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'''工业互联网在塑料管道制造行业的应用'''随着物联网技术的进步,工业互联网在设备联网、设备互联与系统互联方面发挥了重大作用。某塑料管道制造企业基于工业互联网,围绕“端+网+云+用”核心体系四层架构搭建了智能工厂,并建设了基于工业互联网的六大应用场景,包括设备数据采集、设备与系统的互联、机器视觉检测、AGV自动配送、设备健康管理、生产全面数字化管理等,且都取得了良好的应用成效,打造了塑料管道制造行业的工业互联网应用新模式,为工业互联网在同行业的应用和推广提供了建设标杆。

==一、案例简介==

生产效率、生产质量和生产成本是企业关注的三个重要方面。随着物联网技术和信息技术的发展,某塑料管道制造企业利用工业互联网技术,实现了车间设备、数据平台与管理应用系统之间的互联互通,搭建了智能工厂,并基于工业互联网的多场景应用,在生产效率、质量和成本方面都实现了优化。

==二、案例背景介绍==

近年来外部环境复杂多变(市场竞争激烈、招工难、需求不断变化等),企业必须要练好自身内功来应对社会不断的变化带来的影响,保持企业健康高速发展。某塑料管道制造企业,结合自身情况及社会发展趋势分析,提前布局智能化改造转型升级,并在以下几方面拟得到有效提升:

1)效率方面:如何快速提供满足客户需求的产品;

2)质量方面:如何能够从事后发现质量问题转变成提前预防质量问题出现;

3)成本方面:如何有效的控制及降低生产成本。

工业互联网的深入应用,将在上述场景为该企业提供显著改善。

==三、案例应用详情==

===1、总体应用框架===

该企业智能工厂基于工业互联网,围绕“端+网+云+用”核心体系四层架构展开:

1)终端层,集成各种智能设备,如AGV、机器人、采集终端等;

2)网络服务层,建设千兆有线网和WIFI、5G网络、防火墙、数据机房,确保数据高可靠性及安全性;

3)平台层,建立大数据平台、微服务云平台、IOT接入平台、智能制造管理平台等应用平台;

4)应用层,搭建MES、ERP、PLM、供应链管理、LIMS、自动化控制系统等工业应用系统,并实现集成交互,实现智能管理。

===2、关键技术应用详情===

该企业的智能工厂基于工业互联网有六个核心应用场景:

====1)工业设备数据采集;====

最新的生产设备大部分支持数据交互,实装数据采集痛点主要在于获取原厂没有数据交互功能的生产设备数据,被采数据多为各种电平信号或各种物理量,如压力,转速,温度等,通过外加传感器或直接获取传感器返回值进行采集。部分自动化设备比如PLC系统,通过厂商采购协议/采集设备,直接获取PLC信息。通过边缘计算获得生产相关的关键数据比如:开机率,负载率,故障率,产能,合格率等精准数据。

通过数据采集的改造和实施,能够采集工艺数据、生产数据、设备状态数据等,进行工艺分析、生产效率分析、质量分析、设备健康状况分析、能耗分析,从而提升工厂的运营绩效。

====2)生产设备智能化交互控制应用;====

采用工业互联网技术让引进的智能生产设备、自动化包装设备、机器人、工业智能控制系统、AGV等智能装备实现联网,并实现设备与设备之间、设备与系统之间的智能联动控制,从而实现传统生产作业模式向智能生产模式的转变。

====3)机器视觉检测应用;====

在质量检测方面采用了机器视觉识别、超声波识别等新技术辅助产品质量鉴别,并通过设备联网对异常情况及时发布预警信息。

====4)AGV 机器人应用;====

无人车间首次应用AGV小车代替人工转运货物到包装线,实现无人化自动搬运。通过AGV中央调度系统,根据生产计划物料拉动,实现AGV自动配送物料。

====5)数字孪生监控平台;====

工厂利用物联网技术实现设备的状态监控和故障预,建立设备数据监控平台,能够将设备的监控数据可视化展示,有异常会通过大屏或信息推送到相关管理人员。

====6)智能制造管理平台应用。====

利用工业互联网技术,实现MES、质量管理、设备管理、DCS、能源管理等软件系统的互联互通,打造了智能制造管理平台,实现生产全面数字化管理的应用。

==四、创新性与优势==

围绕“端+网+云+用”核心体系,集成工业互联网先进技术,打造面向塑料管道制造行业的工业互联网典型应用示范,实现无人车间全流程互联互通、透明可视,并带动工业制造领域更广泛的工业互联网应用。

==五、案例应用效益分析==

项目建设后,工厂实现以下经济效益:

(1)提高人均产值,降低生产成本;

(2)减少人工干预,提高生产效率和生产质量;

社会效益方面:本项目在企业子工厂试点示范后,首先在集团生产基地推广应用,形成标杆后,在大规模制造型企业进行技术复制推广,为进一步丰富和完善中国制造业在工业互联网应用上提供良好的支撑,促进中国工业制造企业转型升级,国家制造强国战略的实施贡献优秀案例和有益探索。

此外,项目将为行业培养工业互联网相关技术人才,从而有利于加快推动信息化技术在企业中的有效落地、应用。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]
768,848
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