Mūsu galvenā tehnoloģija: Lietu interneta ierīču piekļuves pārvaldības un ekspluatācijas un uzturēšanas pakalpojumi atbalsta pašatklāšanu, pašintegrāciju un ātru piekļuvi lietiskā interneta ierīcēm, pievienoto lietiskā interneta ierīču uzraudzību un pārvaldību, reāllaika saziņu un apkopošanu. biznesa datiem un nodrošina pamatdatu atbalstu nozares lielo datu platformām.
Viedā rūpnīca ir ļoti digitalizēta un automatizēta ražošanas iekārta, kas izmanto progresīvas tehnoloģijas, lai optimizētu ražošanas procesus, uzlabotu elastību un uzlabotu efektivitāti. Viedās rūpnīcas arhitektūra parasti sastāv no vairākiem savstarpēji saistītiem slāņiem, kas darbojas kopā nemanāmi. Tālāk ir sniegts pārskats par šiem slāņiem un to lomām viedās rūpnīcas ietvaros:
1. Fiziskais slānis (iekārtas un ierīces)
Sensori un izpildmehānismi: ierīces, kas apkopo datus (sensori) un veic darbības (izpildmehānismi), pamatojoties uz šiem datiem.
Mašīnas un aprīkojums: roboti, automatizēti vadāmi transportlīdzekļi (AGV) un citas iekārtas, kuras var vadīt un uzraudzīt attālināti.
Viedās ierīces: IoT iespējotas ierīces, kas var sazināties savā starpā un centrālajām vadības sistēmām.
2. Savienojamības slānis
Tīklošana: ietver vadu un bezvadu tīklus, kas nodrošina saziņu starp ierīcēm, iekārtām un centrālo vadības sistēmu.
Protokoli: tādi sakaru protokoli kā MQTT, OPC-UA un Modbus veicina savietojamību un datu apmaiņu.
3. Datu pārvaldības slānis
Datu vākšana un apkopošana**: sistēmas, kas apkopo datus no dažādiem avotiem un apkopo tos turpmākai apstrādei.
Datu glabāšana: uz mākoņiem balstīti vai lokāli krātuves risinājumi, kuros droši glabājas savāktie dati.
Datu apstrāde: rīki un platformas, kas apstrādā neapstrādātus datus jēgpilnos ieskatos un izmantojamā informācijā.
4. Lietojumprogrammas slānis
Ražošanas izpildes sistēmas (MES): programmatūras lietojumprogrammas, kas pārvalda un pārrauga notiekošo darbu rūpnīcā.
Uzņēmuma resursu plānošana (ERP): sistēmas, kas integrē un pārvalda visus biznesa operāciju aspektus.
- **Paredzamā apkope**: lietojumprogrammas, kas izmanto vēsturiskos datus un mašīnmācīšanos, lai paredzētu aprīkojuma kļūmes.
- **Kvalitātes kontroles sistēmas**: automatizētas sistēmas, kas uzrauga un uztur produktu kvalitātes standartus.
5. Lēmumu atbalsts un Analytics slānis
Biznesa informācijas (BI) rīki: informācijas paneļi un atskaišu rīki, kas nodrošina rūpnīcas darbību reāllaika redzamību.
Advanced Analytics: rīki, kas izmanto statistikas modeļus un algoritmus datiem, lai gūtu dziļāku ieskatu un prognozētu tendences.
- **Mākslīgais intelekts (AI)**: ar AI darbināmas sistēmas, kas var pieņemt lēmumus un optimizēt procesus autonomi.
6. Cilvēka un mašīnas mijiedarbības slānis
Lietotāja saskarnes: pielāgojami informācijas paneļi un mobilās lietojumprogrammas, kas ļauj operatoriem un vadītājiem mijiedarboties ar sistēmu.
Sadarbības roboti (Cobots)**: roboti, kas paredzēti darbam kopā ar darbiniekiem, uzlabojot produktivitāti un drošību.
7. Drošības un atbilstības slānis
Kiberdrošības pasākumi**: protokoli un programmatūra, kas aizsargā pret kiberdraudiem un pārkāpumiem.
Atbilstība**: nozares standartu un noteikumu ievērošanas nodrošināšana saistībā ar datu privātumu, drošību un ietekmi uz vidi.
8. Nepārtrauktas uzlabošanas un pielāgošanas slānis
Atgriezeniskās saites mehānismi: sistēmas, kas apkopo atsauksmes no rūpnīcas grīdas un augstākās vadības.
Mācīšanās un pielāgošanās: nepārtraukta uzlabošana, izmantojot iteratīvu mācīšanos un pielāgošanos, pamatojoties uz darbības datiem un atgriezenisko saiti.
Šo slāņu integrācija ļauj viedai rūpnīcai darboties efektīvi, ātri pielāgoties mainīgajiem apstākļiem un uzturēt augstu kvalitātes un produktivitātes līmeni. Katram slānim ir izšķiroša nozīme kopējā arhitektūrā, un to savstarpējā savienojamība nodrošina, ka rūpnīca darbojas kā vienota vienība, kas spēj pieņemt lēmumus reāllaikā un dinamiski reaģēt uz tirgus prasībām.