場景描述

在 3C 電子產(chǎn)品制造車間，多臺固高機器人協(xié)同運作。從零部件精準抓取、電路板焊接，到產(chǎn)品組裝，機器人依據(jù)預設(shè)程序高速運轉(zhuǎn)。每臺機器人配備各類傳感器，實時監(jiān)測位置、力度、溫度等數(shù)據(jù)。例如在芯片貼裝環(huán)節(jié)，傳感器精確反饋機械臂貼裝力度與位置數(shù)據(jù)，確保芯片貼裝精度。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)負責收集這些數(shù)據(jù)，旨在通過分析優(yōu)化生產(chǎn)流程，提升產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)效率。

痛點分析

數(shù)據(jù)兼容性難題：車間內(nèi)機器人型號多樣，部分老舊設(shè)備數(shù)據(jù)接口不標準，新設(shè)備采用先進協(xié)議，導致數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)難以兼容，采集數(shù)據(jù)時斷時續(xù)，影響數(shù)據(jù)完整性。

數(shù)據(jù)傳輸瓶頸：生產(chǎn)高峰期，大量數(shù)據(jù)同時傳輸，車間網(wǎng)絡(luò)帶寬有限，常出現(xiàn)數(shù)據(jù)擁堵，傳輸延遲嚴重，使實時數(shù)據(jù)分析與決策滯后。

數(shù)據(jù)安全隱患：數(shù)據(jù)采集涉及企業(yè)核心生產(chǎn)工藝與參數(shù)，車間無線網(wǎng)絡(luò)防護薄弱，易受外部攻擊，數(shù)據(jù)面臨泄露風險。

采集必要性

優(yōu)化生產(chǎn)流程：通過分析采集數(shù)據(jù)，可發(fā)現(xiàn)機器人運行瓶頸，如特定工序耗時過長、動作銜接不流暢等，從而針對性優(yōu)化程序，提升整體生產(chǎn)效率。例如優(yōu)化機械臂運動軌跡，縮短單個產(chǎn)品組裝時間。

保障產(chǎn)品質(zhì)量：實時監(jiān)測機器人作業(yè)數(shù)據(jù)，能及時發(fā)現(xiàn)質(zhì)量偏差。如焊接機器人溫度或力度異常，可能導致虛焊，及時預警可避免批量不良品產(chǎn)生。

預測性維護：采集機器人關(guān)鍵部件運行數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析預測潛在故障，提前安排維護，減少突發(fā)故障致生產(chǎn)停滯，延長設(shè)備使用壽命。

解決方案

對此，數(shù)之能數(shù)據(jù)采集中平臺支持接入ABB、發(fā)那科、埃斯頓、安川、現(xiàn)代、雅馬哈、固高等工業(yè)機器人數(shù)據(jù)，實現(xiàn)規(guī)則計算與標準化處理，從而將多個機器人的運行狀態(tài)、報警信號、健康指數(shù)等集中到統(tǒng)一管理平臺中，如MES系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等，為生產(chǎn)管理與設(shè)備維護提供全面可靠的數(shù)據(jù)支持，確保生產(chǎn)秩序的安全可靠。

多源數(shù)據(jù)接入功能

機器人數(shù)據(jù)采集中臺能夠兼容多種類型的機器人設(shè)備，無論是工業(yè)生產(chǎn)線上的機械臂、服務(wù)領(lǐng)域的配送機器人，還是倉儲物流中的 AGV 小車等，都能實現(xiàn)無縫對接。同時，它還支持從不同的數(shù)據(jù)接口進行數(shù)據(jù)采集，如傳感器接口、網(wǎng)絡(luò)通信接口等。例如，在工業(yè)制造場景下，可采集機器人自身攜帶的各類傳感器數(shù)據(jù)，像溫度傳感器反饋的設(shè)備運行溫度、壓力傳感器監(jiān)測的機械臂抓舉力度等，也能從生產(chǎn)管理系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)接口獲取機器人的任務(wù)分配、運行狀態(tài)等數(shù)據(jù)，確保全面、準確地收集機器人運行過程中的各類信息。

