据应用,需要通过不同的环节和技术手段来实现,从而实现数据的高效采集、传输、存储、处理和应用。详情请看流程图。




部署方式

本地部署:数据采集系统可以直接部署在企业内部的服务器或计算机上,实现本地数据的采集、处理和存储。这种方式可以保障数据安全性,并能够更好地定制和管理系统。

云端部署:数据采集系统也可以部署在云服务器上,通过云服务提供商提供的计算、存储和网络资源来实现数据的采集、处理和存储。这种方式具有灵活、易扩展、成本低等优点,并能够实现多终端访问和数据共享。

边缘部署:数据采集系统也可以通过将数据采集设备部署在生产现场,将数据进行实时采集、处理和分析,从而减少数据传输和延迟,并提高系统的响应速度和可靠性。

多端覆盖支持:支持手机APP、支持微信/钉钉小程序、支持Web网页端。

多元化盘点:系统支持条码/RFID手持终端盘点、手机端(APP、小程序)盘点,RFID读写器一键盘点。

系统集成:集成CAS、0auth单点登录或AD域登录,可与ERP财务系统、OA办公系统及人事系统对接。



适用行业
制造业
物流仓储
金融行业
医药卫生
零售行业
电子行业

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产品优势
提高效率
通过自动采集、传输和存储等操作,减少了人工干预的工作量,提高了数据处理的效率和准确性。


提高质量
通过对采集设备和传感器进行监测和校准,保证了数据的准确性和可靠性,提高了产品的质量和可信度。

降低成本
通过智能化的采集和处理,降低了人工和设备成本,同时缩短了生产周期和时间成本,提高了经济效益。
提高决策效果
通过对数据的分析和挖掘,发现了数据背后的规律和价值,帮助企业做出更明智的决策,提高了生产效率和市场竞争力。
提高安全性
通过对数据的加密和备份等措施,保障了数据的安全性和可靠性,防止了数据泄露和损坏等风险。




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