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工业互联网Modbus、PLC、OPC数据采集与MQTT云端转发工具
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2023-10-24
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工业数据采集是做工业互联网应用的一个难点,强烈推荐一款用于工业互联网Modbus、PLC、OPC数据采集与MQTT云端转发的好工具。 海量工业数据采集与融合是一切工业大数据分析与智能化应用的基础。工业数字化与智能化可以划分成三部曲:数据采集、数据融合与大数据分析与智能应用。当前在这三个环节中,还普遍存在如下一些问题: (1)数据采集困难 工业数据采集涉及传感器、PLC、DCS、工控软件、通信等多个专业领域。以应用软件为主的IT公司常常无法应对,工业数字化面临无米下锅的窘境: ① 现场设备复杂:各种传感器、智能仪表、PLC、DCS、电表、成套设备等。 ② 网络环境复杂:以太网、WiFi、4G、RS-485、现场总线等。 ③ 数采协议复杂:涉及Modbus、DLT645、OPC DA、OPC UA以及各种自定义协议等。 (2)数据未充分融合 现场实时采集的各种工艺数据、设备状态数据,没有与MES生产数据、质量检验 数据、能源管理数据、ERP数据充分打通和融合,各个软件系统的数据是孤立的。 数据融合复杂,涉及到ERP、MES、PLM、检化验、能管系统等各种第三方信息化系统,数据接口复杂。
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产品使用说明书
1.
应用背景
1.1.
工业数字化与智能化的发展
在全球迈向工业
4.0
时代的大背景下,以人工智能、大数据、物联网、
5G
等为代表的
新一代信息技术与工业制造业不断融合,推动了工业互联网快速发展,使其成为推动全球工
业制造业转型升级、智能发展的新动能。
工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,通过实现人、机、物的全面
互联,构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型工业生产制造和服务体系,成为
支撑第四次工业革命的基础设施,对未来工业发展产生全方位、深层次、革命性影响。
工业互联网发展的最终目标是通过工业数字化与智能化,为制造业转型升级赋能。例如
对于化工、钢铁、冶金等传统制造业,其在转型升级中主要遇到的主要难点有:
(1)
高端产品质量稳定性与一致性难以保证。中国化工、钢铁等行业的产品以中低端产品为
主,产量巨大但技术门槛低,利润率较低。高端产品较少,技术突破困难,产品质量稳
定性与一致性普遍较差,难以规模量产。
(2)
安全生产与环保成本不断升高。国家对安全生产要求日益提高,企业急需提高安全生产
监控、预警水平,杜绝重大事故。环保与碳中和已经成为国策,相关成本不断提高。
(3)
配方研发和工艺提升缺乏数据支撑,进展缓慢。高端产品配方复杂、生产过程复杂,当
前配方研发、工艺提升等主要还依靠人工经验,缺乏模型和数据支撑,技术传承困难,
进步缓慢。
针对以上难点,如下图,可以构建工业互联网平台,综合物联网、云计算、数字孪生、
大数据分析与人工智能技术,通过数字化和智能化方案来解决:
图 1 工业互联网架构
(1)
首先,对工业现场各种设备、工艺、环境数据进行充分、实时采集,并与产品原材料检
验、质量检验、批次等信息进行整合,构建工业数字底座,作为数字化应用的基础。
(2)
针对环保与安全生产问题,通过对安全敏感数据实时采集,保证实时性、客观性、准确
性,提升安全生产风险感知评估、监测预警和响应处置能力。平台通过工业互联网、大
数据、人工智能
(AI)
等新一代信息技术手段,综合打造出工业互联网
+
安全生产”管理平
台,实现化工园区企业对危险化学品安全管理、风险分级管控、隐患排查治理,满足各
级别动态监管和应急救援指挥的需要,提高化工园区企业作为基层应急机构的真正应急
处置能力,保证化工园区企业的安全运行和可持续发展。
(3)
针对碳中和需求,系统通过在各个本地设备、车间、变电所或配电室等现场安装多功能
电力计量仪表;在各用能现场可安装水表,气表等各类仪表,经边缘网关将采集的仪表
数据上传至云平台。平台软件应用提供的能源分析功能可帮助企业有效将生产中大量使
用的燃料、蒸汽、电力、机械能和生产过程中产生的可燃性气体、反应热及多种余能有
效组合起来,以求得系统能量的高效利用。
(4)
针对产品配方研发依靠人工经验的问题,系统将采集和积累配方研发、实验、中试、生
产、质量检测等全流程的数据,通过人工智能技术,给出新产品的配方推荐。
(5)
针对高端产品质量一致性及工艺改进慢的问题,系统将对生产全流程的工艺实时数据进
行采集,对生产过程每个细节进行实时监控。通过对工艺大数据的存储与分析,实现产
品一键质量回溯。通过质量机理模型构建大数据分析技术,推算出各个工序最佳工艺参
数组合,给工艺改进提供可靠的数据基础。同时海量的数据将逐步形成独有的工业经验
和知识库。
1.2.
