Pasarela Edge para la adquisición de datos de tornos

La pasarela Edge Computing integra un dispositivo integrado con funciones de adquisición, procesamiento y transmisión de datos. Se sitúa entre la capa de dispositivos formada por sensores y actuadores y la plataforma de computación en nube, y es capaz de procesar y responder a las solicitudes de datos de los dispositivos locales en tiempo real, lo que reduce la presión sobre la plataforma en nube y mejora la velocidad y eficiencia del procesamiento de datos. Al mismo tiempo, la pasarela de computación de borde también puede subir los datos procesados a la plataforma en nube para proporcionar soporte a la monitorización y el análisis remotos.

Con el rápido desarrollo de la Industria 4.0 y la fabricación inteligente, las máquinas herramienta, como equipos importantes en la industria manufacturera, tienen una gran importancia para la adquisición y el análisis de datos con el fin de mejorar la eficiencia de la producción, garantizar la calidad del producto y optimizar el proceso de mecanizado. Los métodos tradicionales de recopilación de datos presentan problemas como la lentitud en la transmisión de datos, el bajo rendimiento en tiempo real y la capacidad limitada de procesamiento de datos. Para resolver estos problemas, la aplicación de pasarela de computación de borde en el campo de la adquisición de datos de máquinas herramienta ha atraído gradualmente la atención. En este artículo, vamos a discutir cómo utilizar la puerta de enlace de computación de borde para la adquisición de datos de máquinas herramienta para mejorar la eficiencia y la precisión de la adquisición de datos.

Práctica de adquisición de datos de máquinas herramienta mediante pasarela de computación de borde

1. Determinación del esquema de adquisición de datos: Según el tipo, la estructura y los requisitos de proceso de la máquina herramienta, elija un esquema de adquisición de datos adecuado. Por ejemplo, en el caso de las máquinas herramienta CNC, la pasarela Edge Computing puede utilizarse para recopilar información sobre el estado de funcionamiento y los parámetros de procesamiento de la máquina herramienta conectándose al puerto serie o al puerto de red de la máquina herramienta.

2. Selección de la pasarela Edge Computing: Según el esquema de recogida de datos, seleccione la pasarela de edge computing con la interfaz y la función correspondientes. Por ejemplo, puede seleccionarse una pasarela con funciones de conversión de protocolos como Modbus y OPC UA para lograr la comunicación con la máquina herramienta.

3. Preparación del software de adquisición de datos: De acuerdo con los documentos de desarrollo y las interfaces API proporcionadas por la pasarela de computación de borde, prepare el software de adquisición de datos. El software debe disponer de funciones de adquisición, procesamiento y almacenamiento de datos en tiempo real, y ser capaz de cargar datos en la plataforma en la nube o en el servidor local según sea necesario.

4. Adquisición y procesamiento de datos: Adquisición en tiempo real de los datos de funcionamiento de la máquina herramienta a través de la pasarela Edge Computing, y uso de algoritmos integrados para limpiar, filtrar y analizar los datos. Por ejemplo, pueden detectarse vibraciones anómalas, temperaturas y otros parámetros de la máquina herramienta, de modo que los posibles fallos puedan detectarse a tiempo.

5. Transmisión de datos y monitorización remota: Los datos procesados se cargan en la plataforma en la nube a través de medios cableados o inalámbricos para lograr la supervisión remota y el análisis de datos. A través de la interfaz de visualización, se puede ver en tiempo real el estado de funcionamiento de la máquina herramienta, los parámetros de procesamiento y otra información, lo que sirve de apoyo para la toma de decisiones.

El uso de la pasarela Edge Computing para la adquisición de datos de máquinas herramienta presenta las siguientes ventajas:

En tiempo real: La pasarela Edge Computing tiene una rápida capacidad de procesamiento de datos y puede responder a las peticiones de los equipos locales en tiempo real para mejorar la recogida de datos en tiempo real.

Reduzca la presión sobre la plataforma en nube: Al procesar los datos localmente, se puede reducir la presión sobre la plataforma en nube y disminuir el coste de la transmisión de datos.

Mejorar la eficiencia del procesamiento de datos: La pasarela Edge Computing tiene incorporados algoritmos eficientes y capacidades de procesamiento de datos, que pueden mejorar la eficiencia y la precisión del procesamiento de datos.

El uso de pasarelas de edge computing para la recopilación de datos de máquinas herramienta es una solución eficaz que puede mejorar la eficiencia y la precisión de la recopilación de datos. En el desarrollo futuro, con el progreso continuo de la tecnología edge computing y la expansión de los campos de aplicación, se cree que la pasarela edge computing desempeñará un papel más importante en el campo de la adquisición de datos de máquinas herramienta y promoverá un mayor desarrollo de la fabricación inteligente.