數(shù)據(jù)清洗與預處理功能

采集到的數(shù)據(jù)往往存在噪聲、缺失值、重復值等問題，這就需要數(shù)據(jù)采集中臺具備強大的數(shù)據(jù)清洗與預處理能力。它能夠自動識別并去除重復數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)冗余對后續(xù)分析造成干擾。對于缺失值，可通過多種算法進行填補，如基于統(tǒng)計模型的均值填補、基于機器學習的預測填補等。同時，針對數(shù)據(jù)中的噪聲，采用濾波算法等手段進行平滑處理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。比如在醫(yī)療服務(wù)機器人的數(shù)據(jù)采集中，若采集到的患者生命體征數(shù)據(jù)存在個別異常值，中臺可運用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，將其修正為合理范圍，為后續(xù)的醫(yī)療診斷分析提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

實時數(shù)據(jù)傳輸功能

在許多應(yīng)用場景中，實時獲取機器人數(shù)據(jù)至關(guān)重要。機器人數(shù)據(jù)采集中臺能夠保障數(shù)據(jù)以極低的延遲進行傳輸，確保數(shù)據(jù)的時效性。在智能倉儲物流中，當機器人執(zhí)行貨物搬運任務(wù)時，其位置信息、負載狀態(tài)等數(shù)據(jù)需要實時傳輸?shù)焦芾硐到y(tǒng)，以便調(diào)度中心及時調(diào)整任務(wù)分配，優(yōu)化物流路徑，提高倉儲運作效率。中臺通過高速穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)在瞬間傳輸至目標系統(tǒng)，滿足實時決策的需求。

數(shù)據(jù)存儲與管理功能

大量的機器人數(shù)據(jù)需要有一個安全、高效的存儲與管理機制。機器人數(shù)據(jù)采集中臺通常配備高性能的存儲系統(tǒng)，可根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和使用頻率進行分類存儲。例如，將近期頻繁使用的實時數(shù)據(jù)存儲在高速閃存中，以便快速讀取；將歷史數(shù)據(jù)存儲在大容量的磁盤陣列中，用于長期的數(shù)據(jù)分析和趨勢預測。同時，中臺具備完善的數(shù)據(jù)管理功能，包括數(shù)據(jù)的備份、恢復、權(quán)限管理等。只有經(jīng)過授權(quán)的人員或系統(tǒng)才能訪問特定的數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。

數(shù)據(jù)分析與挖掘功能

這是機器人數(shù)據(jù)采集中臺的核心功能之一。中臺利用先進的數(shù)據(jù)分析算法和機器學習模型，對采集到的數(shù)據(jù)進行深度挖掘。通過分析機器人的運行數(shù)據(jù)，能夠發(fā)現(xiàn)潛在的故障模式，提前進行維護保養(yǎng)，降低設(shè)備故障率。例如，通過對工業(yè)機器人的運行時間、動作頻率、能耗等數(shù)據(jù)進行分析，運用故障預測模型，提前預測機器人可能出現(xiàn)故障的時間和部位，為企業(yè)節(jié)省維修成本和生產(chǎn)停機時間。此外，還能通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化機器人的工作流程，提高工作效率和質(zhì)量。

可視化展示功能

為了讓用戶更直觀地了解機器人數(shù)據(jù)，機器人數(shù)據(jù)采集中臺提供了可視化展示功能。它能夠?qū)⒉杉头治龊蟮臄?shù)據(jù)以圖表、圖形、地圖等多種形式進行展示。在智能工廠中，通過可視化界面，管理者可以實時看到各個機器人的工作狀態(tài)，如是否正常運行、當前執(zhí)行的任務(wù)等，還能以圖表形式直觀呈現(xiàn)機器人的生產(chǎn)效率、良品率等關(guān)鍵指標。這種可視化展示方式便于管理者快速掌握生產(chǎn)全局，及時發(fā)現(xiàn)問題并做出決策。

審核編輯 黃宇