数据采集与融合是工业数字化与智能化的核心难点
显然,海量工业数据采集与融合是一切工业大数据分析与智能化应用的基础。工业数字
化与智能化可以划分成三部曲:数据采集、数据融合与大数据分析与智能应用。当前在这三
个环节中,还普遍存在如下一些问题:
(1)
数据采集困难
工业数据采集涉及传感器、
PLC
、
DCS
、工控软件、通信等多个专业领域。以应用软件
为主的
IT
公司常常无法应对,工业数字化面临无米下锅的窘境:
1 现场设备复杂:各种传感器、智能仪表、
PLC
、
DCS
、电表、成套设备等。
2 网络环境复杂:以太网、
WiFi
、
4G
、
RS-485
、现场总线等。
3 数采协议复杂:涉及
Modbus
、
DLT645
、
OPC DA
、
OPC UA
以及各种自定义协议等。
(2)
数据未充分融合
现场实时采集的各种工艺数据、设备状态数据,没有与
MES
生产数据、质量检验
数据、能源管理数据、
ERP
数据充分打通和融合,各个软件系统的数据是孤立的。
1 数据融合复杂,涉及到
ERP
、
MES
、
PLM
、检化验、能管系统等各种第三方信息化
系统,数据接口复杂,需要一一进行对接,提取相关数据。
2 实时采集的工艺数据需要利用生产数据、质检数据进行标记或打标签,否则无法进
行训练,给大数据分析和人工智能应用造成障碍。
(3)
数据未充分挖掘
1 大量数据还缺乏深度分析和应用,绝大部分数据只进行了查看和统计分析。
2 没有利用最新的大数据分析、机器学习、深度学习等技术进行充分挖掘,花费巨大
代价采集的数据价值远远没有得到体现。
2. IoT Hub
软件功能概览
IoT Hub 是一款专门用于工业现场数据采集与转发的工具软件,其核心功能就是解决上述
工业现场数据采集难的问题。
如下图所示:
图 2 软件概览
(1)
功能架构
图 3 数据采集转发示意
如上图,
IoT Hub
内置
Modbus-RTU
、
Modbus-TCP
、
DLT645 1997/2007
、
OPC DA
、
OPC UA
、
S7
等协议,可通过
RS-232
、
RS-485
、以太网、以太网透传等多种方式对接现场各种设备,
并将采集到的数据打包通过
MQTT
协议发送给云端服务器。软件可直接支持
Thingsboard
和
阿里云数据协议(即
JSON
数据打包格式)。
(2)
现场部署
图 4 采集软件现场部署示意
如上图,在实际的工业现场数据采集中,各个车间的设备通过网络与工业互联网平台连
接,可以考虑在每个车间的汇聚交换机和核心交换机上部署
IoT Hub
数据采集软件。
IoT Hub
一般运行在安装了
Windows
系统的无风扇工控机中,这样可以部署在复杂的工业现场环境
中。
3. IoT Hub
软件功能描述
本节首先概要介绍一下操作界面元素,再详细介绍如何使用几个最常见工业数据采集协
议采集现场设备的数据。
3.1.
操作界面
图 5 界面功能示意
软件采用传统工业软件界面,包括:
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- kendy8812024-04-20#毫无价值 # 引导二次消费 #标题与内容不符
Taibai_tu
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